機械学習:Machine Learning

アルゴリズム:Algorithms

保護中: 確率的最適化における凸解析の基本事項(2)フェンシェルの双対定理と近接写像と強凸関数

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python Kerasの概要と基本的な深層学習タスクへの適用例

サマリー ここではpython Kerasの概要と基本的な深層学習タスク(MINISTを用いた手書き文字認織、Autoencoder、”CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について“で述べているCNN、”RNNの...
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組合せ最適化の概要と実装の為のライブラリと参考図書

組み合わせ最適化問題とは 組合せ最適化理論は、輸送計画、スケジューリング、配置、組合せ問題、そして最適化問題など実世界の多くの問題に応用されている理論となる。この問題は、ある個数の要素から構成される集合の中から、制約...
Clojure

一般化線形モデルの概要と各種言語による実装

一般化線形モデルの概要 一般化線形モデル(Generalized Linear Model, GLM)は、統計モデリングや機械学習の手法の一つであり、応答変数(目的変数)と説明変数(特徴量)の間の関係を確率的に...
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twitterの推薦アルゴリズムの概要について

概要 ツイッター社がTwitterのレコメンドの仕組みを公開して話題になっている。 以下が公式に公開された技術ブログとGiuHub上のソースコードである。 技術ブログ: GitHub: TwitterのUIは...
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粒子群最適化の概要と実装について

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粒子群最適化の概要と実装について(Clojure、CAPSOS、R language、pso、pyhton、pyswarm、ニューラルネットワークのトレーニング、パラメータの最適化、組合せ最適化、ロボット制御、パターン認織)
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ゲーム理論の概要とAI技術との融合と実装例

ゲーム理論の概要 ゲーム理論とは、競争や協力など、相互に影響を与えあう複数の意思決定者(プレーヤー)が存在する場合に、彼らの戦略とその結果を数学的にモデル化することで、最適な戦略を決定するための理論となる...
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確率・統計の概要とその思想および具体的な活用の為の各種言語でのライブラリについて

  確率・統計について 確率と統計は、数学の分野の1つであり、不確実な事象の確率や、データの解析やモデル化などの分野を扱う理論となる。 確率は、ある事象が発生する確率を数学的に表現することができる。これは...
python

Huggingfaceを使った文自動生成の概要

Huggingfaceについて Huggingfaceは、機械学習と自然言語処理(NLP)に関するオープンソースのプラットフォームとライブラリを提供している企業であり、Huggingfaceでは、”Transform...
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RやPythonを用いた一般的な時系列解析のための実装例

時系列データの解析の概要 時系列データとは、株価や気温、トラフィック量などの時間の経過に応じて値が変化するデータのことを呼ぶ。この時系列データに対して機械学習を適用することで、大量のデータを学習し、未知のデー...
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