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
python 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
セマンテックウェブ技術:Semantic web Technology グローバルマッチングでのsimilarity(類似性)(2)メレオロジックなグラフパータンの類似性
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)活用の為の自然言語の類似性。関係性のパータンマッチングによるオントロジーの類似性評価