アルゴリズム:Algorithms 保護中: ベイズ推論による機械学習の例:ポアソン混合モデルの変分法による推論
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ベイズ推論による機械学習の例:ポアソン混合モデルの変分法による推論(ギブスサンプリング、変分推論、アルゴリズム、ELBO、計算、変分推論アルゴリズム、潜在変数、パラメータ、事後分布、ディリクレ分布、ガンマ分布)
2023-02
アルゴリズム:Algorithms web技術:web technology サーバー技術
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ーバー技術(nginx、Microsoft Internet Information Server(IIS)、LightSpeed、lighthttpd、CERN httpd、NCSA HTTPd、Apacheサーバー、LAMP、イベント駆動型、prefork型)
アーキテクチャ ネットワーク技術
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ネットワーク技術(インターネット、ARPANET、インターネットプロトコルスイート、カプセル化、Open Systems Interconnection、HTML、プロトコル、TCP/IP、IPV6、Ethernet)
テクノロジー:Technology 論文作成の世界標準ツールとなるTex/Latexとウェブ数式表示ツールのMathjax
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)タスクにの外部発表に用いられる論文作成の世界標準ツールであるTex/Latexとウェブ数式表示ツールのMathjax(CloudLatex、SublimeText、プラグイン、LatexTools、DVI、PDF、ドナルド・E・クヌース、The Art of Computer Programming)
推論技術:inference Technology 保護中: 説明できる人工知能(13)モデル非依存の解釈(Local Surrogate :LIME)
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アルゴリズム:Algorithms 保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用 戦略をパラメータを持った関数で実装するPolicy Gradient
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強化学習に対するニューラルネットワークの適用 戦略をパラメータを持った関数で実装するPolicy Gradient(割引現在価値、戦略更新、tensorflow、Keras、CartPole、ACER、Actor Critoc with Experience Replay、Off-Policy Actor Critic、behaviour policy、Deterministic Policy Gradient、DPG、DDPG、Experience Replay、Bellman Equation、方策勾配法、行動履歴)
Clojure 保護中: Clojure Glitteringを用いたPagerankによるネットワーク解析
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 Glitteringを用いたPagerankによるネットワーク解析(ラベルプロパゲーション、Twitterユーザーグループ解析、インフルエンサー、コミュニティ、コミュニティグラフ、アカウント、フォロワー数、ダンピングファクター、ページランクアルゴリズム)
アーキテクチャ AWSクラウドサービスデザインパターン(3)
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AWSクラウドサービスデザインパターン(運用保守のパターン、Bootstrap、Cloud DI、Stack Development、Server Swapping、Monitoring Integration、Weighted Transition、Log Aggregation、Ondemand Activation、ネットワークのパターン、Backnet、Functional Firewall、Operational Firewall、Multi Load Balancer、WAF Proxy、CloudHub、Sorry Page、Self Registration、RDP Proxy、Floating Gateway、Shared Service、Hight Availability NAT)
web技術:web technology 保護中: クラウドネイティブとサービス中心の開発について
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クラウドネイティブとサービス中心の開発について(組織間、サイロ化、KPI、ビジネス価値、コンウェイの法則、組織構造改革、プロセス改革、CNCF Incubatingステージ、CNCF Graduateステージ、CNCF Sandboxステージ、Technical Oversight Committee、End User Advisory Board、クラウドネイティブアプリケーション開発、Kubernetes、アプリケーションモダナイゼーション、The Twelve-Factor App、12個のアプリケーション原則、コンテナオーケストレーション、API、サービスベースアーキテクチャ、SOA、Service Oriented Architecture、マイクロサービス、疎結合、デリバリーパフォーマンス、MTTR、リードタイム、変更損失率、デプロイ頻度、Docker)
ICT技術:ICT Technology 人工知能技術の理論と数学とアルゴリズム
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに活用される人工知能技術の理論と基本的なアルゴリズム(メタヒューリスティック、グラフアルゴリズム、動的計画法、圏論、論理学、数学)