オンライン学習とオンライン予測について

オンライン学習

2024.04.26 2022.01.05

人工知能技術デジタルトランスフォーメーション確率的生成モデル機械学習技術深層学習技術センサーデータ/IOT技術強化学習本ブログのナビ

オンライン学習とオンライン予測について

以下にオンライン学習とオンライン予測について述べる。

オンライン学習は，機械学習における学習の枠組みの一つとなる．オンライン学習の枠組みでは，全データを一度に用いること無く，データが一つ（あるいは全データの一部）与えられるたびに，与えられたデータのみを用いて逐次的にモデルを改良する。このデータ処理方式の性質から，メモリやキャッシュに全データが乗らない規模のデータ解析や永続的にデータが生成される環境下での学習に適用されるものとなっている。

オンライン学習では、逐次的なデータを受け取り、それに合わせてアルゴリズムやデータモデルを変更していく機能が求められる。それらで使われているアルゴリズムとしてはパーセプトロン、ADALINE、ナイーブベイズ、線形回帰、深層学習等がある。

オンライン予測は、機械学習の分野で使用される、逐次的にデータを受け取り、リアルタイムで予測を行うための理論的な枠組みとなる。オンライン予測は、例えば天気予報や株価の変動予測等の文字通りの予測の問題といったシンプルな予測問題だけではなく、確率的言語モデルの構築、スループットの高いネットワークルーティングの設計、オークションにおける妥当な価格の決定、ゲームにおける最適混合戦略の導出などの、過去の経験から将来の出来事を予測する様々な問題に意思決定問題を組み合わせたものであると定義されている。

またオンライン予測は、与えられたデータの分布を事前に知ることができない場合にも、最適な予測を行うことができるように開発されており、オンライン予測を用いることで、最適な予測手法を見つけ出し、予測性能を最大化することも可能としている。

これらは”バンディット問題の理論とアルゴリズム“で述べられた多腕バンディット問題や、”様々な強化学習技術の理論とアルゴリズムとpythonによる実装“で述べられた強化学習技術とも密接に関係している技術となる。

本ブログではそれらについて以下の内容について述べている。

実装

オンライン学習の概要と各種アルゴリズム、適用事例と具体的な実装

オンライン学習(Online Learning)は、データが逐次的に到着する状況下で、モデルを逐次的に更新して学習する手法であり、通常の機械学習で行われるバッチ学習とは異なり、新しいデータが到着するたびにモデルが更新されるアルゴリズムであることが特徴となる。ここでは、このオンラン学習に関して様々なアルゴリズムと適用事例およびpythonによる実装例について述べている。

オンライン予測技術の概要と様々な適用事例と実装例

オンライン予測(Online Prediction)は、データが逐次的に到着する状況下で、モデルを使用してリアルタイムに予測を行う手法となる。”オンライン学習の概要と各種アルゴリズム、適用事例と具体的な実装“で述べたオンライン学習は、モデルの学習は逐次行うが、モデルの適用の即時性は明確に定義されていないのに対して、オンライン予測は、新たなデータが到着した時点で即座に予測を行い、その結果を利用することが特徴となる。

ここではこのオンライン予測に関しては様々な適用事例と具体的な実装例について述べている。

機械学習におけるアクティブラーニング技術について

機械学習におけるアクティブラーニング（Active Learning）は、モデルの性能を向上させるために、ラベル付けされたデータを効果的に選択するための戦略的なアプローチとなる。通常、機械学習モデルのトレーニングには大量のラベル付けされたデータが必要だが、ラベル付けはコストが高く、時間がかかるため、アクティブラーニングはデータ収集の効率を高めるものとなっている。

ミニバッチ学習の概要とアルゴリズム及び実装例

ミニバッチ学習は、機械学習において広く使用される効率的な学習手法の一つであり、通常の勾配降下法（Gradient Descent）に比べて、計算効率が高く、大規模なデータセットに対しても適用可能なものとなる。ここでは、ミニバッチ学習の概要について述べる。ミニバッチ学習は、データセット全体を一度に処理するのではなく、サンプルを複数個（ミニバッチと呼ばれる）にまとめて一括で処理する学習方法で、各ミニバッチごとに損失関数の勾配を計算し、その勾配を使用してパラメータを更新するものとなる。

オンライン学習

逐次的な機械学習手法であるオンライン学習についてのイントロダクションとして、基本的なアルゴリズムと確立的勾配降下法の導入までを述べている。

オンライン学習の基礎 -パーセプトロン、SVM、ロジスティック回帰への適用

オンライン学習の基本的な手法となるの確率的勾配降下法(stochastic gradient descent)をベースにパーセプトロン、SVM、ロジスティック回帰への適用について述べている。

高度なオンライン学習(1)高精度化アプローチ(パーセプトロン、PA、PA-I、PA-II、CW、AROW、SCW)

識別関数に同じ関数を用いて、学習データの量が同じであったとしても、学習手法次第で、その識別性能は大きく変わってくる。また性能も単に汎化性能が優れているだけではなく、データのノイズに強いのか、特徴の各次元ごとのばらつきの違いに対応できるかによって大きく異なる。ここで述べる高精度化アプローチ(パーセプトロン、PA、PA-I、PA-II、CW、AROW、SCW)はすべて同じ枠組み上で実現され、更新時のパラメータの違いだけで異なる特徴を持つものとなる。

高度なオンライン学習(2)分散並列処理(並列化ミニバッチ確率的勾配法、IPM、BSP、SSP)

一般に機械学習は学習データが大きければ大きいほど性能は向上する。大量の学習データの情報を使い切るには学習モデルも大きくし、表現力を大きくする必要がある。それらを実現するための分散並列処理(並列化ミニバッチ確率的勾配法、IPM、BSP、SSP)について述べる。

高度なオンライン学習(3)深層学習への適用(ミニバッチ確率的勾配降下法、モーメンタム法、加速勾配法)

深層学習は深く、幅の広い多層のニューラルネットからなり、大量の学習データの情報を使い切ることで高い性能を得る。ここでは深層学習を実現するためのオンライン学習手法としてミニバッチ確率的勾配降下法、モーメンタム法、加速勾配法等について述べる。

高度なオンライン学習(4)深層学習への適用(AdaGrad、RMSprop、ADADELTA、vSGD)

