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(3)glmnetとgenlassoを用いたlassoの実際
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スパースモデルについて、LassoのRを使った実装、genlassoとglmnetについて
機械学習:Machine Learning
スパースモデリング 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(2)lassoを用いたスパース推定と計算手法
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スパースモデルについて、Lassoの概要とそれらを使った推定、さらに計算手法の概要について
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(1)モデルの当てはまりと予測性能の違いとlasso
人工知能(AI)、機械学習(ML)、特に説明できる機械学習として利用可能なスパースモデリング(L2正則化(リッジ回帰))とL1正則化(lasso)に関して、モデルの当てはまりの観点から解説
機械学習:Machine Learning グラフニューラルネットワーク(1)概要
デジタルトランスフォーメーション(DX)や人工知能(AI)で利用されるグラフニューラルネットワークを用いた機械学習の概要。化学物質の組み合わせや自然言語処理を目的としたグラフコンボリューションアルゴリズムについて
スパースモデリング 保護中: ノイズなしL1ノルム最小化の理論-線型方程式を満たすスパースな解を求める問題
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)で活用されるデータ圧縮や特徴量抽出に活用されるスパースモデル機械学習とノルム
機械学習:Machine Learning 保護中: スパース性とL1ノルムの導入
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)で活用されるデータ圧縮や特徴量抽出に活用されるスパースモデル機械学習とノルム
スパースモデリング 保護中: 機械学習の基礎とノルムと正則化
スパース性を利用した効率的な機械学習とノルムと正則化
スパースモデリング スパース性を用いた機械学習
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)で活用されるデータ圧縮や特徴量抽出に活用されるスパースモデル機械学習
推論技術:inference Technology 保護中: 説明できる機械学習(8)モデル非依存の解釈(ICE plot)
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)に活用可能な説明できる機械学習での後付け解釈モデル、モデル非依存解釈手法のうちの一つICE plotについて
推論技術:inference Technology 保護中: 説明できる機械学習(7)モデル非依存の解釈(PDP)
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)に活用可能な説明できる機械学習での後付け解釈モデル、モデル非依存解釈手法のうちの一つPDPについて