確率・統計:Probability and Statistics ことばのモデル入門(確率的なユニグラムモデルとベイズ推定)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習等に適用可能な自然言語処理。自然言語のモデル化、ユニグラムモデルとベイズ確率的なモデルの適用、ディリクレ分布
確率・統計:Probability and Statistics
確率・統計:Probability and Statistics IOT技術:IOT Technology 保護中: 時系列データの解析(4)ARCHモデルとGARCHモデル
デジタルトランスフォーメーション(DX)、機械学習(ML)、人工知能(AI)、IOTに活用される時系列データの解析基礎とARCHモデル、GARCHモデル
セマンテックウェブ技術:Semantic web Technology 保護中: 時系列データの解析(3)時間依存データの分析とARモデル
デジタルトランスフォーメーション(DX)、機械学習(ML)、人工知能(AI)、IOTに活用される時系列データの解析基礎とARモデル、ランダムウォーク、ホワイトノイズ
推論技術:inference Technology ヒューリスティクスとフレーム問題
人の行動のベースにあるヒューリスティクスと人工知能のフレーム問題とマクロ経済学
推論技術:inference Technology 保護中: 時系列データの解析(2)統計分析の基礎
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)、IOTに活用される時系列データの解析、統計的分析の基礎
機械学習:Machine Learning 保護中: 時系列データの解析(1)イントロダクション
デジタルトラスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)で活用される確率モデルをベースとした時系列データの分析手法の概要、
ベイズ推定 機械学習における確率的アプローチ
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)で活用される確率的生成モデルについて
数学:Mathematics 意思決定の理論と数学的決断の技術
強化学習、オンライン予測、高速自動株取引のアルゴリズムなどに用いられる数学的意思決定手法について説明します。つの意思決定戦略を説明した後、主観的確率、ベイズ理論、多重概念理論、供給上昇理論を紹介します。
機械学習:Machine Learning 保護中: 非対称関係データのクラスタリング技術 – 確率的ブロックモデルと無限関係モデル
関係性の機械学習による抽出、確率的ブロックモデルと無限関係モデル
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 変分ベイズ学習 – イントロダクション
機械学習におけるベイズ推定の最適化のための変分法の基礎