推論技術:inference Technology 保護中: 近傍法による異常検知-多峰分布への対応とリーマン計量
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多峰分布のデータに対する対応をリーマン計量を用いた行なった近傍法による異常検知と変化検知
数学:Mathematics
推論技術:inference Technology 異常検知・変化検知 保護中: 単純ベイズ法による異常検知 -二値分類との相違
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクのための多変数の異常検知/変化検知のための単純ベイズ法の概要
最適化:Optimization 保護中: ホテリングのT2法による異常検知-マハラノビス距離とカイ二乗分布
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクで用いられるホテリングのT2法(マハラノビス距離)を用いた異常検知、変化検知
最適化:Optimization 保護中: 異常検知・変化検知の基本的な考え方- ネイマン・ピアソン決定則
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異常検知と変化検知の機械学習のためのイントロダクション
機械学習:Machine Learning 保護中: マルコフ連鎖モンテカルロ法の応用例(イジング、組み合わせ最適化、素粒子物理)
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MCMC(マルコフ連鎖モンテカルロ)の応用としてのイジング、組合せ最適化(巡回セールスマン問題)、素粒子物理等の例について述べる
C言語 保護中: マルコフ連鎖モンテカルロ法の応用例(ベイズ推定)
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定へのMCMC法の適用概要と各種アルゴリズムの解説
グラフ理論 複雑ネットワークとは何か 複雑な関係性を読み解く新しいアプローチ 読書メモ
人工知能(AI)タスクに活用される複雑なネットワーク情報を分析するためのグラフ理論の概要(格子とネットワーク、ベーコン数とエルデシュ数、スモールワールド、ベキ則、伝染病感染経路、通信ネットワーク、ニューラルネットワーク、コミュニティネットワーク)
微分積分:Calculus 保護中: 確率積分計算の為のMCMC法:メトロポリス法以外のアルゴリズム(ギブスサンプリング、MH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確率積分計算のためのギブスサンプリング、MH法によるMCMC概要
C言語 保護中: 確率積分計算の為のMCMC法:メトロポリス法以外のアルゴリズム(HMC法)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される複雑な確率積分計算に適用するHybrid Monte Calro法のアルゴリズムとC言語による実装
微分積分:Calculus 機械学習プロフェッショナルシリーズ トピックモデル 読書メモ
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文のトピックを抽出する確率生成モデルを使ったトピックモデル