スパースモデリング 保護中: スパースモデリングと多変量解析(9)行列データの分解の基礎
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)に活用できる機械学習技術、行列データの機械学習への適用の基礎、特異点分解、低ランク行列近似
機械学習:Machine Learning
スパースモデリング 検索技術:Search Technology 画像情報処理技術
人工知能(AI)、デジタルトランスフォーメーション(DX)に活用される画像認識技術についての概要
スパースモデリング 保護中: スパースモデリングと多変量解析(8)時間遷移のスパース性
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)への活用のための機械学習技術、スパースモデリングの時間変異情報(顧客の購買関心の変化)への適用
スパースモデリング 保護中: スパースモデリングと多変量解析(7)画像処理とスパース(スパースランドモデルの応用)
人工知能(AI)、デジタルトランスフォーメーション(DX)に適用できる機械学習技術の一つであるスパースモデルの画像処理への応用(ノイズ除去、オブジェクト抽出、ホモグラフィー変換等)
スパースモデリング 保護中: スパースモデリングと多変量解析(6)画像処理とスパース(信号処理の機械学習の概要)
人工知能(AI)、デジタルトランスフォーメーション(DX)に活用する画像情報の機械学習に対するスパースモデル概要、JPEG、DCT、スパースランドモデル
スパースモデリング 保護中: スパースモデリングと多変量解析(5)グラフィカルlassoとその活用(異常検知等)
グラフデータの次元削減や機械学習モデルの説明に活用されるグラフスパースモデルについて、関係性へのスパース性の導入とグラフィカルlassoと異常検知等への適用
スパースモデリング 保護中: スパースモデリングと多変量解析(4)関係性へのスパース性の導入
グラフデータの次元削減や機械学習モデルの説明に活用されるグラフスパースモデルについて、関係性へのスパース性の導入とグラフlasso
機械学習:Machine Learning 保護中: 言語の意味に対する2つのアプローチ(記号表現と分散表現の融合)
人工知能(AI)タスクやデジタルトランスフォーメーション(DX)タスクに活用できる自然言語の意味に対する記号表現とベクトル表現アプローチとその融合、含有関係認識、パラフレーズ認識、意味的類似度認識、データセット(RTE、RITE、STS)
機械学習:Machine Learning 保護中: 言葉の意味をコンピューターに教える(各種言語モデルについて)
自然言語処理でのWordNet(辞書)、分散仮説、PPMI、特異点分解(SVD)、Word2Vec(分散表現)による自然言語の意味
機械学習:Machine Learning 保護中: 言語の個性をとらえるトピックモデル
文章の背後にある潜在的意味を捉えるトピックモデル、各種確率的アプローチと深層学習との違い、教師付きLDA、ボルツマンマシン、ナイーブベイズ