"機械仕掛けの神"の創り方

Deus Ex Machina

本ブログのナビ
機械学習
人工知能技術
プログラミング技術
ICT技術
DX技術
life tips&雑記

本ブログのナビ
機械学習
人工知能技術
プログラミング技術
ICT技術
DX技術
life tips&雑記

保護中: 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)

Uncategorized

Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー

2023.05.20 2022.12.21

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:

AI DX ML.機械学習オンライン型確率的最適化デジタルトランスフォーメーション人工知能凸関数収束レート多項式減衰平均化強凸正則化強凸関数確率的双対平均化法鏡像降下法

シェアする

Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー

hummingbirdをフォローする

Deus Ex Machina

関連記事

保護中: サポートベクトルマシンの多クラス分類への適用

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ポートベクトルマシンの多クラス分類への拡張(1対他、1対1、誤り訂正出力符号を用いた2クラス分類組み合わせによる多クラス分類と直接的な多クラス分類)

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)

保護中: 説明できる人工知能(15)モデル非依存の解釈(シャープレイ値(sharpley value))

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説明できる人工知能としてのシャープレイ値を用いたモデル非依存解釈(breakDown、fastshap、R言語、対称性の公理、LIME、SHAP、スパースな説明、効率性、対称性、ダミー、加法性の原理、シャープレイ値、協力ゲーム理論)

KI 2017: Advances in Artificial Intelligence論文集より

KI2017 前回はKI2016について述べた。今回は2017年にドルトムント工科大学で開催されたKI2017について述べる。 2017年9月25日から29日にかけてドルト...

k-meansの使いこなしの為のクラスタリングの評価について

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k-meansを中心としたクラスタリングの評価について(次元の呪い、マハラノビス距離、Davies-Bouldin指標、Dunn指標、二乗誤差、RSME、クラスタ数推定、クラスタ間密度、クラスタ内密度)

ユーザーインターフェースとデータビジュアライゼーション技術

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)タスクでのデータの中の情報の価値をあげるためのユーザーインターフェースとデータビジュアライゼーション

保護中: 勾配法の基礎(直線探索法、座標降下法、最急降下法と誤差逆伝搬法)

保護中: 統計数学理論におけるカーネル法の基礎としてのカーネル関数

コメント

コメントをどうぞコメントをキャンセル

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

コメント ※

名前 ※

メール ※

サイト

次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。

Δ

検索

言語切り替え

English
日本語

タグ

AI DX ML 人工知能 artificial intelligence digital transformation デジタルトランスフォーメーション機械学習 machine learning Clojure 概要 python overview アルゴリズム初心者教育 education Beginner Implementation 確率的生成モデル実装自然言語処理 R Keras probabilistic generative models 基礎 algorithm 深層学習強化学習司馬遼太郎 Javascript 街道をゆく Ryotaro Shiba natural language processing Reinforcement Learning Deep Learning react On the Road Java グラフィカルモデルベイズ推定オントロジー IOT サポートベクトルマシン AWS Algorithms pyhton SVM Bayesian inference Application クラスタリング類似性ニューラルネットワーク自然言語ベイズ推論データベース MCMC ガウス過程オントロジーマッチングプログラミング

アーカイブ

カテゴリー

カテゴリー

お問い合わせ

氏名

メールアドレス

題名

メッセージ本文 (任意)

Δ

作成者

hummingbird

AI/IT技術全般およびそれらを使ったビジネス立案に関してアドバイスいたします。お困りごとがあればご連絡ください

hummingbirdをフォローする

問い合わせ

氏名

メールアドレス

題名

メッセージ本文 (任意)

Δ

カテゴリー

カテゴリー

Deus Ex Machina

本ブログのナビ
機械学習
人工知能技術
プログラミング技術
ICT技術
DX技術
life tips&雑記

© 2021 Deus Ex Machina.

メニュー
ホーム
検索
トップ
サイドバー
検索
言語切り替え
- English
- 日本語
タグ
AI DX ML 人工知能 artificial intelligence digital transformation デジタルトランスフォーメーション機械学習 machine learning Clojure 概要 python overview アルゴリズム初心者教育 education Beginner Implementation 確率的生成モデル実装自然言語処理 R Keras probabilistic generative models 基礎 algorithm 深層学習強化学習司馬遼太郎 Javascript 街道をゆく Ryotaro Shiba natural language processing Reinforcement Learning Deep Learning react On the Road Java グラフィカルモデルベイズ推定オントロジー IOT サポートベクトルマシン AWS Algorithms pyhton SVM Bayesian inference Application クラスタリング類似性ニューラルネットワーク自然言語ベイズ推論データベース MCMC ガウス過程オントロジーマッチングプログラミング
アーカイブ
カテゴリー
カテゴリー
お問い合わせ
氏名

メールアドレス

題名

メッセージ本文 (任意)

Δ
作成者

hummingbird

AI/IT技術全般およびそれらを使ったビジネス立案に関してアドバイスいたします。お困りごとがあればご連絡ください

hummingbirdをフォローする

モバイルバージョンに移動

タイトルとURLをコピーしました