"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: 説明できる機械学習(19)prototypeとcriticism

アルゴリズム:Algorithms

Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー

2023.05.25 2023.05.12

このコンテンツはパスワードで保護されています。表示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 説明できる機械学習

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

アルゴリズム:Algorithms

保護中: グラフィカルモデルの構造学習

ベイジアンネットワークやマルコフ確率場でグラフ構造をデータから学習する方法について(Max-Min Hill Climbming(MMHC)、Chow-Liuのアルゴリズム、スコア関数を最大化する方法、PC(Peter Spirtes and Clark Clymoir)アルゴリズム、GS(Grow-Shrink)アルゴリズム、SGS(Spietes Glymour and Scheines)アルゴリズム、スパース正則化、独立性条件)

アルゴリズム:Algorithms

保護中: 敵対的バンディッド問題でのHedgeアルゴリズムとExp3方策

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バンディッド問題でのHedgeアルゴリズムとExp3方策(擬リグレット上界、期待累積報酬、最適パラメータ、期待リグレット、多腕バンディット問題、Hedgeアルゴリズム、エキスパート、報酬版Hedgeアルゴリズム、ブースティング、フロイント、シャビレ、疑似コード、オンライン学習、PAC学習、質問学習)

アルゴリズム:Algorithms

組合せ最適化の概要と実装の為のライブラリと参考図書

組み合わせ最適化問題とは組合せ最適化理論は、輸送計画、スケジューリング、配置、組合せ問題、そして最適化問題など実世界の多くの問題に応用されている理論となる。この問題は、ある個数の要素から構成される集合の中から、制約...

クロスエントロピーの概要と関連アルゴリズム及び実装例

クロスエントロピーの概要クロスエントロピー（Cross Entropy）は、情報理論や機械学習などの分野でよく使われる概念です、特に、分類問題において、モデルの予測と実際のデータとの間の差異を定量化するために使われるも...

アルゴリズム:Algorithms

保護中: 確率的バンディッド問題の方策確率一致法とトンプソン抽出

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確率的バンディッド問題の方策確率一致法とトンプソン抽出(最悪時リグレット最小化、問題依存リグレット最小化、最悪時リグレット上界、問題依存リグレット、最悪時リグレット、MOSS方策、標本平均、補正項、UCBのリグレット上界、敵対的バンディット問題、トンプソン抽出、ベルヌーイ分布、UCB方策、確率的一致法、確率的バンディット、ベイズ統計、KL-UCCB方策、ソフトマックス方策、チェルノフ・ヘフディングの不等式)

GNNを用いた製品の特性や機能をモデル化し、市場の反応や需要の変動を予測するサービスの概要

概要 Graph Neural Networks (GNN)を用いた製品特性・機能のモデル化と市場の反応・需要変動予測に関するサービスは、以下のような概要となる。サービス概要: 1. 目的: 製品の...

保護中: 深層強化学習の研究動向:メタラーニングと転移学習、内発的動機づけとカリキュラムラーニング

保護中: 特別講義「ソクラテスの弁明」より「対話することの意義」

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

人工知能:Artificial Intelligence

アルゴリズム:Algorithms

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 R 自然言語処理 Keras probabilistic generative models 基礎強化学習深層学習 algorithm 司馬遼太郎 Javascript 街道をゆく Ryotaro Shiba Reinforcement Learning natural language processing Deep Learning On the Road react Java グラフィカルモデルベイズ推定 AWS サポートベクトルマシン IOT オントロジー Algorithms pyhton SVM Application Bayesian inference クラスタリング自然言語ニューラルネットワーク類似性オントロジーマッチングガウス過程 MCMC データベースベイズ推論プログラミング

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 R 自然言語処理 Keras probabilistic generative models 基礎強化学習深層学習 algorithm 司馬遼太郎 Javascript 街道をゆく Ryotaro Shiba Reinforcement Learning natural language processing Deep Learning On the Road react Java グラフィカルモデルベイズ推定 AWS サポートベクトルマシン IOT オントロジー Algorithms pyhton SVM Application Bayesian inference クラスタリング自然言語ニューラルネットワーク類似性オントロジーマッチングガウス過程 MCMC データベースベイズ推論プログラミング
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