微分積分:Calculus

保護中: 劣モジュラ最適化と機械学習 – 概要

センサー配置の最適化等で利用される離散的な変数に対する機械学習である劣モジュラ最適化の概要
最適化:Optimization

保護中: 統計的因果推論 – イントロダクション

因果情報を統計的学習する手法の概要、各種因果関係の判定方法
アルゴリズム:Algorithms

シーケンシャルパターンマイニング

シーケンスで配信されるデータのパターンを見つけるデータマイニングの概要とオーブンソースであるSPMFの実際の使い方の紹介
検索技術:Search Technology

JumanとKNP

オープンソース日本語自然言語処理(形態素解析、かかり受け解析等)ツールJuman、KNP
機械学習:Machine Learning

保護中: スパース性に基づく機械学習の概要

スパース性を利用した効率的な機械学習概要、L1ノルム正則化
機械学習:Machine Learning

保護中: 深層学習による自然言語処理(1)データの表現モデル

深層学習による自然言語処理概要、one-hotベクトル、分散表現
微分積分:Calculus

Word2Vec

自然言語処理への深層学習モデルの適用であるWprd2Vecの概要、分散表現
最適化:Optimization

保護中: ガウス過程と機械学習 – イントロダクション

確率生成モデルのパラメータ設定なしで機械学習するガウス生成モデル概要
アルゴリズム:Algorithms

保護中: サポートベクトルマシン – 概要

分類、回帰、教師なし学習等の様々な機械学習のベースとなるSVM(サポートベクトルマシン)概要
機械学習:Machine Learning

関係データ学習

グラフの解析等に用いられる関係性の機械学習による抽出、知識抽出と予測
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