前回に引き続きここでは深層学習を実現するためのオンライン学習手法としてAdaGrad、RMSprop、ADADELTA、vSGDについて述べる。

オンライン学習の性能の評価(パーセプトロン、リグレット解析、FTL、RFTL)

オンライン学習の性能を評価するための理論(パーセプトロン、リグレット解析、FTL、RFTL)について述べている。オンライン学習は理論という武器を使うことで、あたかも全ての学習データを見た後に学習したのと近い学習結果を得ることを保証し、どの程度の学習データが必要なのかを導くことができる。

オンライン学習での実装-疎ベクトル計算と平均化パーセプトロン、平均化確率的勾配降下法、lazy update

様々なオンライン学習のアルゴリズムを実装に落とす時に必要な要素(ベクトルの計算の効率化としての疎ベクトル計算と平均化パーセプトロン、平均化確率的勾配降下法、lazy update)について述べている。

人工知能学会でのオンライン学習についての記事

人工知能学会で様々な技術でトピックが記載されている私のブックマークの中にある大岩秀和氏によるコンテンツ。オンライン学習が発表されている国際学会、技術サーベイへのリンク、各種アルゴリズムについてまとめられている。

混合分布モデルによる逐次更新型異常検知 -イエンセンの不等式とEM法

空調設備など、複数の動作モードからなる系についての逐次的な学習による故障・変化検知について混合正規分布を用いた逐次更新型EM法によるアプローチについて述べている。

確率的最適化とオンライン最適化

機械学習における確率的最適化は、主に大規模データでの学習を容易にするために用いられる。現在の機械学習応用では、自然言語・画像・音声など、高次元かつ大量のデータを扱うことが頻繁に要求されている。

学習に必要な最適化に汎用のソルバーをそのままあてはめてしまうと、1回の更新に最低でもサンプルサイズx次元のオーダーがかかってしまうので、データが巨大なときは1回の更新の終了まで長い時間またなければならない。しかも、いつ終わるかの予測が立てづらいという問題もある。

このような問題を解決するために、データを適切に分割し、ランダムにその小さな部分問題を解いていき、結果的にデータ全体を用いた最適化を解いてしまおうというのが確率的最適化のアイデアとなる。確率的最適化には大きく分けて、オンライン型確率的最適化(online stochastic optimization)と、バッチ型確率的最適化(batch stochastic optimization)に分けられる。

機械学習のためのオンライン型確率的最適化と確率的勾配降下法

今回はオンライン型確率的最適化の最も基本的なアルゴリズムである確率的勾配降下法(stochastic gradient descent SGD)について述べる。(ネステロフの加速法、凸関数の最適化を勾配法で解く、ラグランジュの未定乗数法、ユークリッドノルム、収束レート、KLダイバージェンス、指数勾配降下法、ニュートン・ラフソン法、ブレグマンダイバージェンス、確率的鏡像降下法、狭義凸関数、リプシッツ連続、損失関数、射影勾配法、SGD、コーシー・シュワルツの不等式、ミニマックス最適、最急降下法)

機械学習のためのオンライン型確率的最適化と確率的双対平均化法(SDA)

確率的双対平均化法(stochastic dual averaging ,SDA)は、確率的勾配降下法と並んで重要な最適化技法となる。双対平均化法は、もとは非確率的最適化の文脈でネステロフによって提案されていたが、エンライン型確立的最適化にも変形することができる。確率的勾配降下法の理論解析では\(E_{z_{1:t}}\{||\beta_t-\beta*||^2\}\leq D^2(\forall t\geq 1)\)なる条件が出てきたが、確率的双対平均化法ではこのような条件が必要ない。すなわち、自動的に変数の有界性が保証される。また、L1正則化のようなスパース正則化を用いた時、よりスパースになりやすいという実用上の利点もある。

機械学習のためのオンライン型確率的最適化とAdaGrad、ミニマックス最適化

ここでは、AdaGradと呼ばれる、適応的に各座標の更新幅を調整する方法について述べる。スパース正則化のオンライン学習においては出現頻度の低い特徴量がある場合、その特徴量に対応する係数が毎回スパース正則化によって0に潰されてしまうという現象が起きる。勾配降下方の更新式を考えると、L1正則化を使った場合毎回βtはソフト閾値関数を通して得られる。

ここまで述べてきた手法はどれも、一般的には\(O(1/\sqrt{T})\)の収束、今日凸ならO(1/T)の収束を示した。実際にこれらがミニマックス最適(mini-max optimal)という意味で最適であることが示されている。誤解を恐れずに端的に言えば「関数値と勾配を用いたどのような確率的最適化手法」に対しても(定数倍を除いて)負けることはない、という性質を持つ。

オンライン型確率的最適化の分散処理

並列計算と確率的最適化は比較的相性がよく、これまで述べてきた方法を修正することで並列計算が可能となる。ここでは、さまざまな並列計算が可能となる。ここでは、さまざまな状況に対応す手法を列挙する。各種手法の概要は以下のようになる。単純平均、ミニバッチ法、非同期型分散SGD、確率的勾配降下法、分散環境での確率的最適化

オンライン予測

オンライン予測技術の概要。逐次的な予測問題を扱う理論をオンライン予測理論と呼び、天気予報や株式予測といった逐次的な予測・意思決定問題に用いられてきた。

オンライン学習の特徴として、データの生成過程に関して何らかの仮定をおかないというものがある。しかしながら、仮定がないと予測アルゴリズムの評価を行う事は不可能で、それらを補うために、オンライン予測理論では「後から見て最適な」予測戦略に対する「相対的な」評価を行なっている。このような解析手法を「リグレット解析」と呼び「あのときはこうしておけばよかった」という後悔の量を定式化して評価している。

ここでは、まずそれらの基本的な枠組みである「エキスパート予測理論」について、クイズ番組に答えるためにエキスパートの意見を活用するケースについて述べている。

オンライン凸最適化(1)FTL戦略とBTL補題

オンライン凸最適化(online convex optimization)とは様々なオンライン予測問題を抽象化し統一的に扱うための枠組みとなる。

オンライン凸最適化問題は凸集合χとχ上の凸関数の集合F⊂{f:χ→ℝ|fは凸}の組(χ、F)によって定義される。以降ではχを事例空間と呼ぶ。オンライン凸最適化問題はプレイヤーと敵対者の間のプロトコルとして以下のように表される。

各試行t=1,…,Tにおいて(1)プレイヤーは点x_t∈χを選ぶ、(2)敵対者は凸関数f_t∈Fを選び、プレイヤーに与える、(3)プレイヤーは損失f_t(x_t)を被る。

