集合論:Set theory

数理論理学:Mathematical logic

集合論の概要と参考図書

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)タスク活用のための集合とは何か 初めて学ぶ人のために(カントールの集合論、 直観論理、量子論理、位相空間、グロタンディク、ゲーテル、コーエン、到達不能数、測度可能数、決定の公理、フレンケルの置換公理、フォンノイマンの正則性の公理、公理的集合論、BG集合論、ツェルメロの集合論、カトンールの対角線論法)読書メモ
アルゴリズム:Algorithms

保護中: ノンパラメトリックベイズを用いた因子分析・スパースモデリングへの応用

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(ML)タスクに活用される確率的生成モデルの応用の一つであるノンパラメトリックベイズモデルを使った因子分析・スパースモデリングへの応用(無限潜在特徴モデル、ベータ-ベルヌーイ分布モデル、インド料理ブュッフェ過程、バイナリ行列生成過程)
python

GPy – Pythonを用いたガウス過程のフレームワーク

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応用であるガウス過程のPythonを用いた実装であるGPy(ガウス回帰問題,補助変数法,スパースなガウス回帰,Bayesian GPLVM,ガウス過程による潜在変数モデル)
アルゴリズム:Algorithms

統計的学習理論

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機械学習アルゴリズムの統計的性質に関する理論(一様大数の法則、普遍カーネル、判別適合損失)
グラフ理論

はじめての最適化 読書メモ

はじめての最適化 読書メモ はじめての最適化より 「本書は具体的に理解できるよう、図形的説明を多用しながら分かりやすく詳説する。問題と解法の直感的理解を促し、具体的な問題を解けるようになることを目標とする。本文を...
アルゴリズム:Algorithms

ブロックチェーンの衝撃 ビットコイン、FinTechからIoTまで社会構造を覆す破壊的技術 – 読書メモ

数学 機械学習技術 人工知能技術 プログラミング技術  デジタルトランスフォーメーション アルゴリズム  暗号&セキュリティ プロックチェーンの衝撃 ビットコイン、FinTechからIoTまで社会構造を覆す破壊的技術より。 ...
アルゴリズム:Algorithms

保護中: ノンパラメトリックベイズとクラスタリング(1)ディリクレ分布と無限混合ガウスモデル

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)に活用される確率的生成モデルでのノンパラメトリックベイズアプローチとしてのディリクレ分布を無限次元に拡張した混合ガウスモデルによる解析
アルゴリズム:Algorithms

保護中: ガウス過程の概要(1) ガウス過程とカーネルトリック

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中でパラメータを特定しない無次元の多変量ガウス分布モデルであるガウス過程の理論の概要(サポートベクトルマシン、関連ベクトルマシン、RVM、RBFカーネル、カーネル関数)
ベイズ推定

確率論入門 読書メモ

確率論入門 読書メモ 確率論入門より 「確率をめぐる数学的考察は、賭け事に関してパスカルとフェルマが交わした往復書簡に始まると言われる。組み合わせの概念に基づく古典的確率論は、20世紀になるとボレルやコルモゴ...
LISP

知識情報処理技術

人工知能タスクの中で最も重要な知識情報を扱うための技術概要
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