アルゴリズム:Algorithms 説明できる機械学習
説明できる人工知能について、モルナルの論文の前半の概要、説明とは、本質的 か後付けかがあり、後者のアプローチにおいて、アルゴリズムを用いて入力と出力のペアから説明を構築する。良い説明とは反例で比較できるものである。
アルゴリズム:Algorithms
アルゴリズム:Algorithms Symbolic Logic 会話とAI(チューリングテストから考える)
cahtbotの検討のためのAIとしての会話とチューリングテストに対する考察
Clojure データのソート(並べ替え)について
アルゴリズムの基礎となるデータソートの紹介として、バブルソート、クイックソート、マージソート、選択ソート、ヒープソートについての解説を行い。Clojureでのソートについて説明した。
Clojure 繰り返し処理と再帰(C,Java,python,Clojure)
初心者に対して各種言語(C,Python,Java,JavaScript,Clojure)での構造化言語の代表的な機能である繰り返し操作を憔悴する。さらにClojureでの再帰的プログラミングについても紹介する
Symbolic Logic Behavior Trees(行動木)とUnityでの実装について
ゲームAI等に用いられる人工知能技術概要、ビヘイビアツリーによる状態管理、FSMとの違い
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 変分ベイズ学習 – イントロダクション
機械学習におけるベイズ推定の最適化のための変分法の基礎
アルゴリズム:Algorithms 保護中: オンライン機械学習概要
少数の教師データから逐次学習を行うオンライン学習の基礎
アルゴリズム:Algorithms 保護中: ベイズ深層学習 – イントロダクション
深層学習と確率的生成モデルの進化形であるベイズ深層モデルの概要
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 強化学習とは
逐次的な意思決定ルールを学習する強化学習の概要
R 保護中: 決定木アルゴリズム(4)Rを使ったルール分類
決定木アルゴリズムによるRによるルール抽出、C5.0、Ripperの利用