凸関数ftは明示的に敵対者からプレイヤーに与えられるものと仮定する。つまり関数値f_t(x_t)だけでなく、関数f_tそのものが与えられる。従って、任意のx∈χについてf_t(x)がわかるだけでなく、関数f_tの勾配∇ft(x)や劣勾配、ヘンシアンなども計算できる。この仮定は完全情報設定(full information setting)と呼ばれている。

オンライン凸最適化(2)正則化によるFTL戦略の補完

前回はFTL戦略の有効性と限界について述べた。FTL戦略における教訓は単純かつ貪欲な予測戦略ではうまくいかない場合があるということとなる。今回はFTL戦略の弱点を補うような戦略について述べる。

機械学習で最も重要な概念の一つは「正則化」となる。サポートベクトルマシンなど機械学習で成功を収めている手法の多くは、単純に経験的な損失(訓練誤差など)を最小化する仮説を学習するのではなく、経験的な損失と何らかの関数(正則化項と呼ばれる)を同時に最小化する仮説を学習する。回のアプローチは、正則化項を加味することにより、過去の経験的な損失だけにとらわれずに、今後現れるであろう将来の損失に対して備えると見ることもできる。実際、統計的学習理論の分野では、妥当な仮定のもとで正則化に基づく手法の汎化誤差を評価することが可能となる。

同じような事がオンライン予測の文脈でも成り立つ。これから述べるものは、Follow The Regularized Leader戦略(FTRL戦略)と呼ばれるもので、FTL戦略に正則化の考え方を取り入れたものとなる。

オンライン凸最適化(3)exp凹性とONS

前回までで損失関数が強凸である場合に\(O(\sqrt{T})\)より強いリグレット上界O(logT)が得られることについて述べた。今回は損失関数が強凸でない場合でもO(logT)のリグレット上界を得られるケースとしてexp凹性による強2次近似可能性とオンラインニュートン法(Online Newton Step,ONS)について述べる。

ランダムネスに基づくオンライン予測

前回までに、FTL戦略、FTRL戦略といった貪欲戦略、正則化項つきの貪欲戦略について述べた。今回はFollow the Perturbed Leader(FPL)戦略について述べる。FPLはFTRLと同様のFTLの拡張となっている。FTRLを考えるときには正則化項を用いたが、FPLはその代わりにランダムなノイズを目的関数に足し合わせて貪欲戦略を用いるという方法に基づいている。ランダムノイズを孵化するFPL戦略は正則化項を付加するFTRL戦略と同様にリグレットの保証を持つことが知られている。

組み合わせ論的オンライン予測

今回は、何らかの組み合わせ集合、もしくは離散構造の集合を決定空間とするようなオンライン予測問題について述べる。

組み合わせ論的オンライン予測問題で扱う組み合わせ集合の例としては以下が挙げられる。

- エキスパート:前述したエキスパート問題も組み合わせ論的オンライン予測とみなせる。というのも、n個の要素から一つを選択するという組み合わせ全体が決定空間となるからである。集合の大きさはnとなる。
- k-集合:k-集合とはn個の要素からk個選ぶ組み合わせ全体からなる集合となる。複数の広告選択の問題はk-集合上のオンライン予測問題とみなせる。集合の大きさはO(n^k)となる。
- 順列:n個の要素の縦列全体からなる集合。順列は、ランキング問題、割り当て問題、スケジューリング問題におけるオンライン予測問題で用いられる。集合の大きさはn!=Ω((n/e)ⁿ)となる。
- パス:パス集合とは、固定のグラフと始点、終点が与えられたとき、始点から終点までのパスの集合全体となる。オンライン最短経路問題で用いられる。集合の大きさは、一般にグラフの大きさに対して指数サイズとなる。

オンライン学習の為の各種実装テクニックの紹介 | Deus Ex Machina より:

2022年1月5日 3:58 AM

[…] 逐次的な機械学習技術であるオンライン学習技術の参考図書「機械学習プロフェッショナルシリーズ-オンライン学習」より。前回はオンライン学習の性能の評価について述べた。今回は具体的な実装について述べる。 […]

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パーセプトロン、SVM、ロジスティック回帰へのオンライン学習適用 | Deus Ex Machina より:

2022年1月6日 4:12 AM

[…] 逐次的な機械学習技術であるオンライン学習技術の参考図書「機械学習プロフェッショナルシリーズ-オンライン学習」より。今回はオンライン学習の基礎について述べる。 […]

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少数の教師データから逐次学習を行うオンライン学習の基礎 | Deus Ex Machina より:

2022年1月6日 4:24 AM

[…] 逐次的な機械学習技術であるオンライン学習技術の参考図書「機械学習プロフェッショナルシリーズ-オンライン学習」より。 […]

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オンライン学習の高精度化のための各種手法の紹介 | Deus Ex Machina より:

2022年1月7日 3:58 AM

[…] 逐次的な機械学習技術であるオンライン学習技術の参考図書「機械学習プロフェッショナルシリーズ-オンライン学習」より。前回はオンライン学習の基礎について述べる。今回は高度なオンライン学習として、高精度化について述べる。 […]

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大規模なデータの逐次処理等に用いられるオンライン学習参考図書 | Deus Ex Machina より:

2022年1月9日 5:33 AM

[…] センサー解析等の大規模な逐次処理に用いられる機械学習のテクニックの一つであるオンライン学習技術の参考図書「機械学習プロフェッショナルシリーズオンライン機械学習」より読書メモ。 […]

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予測問題と意思決定問題を組み合わせた機械学習であるオンライン予測 | Deus Ex Machina より:

2022年1月9日 5:35 AM

[…] さまざまな意思決定問と逐次処理を組み合わせた機械学習のテクニックの一つであるオンライン学習技術の参考図書機械学習プロフェッショナルシリーズ「オンライン予測」読書メモより。 […]

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現在の状況を観測し取るべき行動を決定する強化学習の参考図書 | Deus Ex Machina より:

2022年1月10日 5:21 AM

[…] ある環境内におけるエージェントが、現在の状態を観測し、取るべき行動を決定する問題を扱う機械学習である強化学習の参考図書である機械学習プロフェッショナルシリーズ「強化学習」より。読書メモを記述する。 […]

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逐次的な意思決定ルールを学習する強化学習の概要 | Deus Ex Machina より:

