微分積分:Calculus 保護中: ガウス過程回帰による異常検知 -入力に対する出力異常検知、実験計画法への適用
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される異常検知手法の汎用性の高い手法の一つであるガウス過程回帰による入力に対応する出力がどれだけ異常かの検出(実験計画法への適用)
機械学習:Machine Learning
微分積分:Calculus 機械学習:Machine Learning 機械学習プロショナルシリーズ-サポートベクトルマシン 読書メモ
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)タスクで用いられる分類や回帰に使う教師あり学習のパターン認織モデルであるサポートベクトルマシン(SVM)の参考書の読書メモ
微分積分:Calculus 保護中: 方向データの異常検知-フォンミーゼス・フィッシャー分布とカイ2乗を使った解析
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される異常検知技術の中で方向データからフォンミーゼス・フィッシャー分布を用いる手法の解説
推論技術:inference Technology 保護中: サポートベクトルデータ記述法による異常検知-双対問題とラグランジュ関数とデータクレンジング
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるカーネルトリックを使ったサポートベクトル記述法による異常検知とデータクレンジングへの活用
微分積分:Calculus 異常検知と変化検知技術
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される異常検知・変化検知のための様々な機械学習技術に対する概要解説
微分積分:Calculus 保護中: 混合分布モデルによる逐次更新型異常検知-イエンセンの不等式とEM法
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される最もポピュラーな手法である混合分布モデルによる逐次更新型異常検知の概要(イエンセンの不等式、EM法)
推論技術:inference Technology 保護中: 近傍法による異常検知-多峰分布への対応とリーマン計量
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される多峰分布のデータに対する対応をリーマン計量を用いた行なった近傍法による異常検知と変化検知
最適化:Optimization 保護中: ホテリングのT2法による異常検知-マハラノビス距離とカイ二乗分布
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクで用いられるホテリングのT2法(マハラノビス距離)を用いた異常検知、変化検知
最適化:Optimization 保護中: 異常検知・変化検知の基本的な考え方- ネイマン・ピアソン決定則
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される異常検知と変化検知の機械学習のためのイントロダクション
機械学習:Machine Learning 保護中: マルコフ連鎖モンテカルロ法の応用例(イジング、組み合わせ最適化、素粒子物理)
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MCMC(マルコフ連鎖モンテカルロ)の応用としてのイジング、組合せ最適化(巡回セールスマン問題)、素粒子物理等の例について述べる