機械学習:Machine Learning 保護中: 説明できる機械学習(2)解釈可能なモデル(ロジスティック回帰モデル)
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)活用の為の説明できる機械学習、ロジスティック回帰
2021-07
機械学習:Machine Learning 機械学習:Machine Learning 保護中: 説明できる機械学習(1)解釈可能なモデル(線形回帰モデル)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習の(ML)のための説明できる機械学習としての線形回帰モデル
セマンテックウェブ技術:Semantic web Technology グローバルマッチングでのsimilarity(類似性)(2)メレオロジックなグラフパータンの類似性
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)活用の為の自然言語の類似性。関係性のパータンマッチングによるオントロジーの類似性評価
推論技術:inference Technology グローバルマッチングでのsimilarity(類似性)(1)概要
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)の活用のための自然言語の類似性、グラフパターンのマッチングとしてのオントロジーの類似性
推論技術:inference Technology similarity(類似性)の基礎(5)データ拡張テクニック
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(ML)、機械学習(ML)のため自然言語の類似性。拡張データアプローチを用いたオントロジーマッチングの為の類似度
推論技術:inference Technology similarity(類似性)の基礎(4)内部構造に基づくアプローチ
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)活用の為の自然言語の類似性について、データ型やドメイン要素に基づいた類似性の推定
読書 エンジェルボールと赤い球団
エンジェルボール:広島東洋カープを舞台とした架空の野球小説
哲学:philosophy 科学的思考(2)仮説検証の為の推論パターン
仮説検証の為の推論手法、演繹法と4つの非演繹的な推論について(帰納法、投射法、類比法、アブダクション)とそれぞれの推論手法の役割と使い分け
推論技術:inference Technology similarity(類似性)の基礎(3)言語ベースのアプローチ
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)に活用可能な自然言語の類似性の評価への言語的なアプローチ、多言語対応を含めて
推論技術:inference Technology similarity(類似性)の基礎(2)文字列ベースのアプローチ
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)の活用の為の自然言語処理のベースとなる生テキストの構造化の為の各種手法まとめ、正規化技術、部分文字列の扱い、編集距離、トークンベース
距離とパス比較について