グラフ理論 保護中: 統計的因果推論の基礎(2) – 構造的因果モデルとランダム化実験
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)タスクのための統計的因果推論の基礎としての構造的因果モデルとランダム化実験
ML
グラフ理論 推論技術:inference Technology 保護中: 統計的因果推論の基礎(1)-反事実モデルによる因果の定義と構造方程式モデル
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)タスクの為の統計的因果推論基礎:反事実モデルでの因果の定義と構造方程式モデル
Symbolic Logic グラフデータ処理アルゴリズムと機械学習/人工知能タスクへの応用
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)等の様々な課題の中でのものや状態といった対象同士の結びつきを表すデータを表現したグラフデータを解析するためのアルゴリズムの理論と実装と活用
オンライン学習 保護中: 組み合わせ論的オンライン予測
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)タスク活用のための組み合わせ、離散構造の集合を決定空間とするオンライン予測問題
オンライン学習 保護中: ランダムネスに基づくオンライン予測
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)タスクのためのオンライン予測性能改善のためのランダム性に基づくFPL(Follow the Perturbed Leader)戦略とガンベル分布
オンライン学習 保護中: オンライン凸最適化(3)exp凹性とONS
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)タスクのためのオンライン予測の為の凸最適化(exp凹性とONSのケース)
オンライン学習 保護中: オンライン凸最適化(2)正則化によるFTL戦略の補完
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)タスクのためのオンライン予測における正則化技術(L2ノルム)の導入によるFTL戦略の補完
オンライン学習 保護中: オンライン凸最適化(1)FTL戦略とBTL補題
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)タスクのためのオンライン予測でのオンライン凸最適化とFTL戦略とBTL補題
オンライン学習 保護中: 強化学習の新展開(2)-深層学習を用いたアプローチ
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深層強化学習を改善する7つの手法(初代のDQN,二重Q学習(二重DQN法),優先度付け経験再生,衝突Qネットワーク,分布強化学習(カテゴリDQN法)ノイズネットワーク,nステップ切断リターン)とアルファゼロについて
オンライン学習 保護中: 強化学習の新展開(1)-リスク指標を用いた強化学習
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)タスクのためのリスク考慮型強化学習法でのさまざまなアプローチ(正規過程TD学習、RDPS法)と実装(モンテカルロ法、解析的手法)