AIシステム設計・意思決定構造の設計を専門としています。
Ontology・DSL・Behavior Treeによる判断の外部化、マルチエージェント構築に取り組んでいます。
Specialized in AI system design and decision-making architecture.
Focused on externalizing decision logic using Ontology, DSL, and Behavior Trees, and building multi-agent systems.
コメント
[…] スパース性に基づく機械学習(5) ノイズありL1ノルム最小化問題(lasso) […]
[…] 以上、今回は関係性にスパース性を入れるための基本的な概念について述べた。次回はそれらを具体的に求める手段について述べる。 […]
[…] 岩波データサイエンスシリーズ「スパースモデリングと多変量データ解析」より。前回はグラフィカルlassoとその活用(異常検知等)について述べたい。今回は画像処理とスパースについて述べたいと思う。 […]
[…] IOTのアプローチとしては、特定の測定対象に対して個別にセンサーを設定し、その測定対象の特性を詳細に解析するタイプののものと、「異常検知へのスパースモデルの適用」にも述べられているように複数のセンサーを複数の対象に向けて設置し、それぞれのデータの中から特定のデータを選択して異常検知等の特性を判定するものに分けられる。 […]
[…] 異常検知へのスパースモデル適用 […]
[…] グラフィカルlassoを用いたグラフの疎構造学習 […]