Clojure 次世代DB Datomicを利用したマイクロサービスの為のデータベース構築 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次世代DBであるDatomicを利用したマイクロサービスの為のデータベースのClojureによる構築(AWS、five-tuple、イミュータブル、不変性、Datalog、Transactor、Peer Server) 2022.11.01 Clojureアーキテクチャデータベース技術:DataBase Technology
Clojure Clojureを用いたネットワーク解析(1) 幅優先/深さ優先探索・最短経路探索・最小スパニング木・サブグラフと連結成分 デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに用いられるClojure/loomを用いたネットワーク解析、幅優先/深さ優先探索・最短経路探索・最小スパニング木・サブグラフと連結成分 2022.10.31 Clojureアルゴリズム:Algorithmsグラフ理論セマンテックウェブ技術:Semantic web Technologyマルチエージェントシステム微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra集合論:Set theory
Symbolic Logic 論理やルールと確率/機械学習の融合 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論理やルールと機械学習の融合(帰納論理プログラミング、統計関係学習、知識ベースモデル構築、ベイジアンネット、確率論理学習、隠れマルコフモデル) 2022.10.30 Symbolic Logicアルゴリズム:Algorithmsエキスパートシステム:expertsystemグラフ理論セマンテックウェブ技術:Semantic web Technologyベイズ推定微分積分:Calculus推論技術:inference Technology数理論理学:Mathematical logic最適化:Optimization機械学習:Machine Learning深層学習:Deep Learning確率・統計:Probability and Statistics関係データ学習
アーキテクチャ 保護中: モノリシックサービスからマイクロサービスへの移行とサービス設計 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マイクロサービスのモノリシックサービスからの移行と設計指針の概要(リリースサイクルとデプロイメントプロセス、境界コンテキスト、生産性、コンポーネント、サービス指向アーキテクチャ、データベース分離) 2022.10.29 アーキテクチャコンピューターマルチエージェントシステム
アルゴリズム:Algorithms 連続最適化の基本事項 – 微積分・線形代数の基礎 連続最適化の基本事項 - 微積分・線形代数の基礎(テイラーの定理、ヘッセ行列、ランダウの記号、リプシッツ連続、リプシッツ定数、陰関数定理、ヤコビ行列、対角行列、固有値、非負定値行列、正定値行列、部分空間、射影、1ランク更新、自然勾配法、準ニュートン法、シャーマン・モリソンの公式、ノルム、ユークリッドノルム、p-ノルム、シュワルツの不等式、ヘルダーの不等式、行列空間上の関数) 2022.10.28 アルゴリズム:Algorithmsスパースモデリング微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 変分ベイズ法での周辺尤度、事後平均、事後共分散及び予測分布の計算 デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに用いられる変分ベイズ法での周辺尤度、事後平均、事後共分散及び予測分布の計算手法(ジェームス-スタイン推定量、最尤推定、経験ベイズ推定量、ベイズ自由エネルギー、超パラメータ、自動関連度決定、線形回帰モデル、確率的複雑さ、対数周辺尤度経験ベイズ学習、多項分布モデル、事後平均、線形回帰モデル) 2022.10.27 アルゴリズム:Algorithmsベイズ推定微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
アルゴリズム:Algorithms 保護中: グラフィカルモデルの構造学習 ベイジアンネットワークやマルコフ確率場でグラフ構造をデータから学習する方法について(Max-Min Hill Climbming(MMHC)、Chow-Liuのアルゴリズム、スコア関数を最大化する方法、PC(Peter Spirtes and Clark Clymoir)アルゴリズム、GS(Grow-Shrink)アルゴリズム、SGS(Spietes Glymour and Scheines)アルゴリズム、スパース正則化、独立性条件) 2022.10.26 アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論ベイズ推定微分積分:Calculus推論技術:inference Technology最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 点過程からみるノンパラメトリックベイズ – 正規化ガンマ過程とディリクレ過程と完備ランダム測度 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点過程から見たノンパラメトリックベイズ - 正規化ガンマ過程とディリクレ過程と完備ランダム測度(ポアソン過程、リヴィ測度、ガンマランダム測度、ベータランダム測度、レヴィ-伊藤分解) 2022.10.25 アルゴリズム:Algorithmsベイズ推定微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra集合論:Set theory
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 格子状補助点配置に基づくガウス過程の計算方法 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)に活用される確率的生成モデルの応用であるガウス過程モデルにおける格子状補助点配置に基づくガウス過程法計算(クロネッカー法、テブリッツ法、局所的カーネル補間、KISS-GP法) 2022.10.24 アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論ベイズ推定微分積分:Calculus推論技術:inference Technology最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
旅 司馬遼太郎の街道をゆく 飛騨紀行と美しい建築物 司馬遼太郎の街道をゆく 飛騨紀行と美しい建築物(料亭、洲さき、日光東照宮、眠り猫、東京、上野寛永寺、龍、左甚五郎、水無神宮、ハーフ・ティンバー、日下部家、江戸時代、小京都、春景塗り、益田街道、湯ノ島館、下呂温泉、飛水峡、中山七里、百済河成、斎藤道三、金森氏、姉小路) 2022.10.23 旅歴史紀行読書