オンライン学習 保護中: 高度なオンライン学習(1)高精度化アプローチ(パーセプトロン、PA、PA-I、PA-II、CW、AROW、SCW)
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)タスクの為のオンライン学習の高精度化のための各種手法の紹介(パーセプトロン、PA、CW、AROW、SCW)
微分積分:Calculus
オンライン学習 オンライン学習 保護中: オンライン学習の基礎 確率的勾配降下法 -パーセプトロン、SVM、ロジスティック回帰への適用
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パーセプトロン、SVM、ロジスティック回帰へのオンライン学習適用
オンライン学習 オンライン学習とオンライン予測について
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逐次的な機械学習技術であるオンライン学習とそれらに意思決定問題を組み合わせたオンライン予測について
データベース技術:DataBase Technology 保護中: インスタンス認織と検索(2)一般的な画像検索
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される木構造、ハッシング、逐次量子化、スペクトラルハッシング、k-meansハッシング等を用いた検索最適化とmAPやrecall@Rによる評価
微分積分:Calculus 保護中: トピックモデル -最尤推定、変分ベイズ推定、ギブスサンプリングによる推定
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、自然言語処理(NLP)タスクに活用されるトピックモデルの、最尤推定、変分ベイズ、ギブスサンプリングによる推定
グラフ理論 保護中: テンソル分解- CP分解とタッカー分解
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるCP分解とタッカー分解を用いた高次関係データとテンソルの処理
微分積分:Calculus 保護中: トピックモデルでのトピック数の推定 -ディリクレ過程、中華料理店過程、棒折り過程
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるディリクレ過程、中華料理店過程、棒折り過程を用いたトピックモデル
微分積分:Calculus 保護中: トピックモデルの文書以外の情報への活用-画像データ、グラフデータへの応用(確率的ブロックモデル、混合メンバ確率的ブロックモデル)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される確率的ブロックモデルを用いた画像データやグラフデータのトピックモデル
微分積分:Calculus 保護中: トピックモデルの拡張(トピックに構造を入れる)相関トピックモデル、階層構造を入れたパチンコ分配モデル、低次元空間構造を入れた確率的潜在意味可視化
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるトピックモデルで相関があるトピックに構造を入れたトピックモデルの概要(相関トピックモデル、階層構造を入れたパチンコ分配モデル、低次元空間構造を入れた確率的潜在意味可視化)
微分積分:Calculus 保護中: トピックモデルの拡張(他の情報も活用する)(2)ノイズあり対応トピックモデル、著者トピックモデル、トピック追跡モデル
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される補助情報に依存したトピックモデルの中でノイズあり対応トピックモデル、著者トピックモデル、トピック追跡モデルについて述べる