python 保護中: ニューラルネットワークでの数学的要素(1) -テンソルのnumpy等による操作
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深層学習を行う基盤としてのNumpy等を用いたテンソル操作の数学的側面
最適化:Optimization
python python 保護中: ニューラルネットワークのHello World、MNISTデータによる手書き認織の実装
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるニューラルネットによる機械学習でのニューラルネットワークのHelloWorld、手書き認織のpython、Kerasによる実装について
python AIの歴史と深層学習
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人工知能、機械学習、深層学習の基本的な定義と深層学習の特徴
推論技術:inference Technology MCMCとは(概要)
人工知能(AI)タスク、デジタルトランスフォーメーション(DX)、自然言語処理等に活用されるベイズ推定の主要なツールのマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)について
最適化:Optimization 保護中: 対称関係データのクラスタリング -スペクトラルクラスタリング
グラフの解析等に用いられる関係性の機械学習による抽出、知識抽出と予測、スペクトラルクラスタリング
アルゴリズム:Algorithms 保護中: オンライン機械学習概要
少数の教師データから逐次学習を行うオンライン学習の基礎
推論技術:inference Technology 保護中: グラフィカルモデル 概要とベイジアンネットワーク
確率的生成モデルへの効率的アプローチの為のグラフィカルモデル概要、ベイジアンネットワーク
推論技術:inference Technology 保護中: グラフィカルモデル概要とマルコフ確率場
確率的生成モデルへの効率的アプローチの為のグラフィカルモデル概要、マルコフ確率過程
推論技術:inference Technology 保護中: オンライン予測でのエキスパート統合問題の概要とリグレット導入まで
逐次的な予測問題を解く為のオンライン予測学習の概要、リグレットの導入
最適化:Optimization 保護中: 機械学習のための連続最適化 – 概要
機械学習の最適化アルゴリズムの根本にある数学的理論の解説