Symbolic Logic

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保護中: 相関と因果と関係構造(2)バックドア基準

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)タスクのための因果推論での介入効果を観測すべき変数を絞り込むためのバックドア基準の実際
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保護中: 相関と因果と関係構造(1)相関関係(回帰係数)と因果関係(介入効果)のズレ

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)タスクのための統計的因果推論として回帰係数と介入効果の値のズレから見た相関関係と因果関係の相違
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機械学習プロフェッショナルシリーズ「劣モジュラ最適化と機械学習」読書メモ

機械学習プロフェッショナルシリーズ「劣モジュラ最適化と機械学習」読書メモ 劣モジュラ関数は、離散的な変数に関する凸関数に対応する概念であり、組合せ最適化問題において重要な概念となる。「組み合わせ」とは「何らかの選択可能な...
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Inductive logic Programming 2011論文集より

機械学習技術 人工知能技術 自然言語処理技術 セマンティックウェブ技術 オントロジー技術 デジタルトランスフォーメーション技術   AI学会論文   知識情報処理技術   AI学会論文を集めて     推論技術 ILP 2011 21...
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保護中: 因果推論イントロダクション(2)層別解析と回帰モデルによる分析

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統計的因果推定のための層別解析と回帰モデルによる分析による因果推論の理論と実際
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保護中: 因果推論イントロダクション(1)交絡因子とランダム化実験

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクのための統計的因果推論のイントロダクション(因果関係と疑似相関を区別する為の交絡因子を制御するランダム化実験)
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保護中: 統計的因果探索 – 拡張アプローチ

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)タスクで用いられる統計的因果推論でのLiNGAMアプローチ仮定(線形性、非巡回性、非ガウス性)の拡張
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Inductive logic Programming 2010論文集より

機械学習技術 人工知能技術 自然言語処理技術 セマンティックウェブ技術 オントロジー技術 デジタルトランスフォーメーション技術   AI学会論文   知識情報処理技術   AI学会論文を集めて     推論技術 ILP 201...
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保護中: LiNGAM(4)LiNGAMモデルの推定(2)回帰分析と独立性の評価を用いたアプローチ

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習に活用される統計的因果推論への回帰分布と独立性評価を繰り返すアプローチによるLiNGAM推定の適用
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保護中: LiNGAM(3)LiNGAMモデルの推定(1)独立成分分析と回帰分析を用いたアプローチ

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスク適用のための確率的因果探索のための独立成分分析(ハンガリアン法)と回帰分析(適応型Lasso)を用いたLiNGAMモデルの推定
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