アルゴリズム:Algorithms 保護中: 周辺確率分布の計算 – 平均場近似
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へのグラフィカルモデルの適用、平均場近似による変分問題からの周辺確率分布の近似計算とアルゴリズム
線形代数:Linear Algebra
アルゴリズム:Algorithms アルゴリズム:Algorithms 保護中: k-平均法とベイズ推定法(混合ガウスモデル)を用いたクラスタリングの比較
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としてのk-平均法とベイズ推定法(混合ガウスモデル)のクラスタリング比較
アルゴリズム:Algorithms 保護中: ガウス過程の概要(5)ガウス過程回帰の一般化
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(ML)タスクに活用される確率的生成モデルの拡張としのガウス過程のコーシー分布をロバスト性担保、ガウス過程識別モデル、ポアソン分布を用いた機械の故障や素粒子の崩壊等の一般化について
Stream Data Processing 保護中: SVMを用いた逐次学習
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サポートベクトルマシンでの、SVMを利用して訓練事例を追加/削除することで逐次学習を実現するアルゴリズムの概要
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 周辺確率分布の計算 – 菊池近似
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)タスクの為の確率的生成モデルへのグラフィカルモデルの適用、菊池自由エネルギー関数による一般化確率伝搬法での周辺確率分布計算とベーテ自由エネルギー関数との比較とHasse図
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 具体例を用いたベイズ推定の概要
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確率的生成モデルで利用するベイズ推定の基礎(交換可能性、デ・フィネッティの定理、共役事前分布、事後分布、周辺尤度等)を具体的な事例(ディリクレ-多項分布モデル、ガンマ-ガウス分布モデル)を元に計算する
アルゴリズム:Algorithms 保護中: ガウス過程の概要(4)ガウス過程回帰のハイパーパラメータ推定
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為のガウス過程回帰の勾配降下法を用いたハイパーパラメータ推定(SCG法、L-BFGS法、MCMCを用いた大域的解)
IOT技術:IOT Technology 保護中: VARモデルによる因果関係の推論(2)多変量自己回帰(VAR)モデルとVARモデルを使った因果推定
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状態空間モデルを用いた時系列データ解析での多変量自己回帰モデル(VARモデル)とVARを使った因果推定
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 周辺確率分布の計算2 – ベーテ近似
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グラフィカルモデルを用いた確率推定での確率伝搬法で周辺確率分布を計算する為のベーテ近似を使った変分法
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 確率的生成モデルと学習の概要
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)に活用される確率的生成モデル、グラフィカルモデルの概要と最尤法、MAP推定、ベイズ推定とギブスサンプリング