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)
python
python Clojure Clojureを用いた確率的プログラミング(Probabilistic Programming)
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.Anglicanを用いた確率的プログラミング(gorilla-repl、Stan、BUGS、Picture、Turing、Gen、PyStan、PyMC、pomegranater、Lea、bayesloop、Edward、Tensorflow Probability、Pyro、BLOG、Dyna、ProbLog、Church、Anglican、Distributions)
Clojure ClojureとPythonの連携と機械学習
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PythonモジュールのClojureとの連携ライブラリ(libpython-clj)の実装とサンプルコード(transformers、lime、autoencoder等)
python GPy – Pythonを用いたガウス過程のフレームワーク
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のPythonを用いた実装であるGPy(ガウス回帰問題,補助変数法,スパースなガウス回帰,Bayesian GPLVM,ガウス過程による潜在変数モデル)
python SublimeText4とVS codeでのPython開発環境立ち上げ
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Pythonの開発環境のSublimeText4とVS codeでの立ち上げ
C/C++ プログラミング技術概要
プログラミング技術
イントロダクション
ここではプログラミング言語の概要について述べる。内容としては(1)プログラミング言語とは何か?から始まり、機械言語から始まる様々な言語の概要と歴史について述べた...
Clojure チャットボットと質疑応答技術
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)等で活用されるチャッボット技術とビジネスの観点での概要、さらに自然言語処理、深層学習、知識ネットワーク技術を組み合わせた質疑応答システムについて
python 機械学習スタートアップシリーズ「Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ強化学習」
サマリー
強化学習は、機械学習の一分野であり、学習を行う主体であり、環境とやり取りをし、行動を選択するエージェント(Agent)と呼ばれる主体が、未知の環境や複雑な問題を持った環境(Enviroment)という状況の...
python 保護中: PythonとKerasによるジェネレーティブディープラーニング(1)LSTMを使ったテキスト生成
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python/kerasによるLSTMを使ったテキストジェネレーティブDNN
python 保護中: PythonとKerasによる高度なディープラーニング(3) モデルの最適化の手法
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスク活用のためのpython/kerasによる深層学習の為のネットワークの最適化