哲学:philosophy 保護中: 特別講義「ソクラテスの弁明」より「哲学の出発点」
このコンテンツはパスワードで保護されています。閲覧するには以下にパスワードを入力してください。
パスワード:
2023-04
哲学:philosophy Uncategorized 保護中: 説明できる機械学習(18)敵対的サンプル (Adversarial Examples)
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敵対的サンプルアプローチを使った説明可能な機械学習(サイバーセキュリティ、サロゲートモデル、ニューラルネットワーク、ブラックボックスアタック、Expectation Over Transformation アルゴリズム、EOT、InceptionV3、TensorFlow、Fast gradient法、VGG16 分類器、ImageNet、敵対的パッチ、1-pixel attack、L-BFGS 法、Fast gradient sign method)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 深層強化学習の弱点である環境認識の改善の為の2つのアプローチの実装
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深層強化学習の弱点である環境認識の改善の為の2つのアプローチの実装(逆予測型、制約型、表現学習、模倣学習、再構成型、予測型、WorldModels、遷移関数、報酬関数、表現学習、VAE、Vision Model、RNN、Memory RNN、モンテカルロ法、TD Search、モンテカルロ木探索、モデルベースの学習、Dyna、深層強化学習の弱点)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: Clojureを用いた回帰分析(2) 重回帰モデル
このコンテンツはパスワードで保護されています。閲覧するには以下にパスワードを入力してください。
パスワード:
Clojure webクローリング技術の概要とPython/Clojureによる実装
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webクローリング技術の概要とPython/Clojureによる実装(jsoup、clj-http、enlive、clojure.data.json、HTML、CSS、XPATH、JSON、BeautifulSoup、Scrapy、データ抽出、自然言語処理、データベース、検索、SNS分析)
ICT技術:ICT Technology Kubernetesの概要と環境設定、参考図書
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Kubernetesの概要と環境設定、参考図書(マイクロサービス、Spinnaker、Blue、コンテナ、クラウドネィティブ、Skaffold、Clair、セキュリティ、BuildKit、Kaniko、Operator、Helm、Chart、Sock Shop、YAML、Prometheus、Grafana、Pod、Minikube)
旅 街道をゆく 因幡・伯耆のみち
司馬遼太郎の街道をゆく 因幡・伯耆のみち(江島大橋、ベタ踏み橋、水木しげるロード、水木しげる記念館、境港、皆生温泉、皆生トライアスロン、伯耆大山、倉吉、倉吉絣、淤岐ノ島、因幡の白兎、大国主命、八十神、出雲国、因幡の源左、妙好人、柳宗悦、鈴木大拙、禅、民芸、日本民藝館、万葉集、大伴家持、大化の改新、蘇我入鹿、中大兄皇子、因幡の国府、早野、那岐山、桃太郎、出雲大社、八岐大蛇、須佐之男命、吉備津彦命、智頭町、鳥取、中国山地)
キリスト教 保護中: 特別講義「ソクラテスの弁明」より哲学とは何か
このコンテンツはパスワードで保護されています。閲覧するには以下にパスワードを入力してください。
パスワード:
アルゴリズム:Algorithms 保護中: プレイヤーの行動の候補が膨大あるいは連続的な場合の最適腕バンディットとベイズ最適(1)
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プレイヤーの行動の候補が膨大あるいは連続的な場合の最適腕バンディットとベイズ最適(線形カール、線形バンディット、共分散関数、マターンカーネル、ガウスカーネル、正定値カーネル関数、ブロック行列、逆行列公式、事前同時確率密度、ガウス過程、リプシッツ連続、ユークリッドノルム、単純リグレット、ブラックボックス最適化、最適腕識別、リグレット、交差確認、leave-one-out交差確認、連続腕バンディット)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: トレースノルム正則化に基づくスパース機械学習
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トレースノルム正則化に基づくスパース機械学習(PROPACK、ランダム射影、特異点分解、低ランク、スパース行列、近接勾配の更新式、協調フィルタリング、特異値ソルバー、トレースノルム、prox作用、正則化パラメータ、特異値、特異ベクトル、加速付き近接勾配法、トレースノルム正則化付き学習問題、半正定行列、行列の平方根、フロベニウスノルム、フロベニウスノルム二乗正則化、トーレスノルム最小化、2値分類問題、マルチタスク学習、グループL1ノルム、推薦システム)