2022年1月10日 5:25 AM

[…] ある環境内におけるエージェントが、現在の状態を観測し、取るべき行動を決定する問題を扱う機械学習である強化学習の参考図書である機械学習プロフェッショナルシリーズ「強化学習」より。 […]

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大規模データを効率的に処理するオンライン学習の分散並列処理 | Deus Ex Machina より:

2022年1月11日 4:24 AM

[…] 逐次的な機械学習技術であるオンライン学習技術の参考図書「機械学習プロフェッショナルシリーズ-オンライン学習」より。前回は高度なオンライン学習として高精度化のアプローチについて述べた。今回は高度なオンライン学習として、分散並列処理について述べる。 […]

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確率的勾配降下法、モーメンタム法、加速勾配法の深層学習への適用 | Deus Ex Machina より:

2022年1月12日 4:14 AM

[…] 逐次的な機械学習技術であるオンライン学習技術の参考図書「機械学習プロフェッショナルシリーズ-オンライン学習」より。前回は高度なオンライン学習として分散並列処理について述べた。今回は深層学習を用いたアプローチについて述べる。 […]

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AdaGrad, RMSprop, vSGDでのオンライン学習 | Deus Ex Machina より:

2022年1月13日 4:15 AM

[…] 逐次的な機械学習技術であるオンライン学習技術の参考図書「機械学習プロフェッショナルシリーズ-オンライン学習」より。前回は深層学習を用いたアプローチについて述べた。今回も引き続き深層学習を用いたアプローチについて述べる。 […]

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オンライン学習を評価するためのリグレット解析(FTL,RFTL) | Deus Ex Machina より:

2022年1月14日 4:53 AM

[…] 逐次的な機械学習技術であるオンライン学習技術の参考図書「機械学習プロフェッショナルシリーズ-オンライン学習」より。前回は引き続き深層学習を用いたアプローチについて述べた。今回はオンライン学習の性能の評価について述べる。 […]

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環境が既知の逐次的意思決定問題のプランニング問題による強化学習 | Deus Ex Machina より:

2022年1月17日 4:54 AM

[…] ある環境内におけるエージェントが、現在の状態を観測し、取るべき行動を決定する問題を扱う機械学習である強化学習の参考図書である機械学習プロフェッショナルシリーズ「強化学習」より。今回は環境が既知の場合の逐次的意思決定問題であるプランニング問題について述べる。 […]

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プランニング問題への動的計画法の実装(価値反復法と方策反復法) | Deus Ex Machina より:

2022年1月18日 4:14 AM

[…] ある環境内におけるエージェントが、現在の状態を観測し、取るべき行動を決定する問題を扱う機械学習である強化学習の参考図書である機械学習プロフェッショナルシリーズ「強化学習」より。今回も環境が既知の場合の逐次的意思決定問題であるプランニング問題について述べる。 […]

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リグレットと確率的最適方策、ヒューリスティクスを用いた強化学習 | Deus Ex Machina より:

2022年1月19日 3:56 AM

[…] ある環境内におけるエージェントが、現在の状態を観測し、取るべき行動を決定する問題を扱う機械学習である強化学習の参考図書である機械学習プロフェッショナルシリーズ「強化学習」より。今回も環境が既知の場合の逐次的意思決定問題であるプランニング問題について述べる。 […]

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最もポピュラーな手法である混合分布モデルによる逐次更新型異常検知 | Deus Ex Machina より:

2022年1月19日 8:24 PM

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逐次的な予測問題を解く為のオンライン予測学習の概要 | Deus Ex Machina より:

2022年1月19日 8:29 PM

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モデルフリー型強化学習への価値反復法(TD法、TD(λ)法)適用 | Deus Ex Machina より:

2022年1月20日 4:55 AM

[…] ある環境内におけるエージェントが、現在の状態を観測し、取るべき行動を決定する問題を扱う機械学習である強化学習の参考図書である機械学習プロフェッショナルシリーズ「強化学習」より。今回も環境が既知の場合の逐次的意思決定問題であるプランニング問題について述べる。 […]

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機械学習スタートアップシリーズ「Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ強化学習」 | Deus Ex Machina より:

2022年1月20日 10:19 PM

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モデルフリー型強化学習への価値反復法(Q学習法、SARSA法) | Deus Ex Machina より:

2022年1月21日 4:50 AM

[…] 機械学習技術サマリー強化学習技術サマリー […]

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モデルベース型の強化学習(スパースサンプリング、UCT等) | Deus Ex Machina より:

2022年1月24日 4:23 AM

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強化学習での膨大な状態数に対応するための価値関数の関数近似 | Deus Ex Machina より:

2022年1月26日 5:04 AM

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関数近似を用いた強化学習(2)- 価値関数の関数近似(オンライン学習の場合) | Deus Ex Machina より:

2022年1月28日 5:03 AM

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人工知能技術、機械学習技術のブレークスルーの一つである深層学習 | Deus Ex Machina より:

2022年1月29日 6:25 PM

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関数近似を用いた強化学習(3)- 方策関数の関数近似 | Deus Ex Machina より:

2022年1月31日 4:42 AM

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部分観測マルコフ決定過程(1)POMDPと信念MDPについて - Deus Ex Machina より:

2022年2月1日 4:56 AM

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部分観測マルコフ決定過程のプランニング方法による最適方策の獲得 | Deus Ex Machina より:

2022年2月2日 4:36 AM

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強化学習、オンライン予測、株式自動売買などに用いられる数理的な意思決定技術。 | Deus Ex Machina より:

2022年2月2日 8:38 PM

[…] オンライン学習とオンライン予測あるいは強化学習について | Deus Ex Machina より: 2022年1月19日 6:37 AM […]

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リスク考慮型強化学習法のためのさまざまなアプローチと実装 | Deus Ex Machina より:

2022年2月3日 4:27 AM

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禅と人工知能/機械学習とライフティップ | Deus Ex Machina より:

2022年2月6日 5:29 AM

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深層強化学習を改善する7つの手法とアルファゼロについて | Deus Ex Machina より:

2022年2月7日 4:38 AM

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オンライン予測の為のオンライン凸最適化とFTL戦略とBTL補題 | Deus Ex Machina より:

2022年2月8日 4:38 AM

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オンライン予測における正則化技術の導入によるFTL戦略の補完 | Deus Ex Machina より:

2022年2月9日 4:14 AM

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初心者のための深層学習の概要、人工知能学会による分類 | Deus Ex Machina より:

