微分積分:Calculus

保護中: サポートベクトルマシンでの分割法(2)線形SVMのためのDCDMアルゴリズム

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サポートベクトルマシンでの大量の(スパースな)データの効率的な処理アルゴリズム(LIBLINEARに使われる線形SVMの為のアルゴリズム)であるDCDMアルゴリズム(dual coordinate descent method algorithm)について

2022.07.01

アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論微分積分:Calculus時系列データ解析最適化:Optimization機械学習:Machine Learning画像認識技術異常検知・変化検知確率・統計:Probability and Statistics自然言語処理:Natural Language Processing

保護中: 因子グラフ表現を使ったグラフィカルモデル

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生成モデルに利用されるグラフィカルモデルをより一般化した因子グラフモデルの概要について

2022.06.29

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

保護中: ノンパラメトリックベイズとクラスタリング(1)ディリクレ分布と無限混合ガウスモデル

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)に活用される確率的生成モデルでのノンパラメトリックベイズアプローチとしてのディリクレ分布を無限次元に拡張した混合ガウスモデルによる解析

2022.06.28

アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論ベイズ推定微分積分:Calculus推論技術:inference Technology最適化:Optimization機械学習:Machine Learning深層学習:Deep Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra集合論:Set theory

保護中: ガウス過程の概要(1) ガウス過程とカーネルトリック

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生成モデルの中でパラメータを特定しない無次元の多変量ガウス分布モデルであるガウス過程の理論の概要(サポートベクトルマシン、関連ベクトルマシン、RVM、RBFカーネル、カーネル関数)

2022.06.27

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

保護中: サポートベクトルマシンでの分割法(1) SMOアルゴリズム

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サポートベクトルマシンでの分割法(SMOアルゴリズム)を用いた効率化

2022.06.24

アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning画像認識技術確率・統計:Probability and Statistics自然言語処理:Natural Language Processing音声信号認識技術

保護中: 時系列データでの粒子フィルタの実装

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時系列データ分析のためのパーティクルフィルタを用いたデータの同化とカルマンフィルタ、パーティクルフィルタ(逐次モンテカルロ法)、マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)の比較

2022.06.22

IOT技術:IOT TechnologyRStream Data Processingアルゴリズム:Algorithms微分積分:Calculus時系列データ解析最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics

保護中: Rによる状態空間モデリング-dlmとKFASを用いて(3) KFASによる解析

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時系列データ解析、RのKFASを用いた実データでの時系列解析例(正規分布、ポアソン分布、カルマンフィルタ、1階差分モデル、2階差分モデル)

2022.06.16

IOT技術:IOT TechnologyRStream Data Processing微分積分:Calculus時系列データ解析最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics

リアルなSimCityの夢

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに活用されるシミュレーションと機械学習技術の融合、エミュレーションと機械学習を用いた現実世界へのSimCityの適用

2022.06.15

アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論コンピューターシミュレーション微分積分:Calculus時系列データ解析最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra

機械学習プロフェッショナルシリーズ確率的最適化読書メモ

サマリー機械学習での確率的最適化とは、ランダムなサンプルを用いた最適化問題の解法のことを指すものとなる。通常の最適化問題では、目的関数を最小化するために、全ての訓練データを使用して最適化する必要があるが、データセットが大規...

2022.06.11

微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics

保護中: カーネル関数

サポートベクトルマシンにおける一般的なカーネル関数(線形カーネル,多項式カーネル,RBFカーネル)と確率的データ、文字列データ、グラフ型データでのカーネル関数(p-スペクトラムカーネル,全部分列カーネル,ギャップ重み付きカーネル,フィッシャーカーネル,グラフラプラシアン,通勤時間カーネル,拡散カーネル,正則化ラプラシアン,ランダムウォーク)

2022.06.10

アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論微分積分:Calculus推論技術:inference Technology最適化:Optimization機械学習:Machine Learning画像認識技術異常検知・変化検知確率・統計:Probability and Statistics音声信号認識技術