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
機械学習:Machine Learning 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
セマンテックウェブ技術:Semantic web Technology similarity(類似性)の基礎(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)を適用する際に重要となる自然言語の類似性の定義と概要をオントロジーのマッチングをベースに解説する