2022年2月9日 5:04 AM

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説明できる人工知能について、モルナルの論文の前半の概要 | Deus Ex Machina より:

2022年2月9日 7:05 AM

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オンライン予測の為の凸最適化(exp凹性とONSのケース) | Deus Ex Machina より:

2022年2月10日 5:10 AM

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オンライン予測性能改善のためのランダム性に基づくFPL戦略 | Deus Ex Machina より:

2022年2月14日 4:56 AM

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組み合わせ、離散構造の集合を決定空間とするオンライン予測問題 | Deus Ex Machina より:

2022年2月15日 4:22 AM

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chatbot検討のためのAI会話とチューリングテスト | Deus Ex Machina より:

2022年2月16日 8:55 AM

[…] ウェブ技術サマリー　デジタルトランスフォーメーション技術サマリー　人工知能技術サマリー　自然言語処理技術サマリー　セマンティックウェブ技術サマリー　深層学習技術サマリー　オンライン学習&強化学習技術サマリー　チャットボット技術サマリー　ユーザーインターフェース技術サマリー　知識情報処理技術サマリー　推論技術サマリー […]

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チャットボットと質疑応答技術について | Deus Ex Machina より:

2022年2月18日 4:37 AM

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自然言語処理、深層学習技術、知識グラフを用いた対話技術 | Deus Ex Machina より:

2022年2月23日 5:29 AM

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DXやML、AIの問題解決のためのKPI、KGI、OKRの初歩 | Deus Ex Machina より:

2022年3月16日 9:10 AM

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科学的思考を行う為に必要な要素について。科学とは何か | Deus Ex Machina より:

2022年3月17日 6:05 AM

[…] 人工知能技術サマリー　機械学習技術サマリー　オントロジー技術サマリー　デジタルトランスフォーメーションサマリー知識情報処理サマリー　強化学習サマリー　確率的生成モデルサマリー　説明できる機械学習サマリー　問題解決と思考法及び実験計画サマリー life Tips&雑記自然言語処理サマリー […]

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DXやML、AIの課題設定、問題解決のためのKPIの具体例 | Deus Ex Machina より:

2022年3月17日 6:08 AM

[…] 人工知能技術サマリー　機械学習技術サマリー　オントロジー技術サマリー　デジタルトランスフォーメーションサマリー知識情報処理サマリー　強化学習サマリー　確率的生成モデルサマリー　説明できる機械学習サマリー　問題解決と思考法及び実験計画サマリー life Tips&雑記自然言語処理サマリー […]

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DXやML、AIの為の課題設定、問題解決のためのPDCAの概要 | Deus Ex Machina より:

2022年3月17日 6:09 AM

[…] 人工知能技術サマリー　機械学習技術サマリー　オントロジー技術サマリー　デジタルトランスフォーメーションサマリー知識情報処理サマリー　強化学習サマリー　確率的生成モデルサマリー　説明できる機械学習サマリー　問題解決と思考法及び実験計画サマリー life Tips&雑記自然言語処理サマリー […]

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問題解決手法と思考法及び実験計画について | Deus Ex Machina より:

2022年3月18日 4:04 AM

[…] 人工知能技術サマリー　機械学習技術サマリー　オントロジー技術サマリー　デジタルトランスフォーメーションサマリー知識情報処理サマリー　強化学習サマリー　確率的生成モデルサマリー　自然言語処理サマリー　 life Tips&雑記 […]

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機械学習技術のブレイクスルーの一つであるカーネル法について | Deus Ex Machina より:

2022年4月5日 2:17 PM

[…] 機械学習技術サマリー　人工知能技術サマリー　デジタルトランスフォーメーション技術サマリー　　自然言語処理サマリー　異常・変化検知サマリー　オンライン学習サマリー　オントロジー技術サマリー画像情報処理サマリー […]

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AI、ML、DX等に活用可能な関数型プログラミングClojure | Deus Ex Machina より:

2022年4月14日 7:13 AM

[…] ウェブ技術　デジタルトランスフォーメーション技術　人工知能技術　自然言語処理技術　セマンティックウェブ技術　深層学習技術　オンライン学習&強化学習技術　チャットボットと質疑応答技術　ユーザーインターフェース技術　知識情報処理技術　推論技術　プログラミング […]

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プログラミング言語Pythonに関する概要 | Deus Ex Machina より:

2022年4月16日 8:07 AM

[…] ウェブ技術　デジタルトランスフォーメーション技術　人工知能技術　自然言語処理技術　セマンティックウェブ技術　深層学習技術　オンライン学習&強化学習技術　チャットボットと質疑応答技術　ユーザーインターフェース技術　知識情報処理技術　推論技術　プログラミング […]

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次世代エネルギー技術である核融合と深層学習、ストリーム技術の融合 | Deus Ex Machina より:

2022年4月30日 4:34 AM

[…] これらの論文では、このプラズマの安定化のために本ブログでも述べている強化学習の技術を利用してパラメータを学習したというものらしい。システムの構成としては以下のようなも […]

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フェルミ推定の仮説思考やフレームワーク思考、抽象思考での問題解決 | Deus Ex Machina より:

2022年4月30日 7:20 AM

[…] 人工知能技術　機械学習技術　オントロジー技術　デジタルトランスフォーメーション知識情報処理　強化学習　確率的生成モデル　自然言語処理　問題解決と思考法及び実験計画 life Tips&雑記 […]

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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 | Deus Ex Machina より:

2022年4月30日 7:25 AM

[…] 人工知能技術　機械学習技術　オントロジー技術　デジタルトランスフォーメーション知識情報処理　強化学習　確率的生成モデル　説明できる機械学習　問題解決と思考法及び実験計画 life Tips&雑記自然言語処理 […]

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科学的推論仮説の4分割表と反証による検証、4枚カード問題 | Deus Ex Machina より:

2022年4月30日 7:26 AM

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因果に対する、禅の考え方、哲学の考え方 life tips | Deus Ex Machina より:

2022年4月30日 12:19 PM

[…] life tips & 雑記　禅と人工知能/機械学習とライフティップ人工知能技術　機械学習技術　オントロジー技術　デジタルトランスフォーメーション知識情報処理　強化学習　確率的生成モデル　自然言語処理 […]

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仏教的学びと愉快な生き方の紹介 | Deus Ex Machina より:

