機械学習:Machine Learning

微分積分:Calculus

Word2Vec

自然言語処理への深層学習モデルの適用であるWprd2Vecの概要、分散表現
最適化:Optimization

保護中: ガウス過程と機械学習 – イントロダクション

確率生成モデルのパラメータ設定なしで機械学習するガウス生成モデル概要
アルゴリズム:Algorithms

保護中: サポートベクトルマシン – 概要

分類、回帰、教師なし学習等の様々な機械学習のベースとなるSVM(サポートベクトルマシン)概要
機械学習:Machine Learning

関係データ学習

グラフの解析等に用いられる関係性の機械学習による抽出、知識抽出と予測
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 混合ユニグラムモデル

初心者の教育のための文書データの分類の為のトピックモデルの基礎、複合ユニグラムモデルとLDA
アルゴリズム:Algorithms

保護中: ユニグラムモデル

初心者の教育のための文書データの分類の為のトピックモデルの基礎、ユニグラムモデル
人工知能:Artificial Intelligence

意味とは何か(1)哲学入門

哲学的観点から見た人工知能(ロボット)と言葉の意味、意味論的アプローチと形式論的アプローチ
アルゴリズム:Algorithms

構造とアルゴリズムと関数

代数的構造の視点から見た言葉の意味、形式論理学と数理論理学
R

主成分分析(Principle Component Analysis:PCA)について

主成分分析の理論的概要とRによる実装
機械学習:Machine Learning

特徴量はどこから来るのか

人工知能の基礎、深層学習の祖ヒントンの論文による特徴量の分散表現、特徴量の分散表現、深層学習とオートエンコーダー
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