アルゴリズム:Algorithms カルバック・ライブラー変分推定の概要と各種アルゴリズム及び実装 カルバック・ライブラー変分推定について カルバック・ライブラー変分推定(Kullback-Leibler Variational Estimation)は、確率分布間の差異を評価し、それを最小化することで、データ... 2023.09.12 アルゴリズム:Algorithms微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics
Symbolic Logic オントロジーベースの知識プラットフォームによるプラント運用における機器の健全性支援 イントロダクション 以前、"プラントエンジニアリングオントロジーISO15926とAI技術との融合"でも述べたがプラントエンジニアリングは多数の要素が絡む複雑な技術であり、また膨大なナレッジデータを必要とするため... 2023.09.09 Symbolic Logicweb技術:web technologyアーキテクチャセマンテックウェブ技術:Semantic web Technology数理論理学
アルゴリズム:Algorithms 最尤推定の概要とアルゴリズムおよびその実装について 最尤推定について 最尤推定(Maximum Likelihood Estimation, MLE)は、統計学において使用される推定方法の一つとなる。この方法は、与えられたデータや観測値に基づいて、モデルのパラメータを推定... 2023.09.06 アルゴリズム:Algorithmsベイズ推定微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics
アルゴリズム:Algorithms 自己教師あり学習の概要と各種アルゴリズム及び実装例について 自己教師あり学習について 自己教師あり学習(Self-Supervised Learning)は、機械学習の一種であり、教師あり学習の一種と考えることがで... 2023.09.05 アルゴリズム:Algorithms最適化:Optimization機械学習:Machine Learning
最適化:Optimization EMアルゴリズムを用いた制約充足問題の解法 EMアルゴリズムを用いた制約充足問題 "EMアルゴリズムと各種応用の実装例"でも述べているEM(Expectation Maximization)アルゴリズムは、"命題論理の充足可能性判定問題(SAT:Boo... 2023.09.04 最適化:Optimization機械学習:Machine Learning
アルゴリズム:Algorithms ベイズ構造時系列モデルの概要と適用事例及び実装例について ベイズ構造時系列モデルについて ベイズ構造時系列モデル(Bayesian Structural Time Series Model; BSTS)は、時間とともに変化する現象をモデル化する統計モデルの一種であり... 2023.08.25 アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論スパースモデリングベイズ推定幾何学:Geometry微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
LISP 代数の文章題を解くプログラムに関する考察 イントロダクション "GPTの概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べているGPTモデルを使ったchatGPTを用いると、以下に示す様に様々な代数の問題を解かせることができる。これらは、単純... 2023.08.12 LISPpythonアルゴリズム:Algorithms数理論理学:Mathematical logic
アルゴリズム:Algorithms 強化学習は何故必要なのか?適用事例と技術課題及び解決のアプローチ イントロダクション chatGPTで有名なOpenAIのもう一つの側面として強化学習がある。chatGPTのベースとなっている"GPTの概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べているGPTの肝は"深層学習におけ... 2023.08.11 アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論スパースモデリング幾何学:Geometry強化学習微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning深層学習:Deep Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
グラフ理論 変分ベイズ学習の概要と各種実装 機械学習における変分法について 変分法(Variational Methods)は、関数や確率分布の中で最適解を求めるために用いられ、機械学習や統計学などで広く使われる最適化手法の一つであり、特に、確率的生成モデルや変分自... 2023.08.10 グラフ理論スパースモデリングベイズ推定幾何学:Geometry微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
python マルコフ連鎖モンテカルロ法の概要と実装について マルコフ連鎖モンテカルロ法の概要 マルコフ連鎖モンテカルロ法(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)は、確率分布からのサンプリングや積分計算を行う... 2023.08.09 pythonアルゴリズム:Algorithmsベイズ推定微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra