機械学習:Machine Learning

アルゴリズム:Algorithms

保護中: ノンパラメトリックベイズの構造変化推定への応用

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としてのギブスサンプリングを使ったノンパラメトリックベイズの構造変化推定
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 確率的生成モデルとガウス過程(2)最尤推定とベイズ推定

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とガウス過程の基礎の為の最尤推定とベイズ推定概要
Clojure

ClojureとPythonの連携と機械学習

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PythonモジュールのClojureとの連携ライブラリ(libpython-clj)の実装とサンプルコード(transformers、lime、autoencoder等)
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)
Clojure

Clojureでのガウス過程の実装

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、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て、fastmathを用いたClojureでのガウス過程の実装
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 弱ラベル学習のためのサポートベクトルマシン(1)半教師あり学習

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の応用としての弱ラベル学習(訓練事例の一部だけにラベル情報が与えられている半教師あり学習)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 変分ベイズアルゴリズムの行列分解モデルへの適用

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計算手法としての行列分解モデルの変分ベイズ学習と経験変分ベイズ学習のアルゴリズム
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 隠れ変数のないグラフィカルモデルの計算

デジタルトラス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確率的生成モデルでの隠れ変数のないグラフィカルモデルの最尤法、ベイズ、変分法での計算(疑尤度関数による学習、ベーテ近似、TRW上界によるパラメータ推定、変分法、エントロピー関数、IPFアルゴリズム、MAP推定量)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: ノンパトメトリックベイズとクラスタリング(2)分割の確率モデルとディリクレ過程

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を用いたクラスタリング(中華料理店過程とディリクレ過程と集中度パラメータの推定、棒折り過程)
アルゴリズム:Algorithms

確率的最適化

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(ML)タスクに活用される大量データの大規模学習問題を解くための確率的最適化の諸手法(教師あり学習と正則化,凸解析の基本事項,確率的最適化とは,オンライン型確率的最適化,バッチ型確率的最適化,分散環境での確率的最適化)
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