Symbolic Logic 保護中: 劣モジュラ関数の最大化と貪欲法の適用(2)センサ配置問題と能動学習問題
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに活用される離散情報の最適化の手法である劣モジュラ最適化でのセンサ配置と能動学習問題への劣モジュラ関数最大化と貪欲法の適用
確率・統計:Probability and Statistics
Symbolic Logic Symbolic Logic Inductive logic Programming 2019論文集より
機械学習技術 人工知能技術 自然言語処理技術 セマンティックウェブ技術 オントロジー技術 デジタルトランスフォーメーション技術 知識情報処理技術 AI学会論文を集めて 推論技術
前回はILP2018について述べた。今回は2019年...
IOT技術:IOT Technology 保護中: 劣モジュラ関数の最大化と貪欲法の適用(1) 貪欲法の概要と文書要約タスクへの適用
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離散情報の最適化手法:劣モジュラ関数最大化への貪欲法の適用と文書要約タスクへの活用
Symbolic Logic Inductive logic Programming 2018論文集より
機械学習技術 人工知能技術 自然言語処理技術 セマンティックウェブ技術 オントロジー技術 デジタルトランスフォーメーション技術 知識情報処理技術 AI学会論文を集めて 推論技術
前回はILP2017について述べた。今回はイタリ...
Symbolic Logic 保護中: 劣モジュラ最適化の基礎(3)基多面体の最小ノルム点を利用した劣モジュラ関数最小化問題アルゴリズム
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離散情報の最適化手法(劣モジュラ最適化)の手法の一つである基多面体最小ノルム点を使った劣モジュラ関数最小化問題アルゴリズム
Symbolic Logic 保護中: 劣モジュラ最適化の基礎(2)劣モジュラ関数の基本性質
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)タスクのための離散情報の最適化アルゴリズム(劣モジュラー最適化)の基礎としての劣モジュラ関数の3つの基本性質(正規化、非負、対称)とグラフカット最大・最小化問題への適用
Symbolic Logic 保護中: 劣モジュラ最適化の基礎(1)劣モジュラ関数の定義と具体例
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)タスクのための離散情報最適化アルゴリズムのベースとなる劣モジュラ関数(カバー関数、グラフカット関数、凹関数) と最適化
Symbolic Logic Inductive logic Programming 2017論文集より
機械学習技術 人工知能技術 自然言語処理技術 セマンティックウェブ技術 オントロジー技術 デジタルトランスフォーメーション技術 知識情報処理技術 AI学会論文を集めて 推論技術
前回はILP2016について述べた。今回は、20...
Symbolic Logic 保護中: 差の差分で検証する「保育所整備」の効果
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因果推論手法の一つである差の差法による因果推論の実際(保育所整備と女性就業率の関係)
Symbolic Logic 保護中: 傾向スコアを用いたバント効果の推定
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因果推論の応用としての傾向スコアを用いた野球のバント効果の推定