機械学習:Machine Learning

アルゴリズム:Algorithms

保護中: 機械翻訳の現在と将来- 自然言語のさまざまな機械学習アプローチ

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機械翻訳の現在と将来- 自然言語のさまざまな機械学習アプローチ(注意型ニューラルネットに基づく機械翻訳、符号化・逆符号化に基づく機械翻訳、リカレントニューラルネット、ニューラルネットとニューラルモデル、ニューラルネットに基づく翻訳、tree-to-strong翻訳、事前並べ替え、構文木・構文解析、単語の対応づけ、フレーズベース翻訳)
python

保護中: モデルベースアプローチによる強化学習の概要とpythonでの実装

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モデルベースアプローチによる強化学習の概要とpythonでの実装(Bellman Equation、Value Iteration、Policy Iteration、動的計画法)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: ベイズ学習と共役性について

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確率的生成モデルでのベイズ学習の計算のための各種確率関数(ガウス分布、ベルヌーイ分布、ポアソン分布、ディリクレ分布、ガンマ分布)と事前分布の共役性について
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 離散状態のグラフィカルモデルのMAP推定の為の線形和による方法とメッセージ伝搬アルゴリズム

確率的生成モデルでの離散状態のグラフィカルモデルでの線形計画法を用いたMAP推定(max-sum diffusion(MSD)アルゴリズム、Generalized MPLP、MPLPアルゴリズム、緩和問題の双対的解法、双対分解、メッセージ伝搬による解法、分離アルゴリズム、サイクル不等式、MAP推定問題の線形計画問題としての定式化)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 点過程からみるノンパラメトリックベイズ -ポアソン過程とガンマ過程

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確率的生成モデルの応用としての点過程からみるノンパラメトリックベイズ -ポアソン過程とガンマ過程(加法過程、ポアソンランダム測度、ガンマランダム測度、離散性、ラプラス汎関数、点過程)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: ガウス過程の計算法(2)変分ベイズ法と確率的勾配法

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確率的生成モデルの応用であるガウス過程モデルの変分ベイズ法と確率的勾配法を用いた計算(カルバックライブラー情報量、イエンセンの不等式、エビデンス下界関数、ミニバッチ法、エビデンス下界、変分事後分布、エビデンス変分下界)
Clojure

Clojureを用いたビタビアルゴリズムと確率的生成モデルによる隠れマルコフモデルの実装

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Clojureを用いたビタビアルゴリズムと確率的生成モデルによる隠れマルコフモデルの実装
Clojure

Clojureを用いたシンプルな推薦アルゴリズムの実装

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに用いられるClojureを用いたシンプルな推薦アルゴリズム(slope-oneアルゴリズム)の実装
Clojure

Clojureを使った中華料理店過程(Chinese resturant process:CRP)と混合ガウス分布への適用

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに用いられる確率的生成モデルのためのClojureを使った中華料理店過程(Chinese resturant process:CRP)と混合ガウス分布への適用
Symbolic Logic

スモールデータ学習、論理と機械学習との融合、局所/集団学習

スモールデータ学習、論理と機械学習との融合、局所/集団学習 スモールデータとは、サンプル数が限られたデータセットのことを指す。スモールデータは、大量のデータを持つ場合と比較して、モデルをトレーニングするために使...
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