機械学習:Machine Learning

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)
アルゴリズム:Algorithms

機械学習のための連続最適化

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アルゴリズムを構成する上で重要な計算手法である連続最適化
アルゴリズム:Algorithms

保護中: ガウス過程雑記 – 関数の雲の利点と回帰モデルとカーネル法そして物理的モデルとの関係

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ガウス過程雑記 関数の雲の利点と回帰モデルとカーネル法そして物理的モデルとの関係
R

保護中: 構造化サポートベクトルマシン

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削除平面法アルゴリズムを用いたSVM構造学習と構文解析、タンパク質の類似配列検索
アルゴリズム:Algorithms

エージェントベースのセマンティックウェブサービスコンポジション

マルチエージェントシステムの概要 マルチエージェントシステムは、複数のエージェント(AIキャラクター、ロボット、仮想キャラクターなど)が相互作用し、共同作業や競争、協力などの目標を達成するために協力して行動するシステムで...
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

保護中: ベイズ統計と機械学習について

機械学習がもたらす科学的方法論及びエンジニアリングへのインパクトと機械学習の設計において確率統計的接近法とりわけベイズモデルが適しているところについて
IOT技術:IOT Technology

保護中: 時系列データから天体の形を再構築する – 時間軸天文学

時系列データからベイズ推定を使って天体(アンドロメダ座V455、降着円盤構造、白色矮星)の形を再現する。
Symbolic Logic

知識グラフの質問応答システムへの応用

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知識グラフの質問応答システムへの応用
アルゴリズム:Algorithms

夢と脳と機械学習 夢理論から夢のデータサイエンスへ

夢理論(フロイト、ホブソン活性化-合成仮説、リプレー等)と脳のネットワークとfMRIと機械学習(サポートベクトネマシン、スパース性を導入したベイズ線形モデル)を用いた睡眠(REM睡眠、non-REM睡眠)の夢体験の確認
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