保護中: オンライン機械学習概要

コメント

1. 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:

   2021年8月9日 5:49 AM

   […] 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。 […]

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2. 人工知能、機械学習、IOTを組み合わせたデータストリーム技術 | Deus Ex Machina より:

   2021年8月9日 5:55 AM

   […] 集計指向のCEPはシステムに入力されるイベントデータへの反応として、オンラインのアルゴリズムを実行することに焦点を当てている。入ってくるイベントにあるデータの平均を計算し続けるというのが簡単な例である。 […]

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3. 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5日 3:54 AM

   […] オンライン機械学習とは […]

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4. 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 4:16 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概要について述べた。今回はオンライン学習の基礎について述べる。 […]

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