アルゴリズム:Algorithms twitterの推薦アルゴリズムの概要について
概要
ツイッター社がTwitterのレコメンドの仕組みを公開して話題になっている。
以下が公式に公開された技術ブログとGiuHub上のソースコードである。
技術ブログ：
GitHub：
TwitterのUIは...
線形代数:Linear Algebra
アルゴリズム:Algorithms python Huggingfaceを使った文自動生成の概要
Huggingfaceについて
Huggingfaceは、機械学習と自然言語処理(NLP)に関するオープンソースのプラットフォームとライブラリを提供している企業であり、Huggingfaceでは、”Transform...
アルゴリズム:Algorithms RやPythonを用いた一般的な時系列解析のための実装例
時系列データの解析の概要
時系列データとは、株価や気温、トラフィック量などの時間の経過に応じて値が変化するデータのことを呼ぶ。この時系列データに対して機械学習を適用することで、大量のデータを学習し、未知のデー...
アルゴリズム:Algorithms LightGBMの概要と各種言語での実装
LightGBMの概要
LightGBMは、Microsoftが開発したGradient Boosting Machine（GBM）のフレームワークであり、大規模なデータセットに対して高速かつ高精度なモデルを構...
アルゴリズム:Algorithms Prophetを用いた時系列分析について
Prophetの概要
Prophetは、Facebookが開発した時系列予測ツールであり、時間の流れや周期性、祝日などの影響を考慮して、未来の時系列データを予測することができるものとなる。
Pro...
アルゴリズム:Algorithms 保護中: ベイズ推論での隠れマルコフモデル構築と完全分解変分推論
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ベイズ推論での隠れマルコフモデル構築と完全分解変分推論(近似事後分布、カテゴリ分布、ディリクレ分布、期待値計算、遷移確率行列、ポアソン混合モデル、変分推論)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 深層強化学習の研究動向:メタラーニングと転移学習、内発的動機づけとカリキュラムラーニング
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深層強化学習の研究動向:メタラーニングと転移学習、内発的動機づけとカリキュラムラーニング(カリキュラムの自動生成、タスクの自動分解、タスクの難易度調整、内発的報酬、ロボットドメイン変換、シミュレータからの転移学習、BERT、Model-Agnostic Meta-Learning、Active Learning、Metric/Representation Base、Memory/Knowledge Base、Weigh Base、Learning to Optimize)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 重複型スパース正則化によるスパース機械学習
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重複型スパース正則化によるスパース機械学習(主問題、双対問題、相対双対ギャップ、双対ノルム、モーローの定理、拡張ラグランジュ法、交互乗数法、停止条件、重複ありグループL1ノルム、拡張ラグランジュ関数、prox作用素、ラグランジュ乗数ベクトル、線形制約、交互方向乗数法、制約付き最小化問題、テンソルの多重線形ランク、凸緩和、重複型トレースノルム、置換行列、正則化法、補助変数、エラスティックネット正則化、罰則項、タッカー分解、高階特異値分解、因子行列分解、特異値分解、ウェーブレット変換、全変動、雑音除、圧縮センシング、異方的全変動、テンソル分解、エラスティックネット)
機械学習:Machine Learning 線形代数の概要とライブラリと参考図書
線形代数と機械学習
線形代数は、ベクトルや行列を用いて、線形の関係を解析する数学の分野であり、機械学習においても重要な基礎的な数学的ツールの一つとなる。これは主に大量のデータの計算の効率化の為に活用されるが、そのほか...
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 機械学習における主問題に対する最適化
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機械学習における主問題に対する最適化(バリア関数法、ペナルティ関数法、大域的最適解、ヘッセ行列の固有値、実行可能領域、制約なし最適化問題、直線探索、最適性条件のラグランジュ乗数、集積点、有効制約法)