Symbolic Logic

機械学習における数学について

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)など、あらゆるコンピュータプログラミングやアルゴリズムの基礎となる数学について
python

アルゴリズムとデータ構造

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)など、あらゆるコンピュータプログラミングの基礎となるアルゴリズムについて
機械学習:Machine Learning

保護中: 説明できる機械学習(5)解釈可能なモデル(決定規則)

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)で用いることのできる説明できる機械学習。決定規則による解釈可能なモデルの概要(OneR、Sequential Covering、Bayesian Rule List)
機械学習:Machine Learning

保護中: 説明できる機械学習(4)解釈可能なモデル(決定木)

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)活用の為の説明できる機械学習技術、決定木を使った解釈可能なモデルについて(CART等)
機械学習:Machine Learning

保護中: 説明できる機械学習(3)解釈可能なモデル(GLM、GAM)

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)活用の為の説明できる機械学習、一般化線形モデル、GLM、一般化加法モデル、GAM
スポーツ:Sports

夏の空とトライアスロンとDNF

夏の空とトライアスロンとDNFの思い出
web技術:web technology

Web技術について

人工知能(AI)、デジタルトランスフォーメーション(DX)、機械学習(ML)等のすべてのIT技術に活用されるウェブ技術の概要
課題解決:Problem solving

科学的思考(3)確証バイパスと4分割表

科学的推論仮説の4分割表と反証による検証、4枚カード問題を例とした確証バイパスの説明と、検証実験への四分割法の適用
機械学習:Machine Learning

保護中: 説明できる機械学習(2)解釈可能なモデル(ロジスティック回帰モデル)

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)活用の為の説明できる機械学習、ロジスティック回帰
機械学習:Machine Learning

保護中: 説明できる機械学習(1)解釈可能なモデル(線形回帰モデル)

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習の(ML)のための説明できる機械学習としての線形回帰モデル
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