プログラミング言語:Programming Language

Clojure

保護中: Apache SparkとMLlibによる大規模な機械学習

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Apache SparkとMLlibによる大規模な機械学習(予測値、RMSE、因子行列、ランク、潜在的特徴、近傍領域、二乗和誤差、Mahout、ALS、Scala、RDD、交互最小二乗法、alternating least squares、確率的勾配降下法、永続化、キャッシュ、Flambo、Clojure、Java)
python

保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用(1)概要

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強化学習に対するニューラルネットワークの適用の概要(Agent、Epsilon-Greedy法、Trainer、Observer、Logger、確率的勾配降下法、Stochastic Gradient Descent、SGD、Adaptive Moment Estimation、Adam、Optimizer、誤差逆伝搬法、Backpropagation、勾配、活性化関数、バッチ法、価値関数、戦略)
python

保護中: モデルフリー強化学習のpythonによる実装(3)経験を価値評価、戦略どちらの更新に利用するか:ValueベースvsPolicyベース

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フリー強化学習のpythonによる実装ValueベースとPolicyベース(経験を価値評価、戦略どちらの更新に利用するか、Deep Q-Network、深層強化学習、Off-policy Actor Critic、Q-Learning、SARSA、Actor Critic法、Multi-step Learning、TD法、Monte Carlo法、TD(λ)法、Epsilon-Greedy法)
Clojure

保護中: ClojureとHadoopを用いた確率的勾配降下法の実装

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とHadoopを用いた確率的勾配降下法の実装(ミニバッチ、Mapper、Reducer、Parkour、Tesser、バッチ勾配降下、結合ステップ、パーティショニング、uberjar、Java、バッチ型勾配降下法、確率的勾配降下法、Hadoopクラスタ、Hadoop分散ファイルシステム、HDFS)
Clojure

マイクロサービスを含めたシステム運用監視の為のElasticStashの活用

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)タスクに活用されるマイクロサービスを含めたシステム運用監視の為のElasticStashの活用(Riemann、ロールアップ、スロットル構造、KafKaプラグイン、UTC、timbre、LogStash、log4j、tools.logging、構造化ロギング、一般的なログフォーマット、可視化機能、ダッシュボード、Kibana、パイプライン、UDP、Collectd、RRD、stdin、stdout、ELK Stack、Elastic Stack、Apache Kafka
Clojure

保護中: Hadoopに用いられる分散計算処理(map-reduce)のClojureによる実装

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Hadoopに用いられる分散計算処理(map-reduce)のClojureによる実装(Tesser、Reducer関数、fold、コスト関数、勾配降下法、特徴抽出、feature-scales 関数、特徴量のスケーリング、勾配降下学習率、勾配降下法更新ルール、反復アルゴリズム、重回帰、相関行列、fuse、可換性、線形回帰、共分散、Hadoop、pararrel fold)
Clojure

マイクロサービスでのセキュリティ- ClojureでのAuthとPedestalを使ったAPI

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マイクロサービスでのセキュリティ- ClojureでのAuthとPedestalを使ったAPI(Buddy、BUddy sign、JSON Web Tokens、JSON Web Signature、JSON Web Encryption)
IOT技術:IOT Technology

保護中: 分散データ処理を可能とするApache Sparkの処理モデル

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される分散データ処理を可能とするApache Sparkの処理モデル(エグゼキュータ、タスク、スケジューラー、ドライバプログラム、マスターノード、ワーカーノード、Spark Standalone、Mesos、Hadoop、HFDS、YARN、パーティション、RDD、変換、アクション、Resillient Distributed Dataset)
Clojure

UML、ワークフローデータの可視化ツールplantUML

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UML、ワークフローデータの可視化ツールplantUML(シーケンス図、クラス図、オブジェクト図、アクティビティ図、コンポーネント図、配置図、状態遷移図、ステートマシン図、タイミング図、JSON data、YAML data、Network diagram 、nwdiag、ワイヤーフレームによるグラフィカルインターフェース、UIモックアップ、salt、アーキテクチャ図、仕様及び記述言語 、SDL、Ditaa、ガントチャート、マインドマップ、WBS図、作業分解図、AsciiMath 、JLaTeXMath 、数学的記法、ER図、mac、windows、Java、Clojure、Javascript、サーバー)
Clojure

Hierarchical Temporal Memory (階層型時間メモリ)とClojure

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階層型時間メモリとClojureによる疎分散表現を使った深層学習
タイトルとURLをコピーしました