機械学習:Machine Learning

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 – 正規化ガンマ過程とディリクレ過程と完備ランダム測度

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点過程から見たノンパラメトリックベイズ - 正規化ガンマ過程とディリクレ過程と完備ランダム測度(ポアソン過程、リヴィ測度、ガンマランダム測度、ベータランダム測度、レヴィ-伊藤分解)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 格子状補助点配置に基づくガウス過程の計算方法

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)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における格子状補助点配置に基づくガウス過程法計算(クロネッカー法、テブリッツ法、局所的カーネル補間、KISS-GP法)
Clojure

Clojureを用いた状態空間モデル:カルマンフィルターの実装

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を用いた状態空間モデル:カルマンフィルターの実装
Clojure

保護中: Clojureを用いた時系列データの解析

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Clojureを用いたAR、MA、ARMA等の時系列データの解析(ACF、PACF、偏自己相関、Durbin-Levinson アルゴリズム、自己共分散、移動平均モデル、自己相関モデル、ハイブリッド、ランダムウォーク、離散的時間モデル)
Clojure

マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)モデルのStanを使ったRとClojureによる解析

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに活用されるベイズ推定のMCMCを用いた計算ツールであるStanのR及びClojureを使った実装
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)
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