2022年4月30日 12:22 PM

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道元禅師 | Deus Ex Machina より:

2022年4月30日 12:28 PM

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Node.jsとReactを用いたシンプルなchatbotの実装 | Deus Ex Machina より:

2022年5月6日 12:50 PM

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機械学習プロフェッショナルシリーズベイズ深層学習読書メモ | Deus Ex Machina より:

2022年5月8日 5:07 AM

[…] 機械学習技術　人工知能技術　デジタルトランスフォーメーション技術　自然言語処理技術　画像処理技術　強化学習技術　深層学習技術確率的生成モデル […]

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深層学習と確率的生成モデルの進化形であるベイズ深層モデルの概要 | Deus Ex Machina より:

2022年5月8日 5:09 AM

[…] 機械学習技術　人工知能技術　デジタルトランスフォーメーション技術　自然言語処理技術　画像処理技術　強化学習技術　深層学習技術確率的生成モデル […]

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日本禅のルーツの一つである臨済宗と鎌倉五山の紹介 | Deus Ex Machina より:

2022年5月8日 12:56 PM

[…] life tips & 雑記　旅と歴史　禅と人工知能/機械学習とライフティップ人工知能技術　機械学習技術　オントロジー技術　デジタルトランスフォーメーション知識情報処理　強化学習　確率的生成モデル　自然言語処理 […]

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人工知能、論理プログラミングに用いられるProlog概要 | Deus Ex Machina より:

2022年5月29日 8:54 AM

[…] ウェブ技術　デジタルトランスフォーメーション技術　人工知能技術　自然言語処理技術　セマンティックウェブ技術　深層学習技術　オンライン学習&強化学習技術　チャットボットと質疑応答技術　ユーザーインターフェース技術　知識情報処理技術　推論技術　プログラミング […]

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初期の対話エンジンと言葉の意味に対する哲学的アプローチと禅 | Deus Ex Machina より:

2022年6月15日 1:31 PM

[…] ウェブ技術　デジタルトランスフォーメーション技術　人工知能技術　自然言語処理技術　セマンティックウェブ技術　深層学習技術　オンライン学習&強化学習技術　チャットボットと質疑応答技術　ユーザーインターフェース技術　知識情報処理技術　推論技術　禅と人工知能 […]

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深層強化学習の弱点の克服再現性の低さへの対応:進化戦略 | Deus Ex Machina より:

2023年5月29日 4:44 AM

[…] デジタルトランスフォーメーションセンサーデータ/IOT技術強化学習技術深層学習技術確率生成モデル […]

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深層強化学習の弱点の克服局所最適な行動/過学習への対応(1)模倣学習 | Deus Ex Machina より:

2023年5月29日 4:51 AM

[…] デジタルトランスフォーメーションセンサーデータ/IOT技術強化学習技術深層学習技術確率生成モデル […]

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深層強化学習の弱点の克服局所最適な行動/過学習への対応(2)逆強化学習 | Deus Ex Machina より:

2023年5月29日 4:54 AM

[…] デジタルトランスフォーメーションセンサーデータ/IOT技術強化学習技術深層学習技術確率生成モデル […]

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強化学習の活用領域(1)行動の最適化 | Deus Ex Machina より:

2023年5月30日 5:03 AM

[…] デジタルトランスフォーメーションセンサーデータ/IOT技術強化学習技術深層学習技術確率生成モデル […]

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様々な強化学習技術の理論とアルゴリズムとpythonによる実装 | Deus Ex Machina より:

2023年5月30日 5:05 AM

[…] 確率的生成モデル機械学習技術深層学習技術オンライン学習とオンライン予測バンディット問題劣モジュラ最適化 […]

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強化学習の活用領域(2)学習の最適化 | Deus Ex Machina より:

2023年5月30日 5:07 AM

[…] デジタルトランスフォーメーションセンサーデータ/IOT技術強化学習技術深層学習技術確率生成モデル […]

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リスクタスク対応の為の再現率100%の実現の課題と実装 | Deus Ex Machina より:

2023年6月7日 8:47 AM

[…] マルコフ連鎖モンテカルロ法知識情報処理深層学習技術強化学習説明できる機械学習一般的な機械学習スモールデータでの機械学習 […]

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自然言語処理の概要と各種実装例について | Deus Ex Machina より:

2023年6月9日 12:48 PM

[…] 人工知能技術デジタルトランスフォーメーション技術画像処理技術強化学習技術確率的生成モデル深層学習技術 Python […]

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強化学習技術の概要と各種実装について | Deus Ex Machina より:

2023年6月9日 1:03 PM

[…] デジタルトランスフォーメーションセンサーデータ/IOT技術オンライン学習深層学習技術確率生成モデル強化学習技術 python […]

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因果推論と因果探索技術の概要と実装 | Deus Ex Machina より:

2023年6月20日 6:08 AM

[…] デジタルトランスフォーメーション技術知識情報処理技術　強化学習技術確率的生成モデル技術説明できる機械学習技術自然言語処理技術 […]

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生命の振る舞いをコンピューターで再現し、知能を発現する | Deus Ex Machina より:

2023年7月12日 11:22 AM

[…] 自然言語処理技術 IOT セマンティックウェブ技術深層学習技術オンライン学習&強化学習技術ユーザーインターフェース技術知識情報処理技術推論技術 […]

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スモールデータ学習、論理と機械学習との融合、局所/集団学習 | Deus Ex Machina より:

2023年7月13日 9:55 AM

[…] マルコフ連鎖モンテカルロ法知識情報処理深層学習技術強化学習説明できる機械学習 […]

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スモールデータでの機械学習のアプローチと各種実装例 | Deus Ex Machina より:

2023年7月17日 4:47 AM

[…] マルコフ連鎖モンテカルロ法知識情報処理深層学習技術強化学習説明できる機械学習一般的な機械学習スモールデータでの機械学習 […]

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代数の文章題を解くプログラムに関する考察 | Deus Ex Machina より:

2023年8月12日 4:48 AM

[…] 自然言語処理技術推論技術セマンティックウェブ技術深層学習技術オンライン学習強化学習技術チャットボットと質疑応答技術 […]

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教師データが不正確な機械学習への対処方法 | Deus Ex Machina より:

2023年9月5日 4:42 AM

[…] マルコフ連鎖モンテカルロ法知識情報処理深層学習技術強化学習説明できる機械学習一般的な機械学習スモールデータでの機械学習 […]

