Clojure ClojureとPythonの連携と機械学習
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PythonモジュールのClojureとの連携ライブラリ(libpython-clj)の実装とサンプルコード(transformers、lime、autoencoder等)
ML
Clojure python GPy – Pythonを用いたガウス過程のフレームワーク
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確率的生成モデルの応用であるガウス過程のPythonを用いた実装であるGPy(ガウス回帰問題,補助変数法,スパースなガウス回帰,Bayesian GPLVM,ガウス過程による潜在変数モデル)
Clojure Clojureでのガウス過程の実装
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確率的生成モデルの拡張として、fastmathを用いたClojureでのガウス過程の実装
python SublimeText4とVS codeでのPython開発環境立ち上げ
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Pythonの開発環境のSublimeText4とVS codeでの立ち上げ
Clojure SublimeText4とVS code、LightTableでのClojureの開発環境立ち上げ
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Clojure言語のSublimetextおよびVS codeでの開発環境立ち上げについて
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 弱ラベル学習のためのサポートベクトルマシン(1)半教師あり学習
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サポートベクトルマシンの応用としての弱ラベル学習(訓練事例の一部だけにラベル情報が与えられている半教師あり学習)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 変分ベイズアルゴリズムの行列分解モデルへの適用
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確率的生成モデルの計算手法としての行列分解モデルの変分ベイズ学習と経験変分ベイズ学習のアルゴリズム
アルゴリズム:Algorithms 保護中: ノンパトメトリックベイズとクラスタリング(2)分割の確率モデルとディリクレ過程
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確率的生成モデルの応用の一つであるノンパラメトリックベイズを用いたクラスタリング(中華料理店過程とディリクレ過程と集中度パラメータの推定、棒折り過程)
アルゴリズム:Algorithms 確率的生成モデルとガウス過程(1)確率モデルの基礎
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)タスクのための確率的生成モデルとガウス過程を理解するための確率モデルの基礎(独立性、条件付き独立性、同時確率、周辺化とグラフィカルモデル)
アルゴリズム:Algorithms 確率的最適化
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量データの大規模学習問題を解くための確率的最適化の諸手法(教師あり学習と正則化,凸解析の基本事項,確率的最適化とは,オンライン型確率的最適化,バッチ型確率的最適化,分散環境での確率的最適化)