微分積分:Calculus 保護中: トピックモデルの拡張(トピックに構造を入れる)相関トピックモデル、階層構造を入れたパチンコ分配モデル、低次元空間構造を入れた確率的潜在意味可視化
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トピックモデルで相関があるトピックに構造を入れたトピックモデルの概要(相関トピックモデル、階層構造を入れたパチンコ分配モデル、低次元空間構造を入れた確率的潜在意味可視化)
機械学習:Machine Learning
微分積分:Calculus 微分積分:Calculus 保護中: トピックモデルの拡張(他の情報も活用する)(2)ノイズあり対応トピックモデル、著者トピックモデル、トピック追跡モデル
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補助情報に依存したトピックモデルの中でノイズあり対応トピックモデル、著者トピックモデル、トピック追跡モデルについて述べる
推論技術:inference Technology 保護中: トピックモデルの拡張(他の情報も活用する)(1) 結合トピックモデルと対応トピックモデル
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補助情報を加えたトピックモデルを作る結合/対応トピックモデル概要
機械学習:Machine Learning トピックモデルの理論と実装
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクで活用される自然言語処理技術の一つである文章からトピックを抽出する確率生成モデルであるトピックモデル
微分積分:Calculus 保護中: 密度比推定による変化検知 – カルバック・ライブラー密度比推定法を用いた構造変化の検出
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ルバック・ライブラー密度比推定法を用いた構造変化の検出
微分積分:Calculus 保護中: 密度比推定による異常検知- カルバック・ライブラー密度比推定法を用いた教師なしデータからの異常推定
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/変化検知技術の中で教師データのないデータかに確率密度比を使って異常検知する手法について紹介する(カルバック・ライブラー密度比推定法)
微分積分:Calculus 保護中: 疎構造学習による異常検知- 変数同士の依存関係の崩れを異常と結びつけるグラフモデルと正則化
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに用いる変数同士の依存関係の崩れを異常と結びつけるグラフモデルと正則化の手法の概要(グラフィカルラッソ)
微分積分:Calculus 保護中: 部分空間法による変化検知 -時系列データのための特異スペクトル変換法
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクのための時系列データからの変化点抽出のための特異スペクトル変換法(SVD)
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 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