微分積分:Calculus

アルゴリズム:Algorithms

保護中: 確率的バンディッド問題の方策 確率一致法とトンプソン抽出

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される確率的バンディッド問題の方策 確率一致法とトンプソン抽出(最悪時リグレット最小化、問題依存リグレット最小化、最悪時リグレット上界、問題依存リグレット、最悪時リグレット、MOSS方策、標本平均、補正項、UCBのリグレット上界、敵対的バンディット問題、トンプソン抽出、ベルヌーイ分布、UCB方策、確率的一致法、確率的バンディット、ベイズ統計、KL-UCCB方策、ソフトマックス方策、チェルノフ・ヘフディングの不等式)
2022.12.23
アルゴリズム:Algorithmsオンライン学習バンディッド問題強化学習微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 統計数学理論におけるカーネル法の基礎としてのカーネル関数

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される統計数学理論におけるカーネル法の基礎としてのカーネル関数(ガウシアンカーネル、多項式カーネル、線形カーネル、カーネル関数、回帰関数、線形モデル、回帰問題、判別問題)
2022.12.22
アルゴリズム:Algorithms微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra集合論:Set theory
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 勾配法の基礎(直線探索法、座標降下法、最急降下法と誤差逆伝搬法)

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される勾配法の基礎(直線探索法、座標降下法、最急降下法と誤差逆伝搬法、確率的最適化、多層パーセプトロン、アダブースト、ブースティング、ウルフ条件、ゾーテンダイク条件、アルミホ条件、バックトラッキング法、ゴールドシュタイン条件、強ウルフ条件)
2022.12.20
アルゴリズム:Algorithms微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra集合論:Set theory
アルゴリズム:Algorithms

保護中: ベイズ推論による機械学習 – 混合モデルとデータ生成過程と事後分布

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)に活用されるベイズ推論による機械学習での混合モデルとデータ生成過程と事後分布(グラフィカルモデル、ポアソン分布、ガウス分布、ディリクレ分布、カテゴリ分布)
2022.12.19
アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論ベイズ推定微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra集合論:Set theory
python

保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用(1)概要

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される強化学習に対するニューラルネットワークの適用の概要(Agent、Epsilon-Greedy法、Trainer、Observer、Logger、確率的勾配降下法、Stochastic Gradient Descent、SGD、Adaptive Moment Estimation、Adam、Optimizer、誤差逆伝搬法、Backpropagation、勾配、活性化関数、バッチ法、価値関数、戦略)
2022.12.14
pythonアルゴリズム:Algorithms強化学習微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning深層学習:Deep Learning確率・統計:Probability and Statistics
アルゴリズム:Algorithms

アンサンブル法による機械学習 -基礎とアルゴリズム 読書メモ

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるアンサンブル法による機械学習での基礎とアルゴリズム(クラス不均衡学習、コスト考慮型学習、アクティプラーニング、半教師あり学習、類似性に基づく手法、クラスタリングアンサンブル法、グラフに基づく手法、祭ラベルに基づく手法、変換に基づく手法、クラスタリング、最適化に基づく枝刈り、アンサンブル枝刈り、結合法、バギング、ブースティング)
2022.12.11
アルゴリズム:Algorithms微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 正定値行列の情報幾何(3)計算の手順と曲率

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される正定値行列の情報幾何としての計算の手順と曲率(双対ギャップ、アフィン微分幾何、ヘッセ幾何、ガウシアングラフィカルモデル、偏微分方程式論、確率論、線形計画問題、正定値対称行列、半正定値計画問題、予測子・修正子法、多項式時間アルゴリズム、幾何情報的量、ニュートン法、中心曲線、内点法、主内点法、双対内点法、主双対内点法、近似最適解、アフィン空間、ポテンシャル関数)
2022.12.10
アルゴリズム:Algorithms幾何学:Geometry微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 確率的バンディッド問題の方策 尤度に基づく方策(UCBとMED方策)

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される確率的バンディッド問題の方策 尤度に基づくUCB方策とMED方策(MED方策(Indexed Mimimum Empirical Divergence policy)、KL-UCB方策、DMED方策、リグレット上界、ベルヌーイ分布、大偏差原理、Deterministic Minimum Empirical Divergence policy、ニュートン法、KLダイバージェンス、ビンスカーの不等式、ヘフディングの不等式、チェルノフ・ヘフディングの不等式、Upper Confidence Bound)
2022.12.09
アルゴリズム:Algorithmsバンディッド問題幾何学:Geometry微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 統計数学理論における判別適合的損失についての概要

統計数学理論における判別適合的損失についての概要(ランプ損失、凸マージン損失、非凸なΦ-マージン損失、判別適合的、ロバスト・サポートベクトルマシン、判別適合性定理、L2-サポートベクトルマシン、2乗ヒンジ損失、ロジスティック損失、ヒンジ損失、ブースティング、指数損失、凸マージン損失の判別適合性定理、ベイズ規則、予測Φ-損失、予測判別誤差、単調非増加凸関数、経験Φ-損失、経験判別誤差)
2022.12.08
アルゴリズム:Algorithms微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra集合論:Set theory
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 機械学習のためのオンライン型確率的最適化と確率的勾配降下法

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスク活用のための機械学習のための確率的最適化と確率的勾配降下法(ネステロフの加速法、凸関数の最適化を勾配法で解く、ラグランジュの未定乗数法、ユークリッドノルム、収束レート、KLダイバージェンス、指数勾配降下法、ニュートン・ラフソン法、ブレグマンダイバージェンス、確率的鏡像降下法、狭義凸関数、リプシッツ連続、損失関数、射影勾配法、SGD、コーシー・シュワルツの不等式、ミニマックス最適、最急降下法)
2022.12.07
アルゴリズム:Algorithms微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra集合論:Set theory
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