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機械学習による自動生成 | Deus Ex Machina より:

2023年9月6日 4:11 AM

[…] 人工知能技術デジタルトランスフォーメーション技術画像処理技術強化学習技術確率的生成モデル深層学習技術 Python 時系列データ学習 […]

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物体検出技術の概要とアルゴリズムおよび各種実装 | Deus Ex Machina より:

2023年9月22日 4:44 AM

[…] 人工知能技術デジタルトランスフォーメーション技術画像処理技術強化学習技術確率的生成モデル深層学習技術 Python […]

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自然言語処理を用いた語彙学習について | Deus Ex Machina より:

2023年9月28日 4:18 AM

[…] 人工知能技術デジタルトランスフォーメーション技術画像処理技術強化学習技術確率的生成モデル深層学習技術 Python 物理・数学 […]

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ベイズ深層学習の概要と適用事例及び実装例 | Deus Ex Machina より:

2023年10月9日 5:31 AM

[…] 人工知能技術デジタルトランスフォーメーション技術画像処理技術強化学習技術確率的生成モデル深層学習技術 […]

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GloVe（Global Vectors for Word Representation）の概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2023年10月17日 3:58 AM

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R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks)の概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2023年11月1日 4:45 AM

[…] 人工知能技術デジタルトランスフォーメーション技術画像処理技術強化学習技術確率的生成モデル深層学習技術 Python […]

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最適な戦略を選ぶためのバンディット問題の理論とアルゴリズム | Deus Ex Machina より:

2023年11月14日 10:07 AM

[…] センサーデータ/IOT技術バンディット問題強化学習技術暗号化とセキュリティ技術およびデータ圧縮技術深層学習技術 […]

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Faster R-CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2023年11月15日 4:25 AM

[…] 人工知能技術デジタルトランスフォーメーション技術画像処理技術強化学習技術確率的生成モデル深層学習技術 Python […]

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Haar Cascadesの概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2023年11月15日 4:29 AM

[…] 人工知能技術デジタルトランスフォーメーション技術画像処理技術強化学習技術確率的生成モデル深層学習技術 Python […]

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バンディット問題の概要と適用事例及び実装例 | Deus Ex Machina より:

2023年11月17日 4:52 AM

[…] センサーデータ/IOT技術バンディット問題強化学習技術推薦技術 python 物理・数学 […]

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Q-学習の概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2023年11月17日 4:53 AM

[…] デジタルトランスフォーメーションセンサーデータ/IOT技術オンライン学習深層学習技術確率生成モデル強化学習技術 python 経済とビジネス […]

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ε-グリーディ法（ε-greedy）の概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2023年11月17日 4:59 AM

[…] デジタルトランスフォーメーションセンサーデータ/IOT技術オンライン学習深層学習技術確率生成モデル強化学習技術 python 経済とビジネス […]

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RNNの概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2023年11月21日 4:08 AM

[…] 人工知能技術デジタルトランスフォーメーション技術画像処理技術強化学習技術確率的生成モデル深層学習技術 Python 物理・数学 […]

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CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2023年11月27日 4:51 AM

[…] 人工知能技術デジタルトランスフォーメーション技術画像処理技術強化学習技術確率的生成モデル深層学習技術 Python […]

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画像認識システムの概要と実装 | Deus Ex Machina より:

2023年11月27日 4:56 AM

[…] 人工知能技術デジタルトランスフォーメーション技術画像処理技術強化学習技術確率的生成モデル深層学習技術 Python […]

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オンライン予測技術の概要と様々な適用事例と実装例 | Deus Ex Machina より:

2023年11月27日 4:57 AM

[…] 確率的生成モデル機械学習技術深層学習技術オンライン予測技術センサーデータ/IOT技術 […]

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Thompson Samplingアルゴリズムの概要と実装例 | Deus Ex Machina より:

2023年12月8日 4:09 AM

[…] デジタルトランスフォーメーションセンサーデータ/IOT技術オンライン学習深層学習技術確率生成モデル強化学習技術 python 経済とビジネス […]

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マルコフ決定過程(MDP)の概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2023年12月8日 4:10 AM

[…] デジタルトランスフォーメーションセンサーデータ/IOT技術オンライン学習深層学習技術確率生成モデル強化学習技術 python 経済とビジネス […]

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Transformerモデルの概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2023年12月18日 4:21 AM

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深層学習技術のベースとなるオートエンコーダーによる次元圧縮 | Deus Ex Machina より:

2023年12月21日 4:19 AM

[…] 人工知能技術デジタルトランスフォーメーション技術画像処理技術強化学習技術確率的生成モデル深層学習技術 […]

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FastTextの概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2024年1月2日 4:32 AM

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言語処理の自己学習アプローチの概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2024年1月8日 8:22 AM

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機械学習における多言語対応について | Deus Ex Machina より:

2024年1月9日 5:10 AM

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機械学習での多義語への対応について | Deus Ex Machina より:

2024年1月9日 5:19 AM

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AlexNetについて | Deus Ex Machina より:

2024年1月9日 8:28 PM

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VGGNetについて | Deus Ex Machina より:

2024年1月9日 8:28 PM

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カスケード分類器の概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2024年1月9日 8:33 PM

[…] 人工知能技術デジタルトランスフォーメーション技術画像処理技術強化学習技術確率的生成モデル深層学習技術 Python […]

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Vanilla Q-Learningの概要とアルゴリズムおよび実装例について | Deus Ex Machina より:

2024年1月9日 10:11 PM

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A2C（Advantage Actor-Critic）の概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2024年1月10日 4:13 AM

[…] デジタルトランスフォーメーションセンサーデータ/IOT技術オンライン学習深層学習技術確率生成モデル強化学習技術 python 経済とビジネス […]

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Boltzmann Explorationの概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2024年1月10日 4:14 AM

[…] デジタルトランスフォーメーションセンサーデータ/IOT技術オンライン学習深層学習技術確率生成モデル強化学習技術 python 経済とビジネス […]

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UCB（Upper Confidence Bound）アルゴリズムの概要と実装例 | Deus Ex Machina より:

2024年1月10日 4:15 AM

[…] デジタルトランスフォーメーションセンサーデータ/IOT技術オンライン学習深層学習技術確率生成モデル強化学習技術 python 経済とビジネス […]

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C51 (Categorical DQN)の概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2024年1月12日 4:48 AM

