IOT技術:IOT Technology 時系列データ解析
時系列データの学習
概要
時系列データとは、株価や気温、トラフィック量などの時間の経過に応じて値が変化するデータのことを呼ぶ。この時系列データに対して機械学習を適用することで、大量のデータを学習し、未知の...
確率・統計:Probability and Statistics
IOT技術:IOT Technology オンライン学習 保護中: プランニング問題(2)動的計画法の実装(価値反復法と方策反復法)
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強化学習としてのプランニング問題への動的計画法の実装(価値反復法と方策反復法)
推論技術:inference Technology 統計的因果推論と因果探索
統計的因果推論と因果探索
概要
機械学習を活用する際に「因果関係」と「相関関係」の違いを考える事は重要になる。
例えば、以下のようなチョコレートの消費量とノーベル賞の受賞者数のデータがある。
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強化学習 保護中: プランニング問題(1)-動的計画法を用いたアプローチと理論的裏付け
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環境が既知の逐次的意思決定問題のプランニング問題による強化学習(動径計画法と線形計画問題)
オンライン学習 保護中: オンライン学習の性能の評価(パーセプトロン、リグレット解析、FTL、RFTL)
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オンライン学習を評価するためのパーセプトロンとリグレット解析(FTL,RFTL)
オンライン学習 保護中: 高度なオンライン学習(4)深層学習への適用(AdaGrad、RMSprop、ADADELTA、vSGD)
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AdaGrad, RMSprop, vSGDでのオンライン学習への適用
オンライン学習 保護中: 高度なオンライン学習(3)深層学習への適用(ミニバッチ確率的勾配降下法、モーメンタム法、加速勾配法)
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)タスクのためのミニバッチ確率的勾配降下法、モーメンタム法、加速勾配法の深層学習への適用による計算効率の向上
オンライン学習 保護中: 高度なオンライン学習(2)分散並列処理(並列化ミニバッチ確率的勾配法、IPM、BSP、SSP)
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大規模データを効率的に処理するオンライン学習の分散並列処理(並列化ミニバッチ確率的勾配法、IPM、BSP、SSP)
オンライン学習 機械学習プロフェッショナルシリーズ「オンライン予測」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)、機械学習(ML)タスクに活用される予測問題と意思決定問題を組み合わせた機械学習であるオンライン予測
オンライン学習 保護中: 高度なオンライン学習(1)高精度化アプローチ(パーセプトロン、PA、PA-I、PA-II、CW、AROW、SCW)
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)タスクの為のオンライン学習の高精度化のための各種手法の紹介(パーセプトロン、PA、CW、AROW、SCW)