アルゴリズム:Algorithms 保護中: ベイズ推論による機械学習の例:ポアソン混合モデルの崩壊型ギブスサンプリングによる推論
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ベイズ推論による機械学習の例としてのポアソン混合モデルの崩壊型ギブスサンプリングによる推論(変分推論、ギブスサンプリング、人工データでの評価、アルゴリズム、事前分布、ガンマ分布、ベイズの定理、ディリクレ分布、カテゴリ分布、グラフィカルモデル)
アルゴリズム:Algorithms
アルゴリズム:Algorithms アルゴリズム:Algorithms 保護中: 説明できる人工知能(14)モデル非依存の解釈(Scoped Rules (Anchors))
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説明できる機械学習としてのAnchorによるモデル非依存の解釈(Python、anchor、Alibi、Java、Anchors、BatchSAR、表形式データ、Multi-Armed Bandit、KL-LUCB、強化学習、グラフ探索アルゴリズム、LIME)
アルゴリズム:Algorithms 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 戦略に深層学習を適用する:Advanced Actor Critic(A2C)
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 戦略に深層学習を適用するAdvanced Actor Critic(A2C)の実装(Policy Gradient手法、Q-learning、Gumbel Max Trix、A3C(Asynchronous Advantage Actor Critic))
Clojure 保護中: Clojure/Mahoutを用いた推薦アルゴリズムの実装
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/Mahoutを用いた推薦アルゴリズムの実装(情報検索統計、precision、recall、DCG、IDCG、Ideal Discounted Cumulative Gain、Discounted Cumulative Gain、割引後累積利益、fall-out、F-measure、harmonic mean、RMSE、k-最近傍法、ピアソン相関、スピアマンの順位相関係数、ピアソン相関類似度、類似性測定、Jaccard距離、Euclidean距離、cosine距離、ペアワイズド・ディファレンス、アイテムベース、ユーザーベース)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: バンディット問題における最適腕識別とA/Bテスト(1)
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バンディット問題における最適腕識別とA/Bテスト(ヘフディングの不等式、最適腕識別、標本複雑度、sample complexity、リグレット最小化、累積リグレット最小化、累積報酬最大化、ε-最適腕識別、単純リグレット最小化、ε-最適腕識別、ε-best arm identification、KL-UCB方策、KLダイバージェンス、正規分布のA/Bテスト、固定信頼度、fixed confidence)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 統計数学理論によるν-サポートベクトルマシンの概要
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統計数学理論によるν-サポートベクトルマシンの概要(カーネル関数、有界性、経験マージン判別誤差、バイアス項なしモデル、再生核ヒルベルト空間、予測判別誤差、一様バウンド、統計的一致性、C-サポートベクトルマシン、対応関係、統計モデルの自由度、双対問題、勾配降下、最小距離問題、判別境界、幾何学的解釈、2値判別、経験マージン判別誤差、経験判別誤差、正則化パラメータ、ミニマックス定理、グラム行列、ラグランジュ関数)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: バッチ型確率的最適化の分散処理としての確率的座標降下法
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)タスクに活用されるバッチ型確率的最適化の分散処理としての確率的座標降下法(COCOA、収束レート、SDCA、γf-平滑、部分問題の近似解、確率的座標降下法、並列確率的座標降下法、並列計算処理、Communication-Efficient Coordinate Ascent、双対座標降下法)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 機械学習の連続最適化としての準ニュートン法(1) アルゴリズムの概要
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機械学習の連続最適化としての準ニュートン法(BFGS公式、ラグランジュ乗数、最適性条件、凸最適化問題、KLダイバージェンス最小化、等式制約付き最適化問題、DFG公式、正定値行列、幾何構造、セカント条件、準ニュートン法の更新則、ヘッセ行列、最適化アルゴリズム、探索方向、ニュートン法)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: ベイズ推論による機械学習の例:ポアソン混合モデルの変分法による推論
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ベイズ推論による機械学習の例:ポアソン混合モデルの変分法による推論(ギブスサンプリング、変分推論、アルゴリズム、ELBO、計算、変分推論アルゴリズム、潜在変数、パラメータ、事後分布、ディリクレ分布、ガンマ分布)
アルゴリズム:Algorithms 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 戦略をパラメータを持った関数で実装するPolicy Gradient
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 戦略をパラメータを持った関数で実装するPolicy Gradient(割引現在価値、戦略更新、tensorflow、Keras、CartPole、ACER、Actor Critoc with Experience Replay、Off-Policy Actor Critic、behaviour policy、Deterministic Policy Gradient、DPG、DDPG、Experience Replay、Bellman Equation、方策勾配法、行動履歴)