[…] デジタルトランスフォーメーションセンサーデータ/IOT技術オンライン学習深層学習技術確率生成モデル強化学習技術 python 経済とビジネス […]

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GoogLeNet (Inception)について | Deus Ex Machina より:

2024年1月15日 4:47 AM

[…] 人工知能技術デジタルトランスフォーメーション技術画像処理技術強化学習技術確率的生成モデル深層学習技術 Python […]

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ResNet (Residual Network)について | Deus Ex Machina より:

2024年1月17日 4:35 AM

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自然言語の意味と説明できる機械学習を考えるための具体と抽象 | Deus Ex Machina より:

2024年1月20日 1:18 PM

[…] デジタルトランスフォーメーション技術知識情報処理技術強化学習技術確率的生成モデル技術説明できる機械学習技術自然言語処理技術 […]

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俳句の歴史とコミュニケーションの観点からの俳句の読み | Deus Ex Machina より:

2024年1月20日 1:37 PM

[…] 自然言語処理技術推論技術セマンティックウェブ技術深層学習技術オンライン学習&強化学習技術チャットボットと質疑応答技術ユーザーインターフェース技術 […]

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問題分析のためのKPI,KGI,OKRについての概要と実践 | Deus Ex Machina より:

2024年1月21日 7:43 AM

[…] デジタルトランスフォーメーション技術知識情報処理技術　強化学習技術確率的生成モデル技術説明できる機械学習技術自然言語処理技術 […]

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ブレインマシンインターフェースの活用とOpenBCI | Deus Ex Machina より:

2024年1月22日 5:56 AM

[…] 知識情報処理技術セマンティックウェブ技術深層学習技術オンライン学習&強化学習技術チャットボットと質疑応答技術ユーザーインターフェース技術 […]

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方策勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2024年1月24日 6:33 AM

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強化学習は何故必要なのか?適用事例と技術課題及び解決のアプローチ | Deus Ex Machina より:

2024年1月26日 5:02 AM

[…] デジタルトランスフォーメーションセンサーデータ/IOT技術オンライン学習深層学習技術確率生成モデル強化学習技術 python 経済とビジネス […]

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SSD (Single Shot MultiBox Detector)の概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2024年1月31日 4:27 AM

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Rainbowの概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2024年2月2日 5:00 AM

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Dueling DQNの概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2024年2月9日 7:04 AM

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機械学習とルールの融合としての制約充足による線画のラベル付け | Deus Ex Machina より:

2024年2月12日 12:21 PM

[…] 人工知能技術デジタルトランスフォーメーション技術画像処理技術強化学習技術確率的生成モデル深層学習技術 Python […]

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多クラス物体検出モデルの概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2024年2月14日 10:07 AM

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Huggingfaceを使った文自動生成の概要 | Deus Ex Machina より:

2024年2月15日 3:00 PM

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text-generation-webuiとAUTOMATIC1111を用いたコードレス生成モジュール | Deus Ex Machina より:

2024年2月15日 3:07 PM

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Prioritized Experience Replayの概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2024年2月16日 5:19 AM

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セグメンテーションネットワークの概要と様々なアルゴリズムの実装について | Deus Ex Machina より:

2024年2月21日 4:30 AM

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画像検出でのイメージピラミッドや高解像度特徴マップによる小さい物体の検出について | Deus Ex Machina より:

2024年2月28日 4:17 AM

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Proximal Policy Optimization (PPO)の概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2024年3月1日 5:04 AM

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サポートベクトルマシンの概要と適用例および各種実装について | Deus Ex Machina より:

2024年3月4日 2:44 PM

[…] デジタルトランスフォーメーション技術自然言語処理異常・変化検知オンライン学習オントロジー技術画像情報処理サポートベクトルマシン Python […]

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ChatGPTとLangChainの概要及びその利用について | Deus Ex Machina より:

2024年3月5日 4:02 AM

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LangChainにおけるAgentとToolについて | Deus Ex Machina より:

2024年3月5日 4:04 AM

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Byte Pair Encoding（BPE）の概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2024年3月5日 4:05 AM

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プロンプトエンジニアリングの概要とその利用について | Deus Ex Machina より:

2024年3月5日 4:05 AM

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翻訳モデルの概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2024年3月5日 4:07 AM

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サブワードレベルのトークン化について | Deus Ex Machina より:

2024年3月5日 4:18 AM

[…] 人工知能技術デジタルトランスフォーメーション技術画像処理技術強化学習技術確率的生成モデル深層学習技術 Python 物理・数学 […]

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Mask R-CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2024年3月6日 4:35 AM

[…] 人工知能技術デジタルトランスフォーメーション技術画像処理技術強化学習技術確率的生成モデル深層学習技術 Python […]

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YOLO (You Only Look Once)の概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2024年3月6日 4:37 AM

[…] 人工知能技術デジタルトランスフォーメーション技術画像処理技術強化学習技術確率的生成モデル深層学習技術 Python […]

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汎用アプリケーション構築環境JavaとScalaとKoltlin | Deus Ex Machina より:

2024年3月8日 6:58 AM

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データとプログラムの垣根を無くす関数型言語であるLISPについて | Deus Ex Machina より:

2024年3月8日 7:00 AM

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contextual bandit問題の概要とアルゴリズム/実装例について | Deus Ex Machina より:

2024年3月15日 4:12 AM

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RAG(Retrieval-Augmented Generation)の概要とその実装例について | Deus Ex Machina より:

2024年3月17日 4:12 AM

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多言語エンベディングの概要とアルゴリズム及び実装について | Deus Ex Machina より:

2024年3月19日 4:24 AM

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LoRAによるLLMのファインチューニングの概要と実装例について | Deus Ex Machina より:

2024年3月23日 4:24 AM

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条件付き生成モデル(Conditional Generative Models)の概要と実装例 | Deus Ex Machina より:

2024年3月25日 8:53 PM

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画像認識におけるアンカーボックスの調整や高いIoUの閾値による密な物体の検出について | Deus Ex Machina より:

2024年4月17日 4:05 AM

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Deep Q-Network (DQN)の概要とアルゴリズムおよび実装例について | Deus Ex Machina より:

2024年4月19日 4:11 AM

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Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)の概要とアルゴリズム及び実装例について | Deus Ex Machina より:

2024年4月23日 6:29 AM

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深層学習のための機械学習、勾配降下法、正則化、誤差逆伝播等の概要 | Deus Ex Machina より:

2024年4月26日 4:40 AM

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