Clojure

UML、ワークフローデータの可視化ツールplantUML

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UML、ワークフローデータの可視化ツールplantUML(シーケンス図、クラス図、オブジェクト図、アクティビティ図、コンポーネント図、配置図、状態遷移図、ステートマシン図、タイミング図、JSON data、YAML data、Network diagram 、nwdiag、ワイヤーフレームによるグラフィカルインターフェース、UIモックアップ、salt、アーキテクチャ図、仕様及び記述言語 、SDL、Ditaa、ガントチャート、マインドマップ、WBS図、作業分解図、AsciiMath 、JLaTeXMath 、数学的記法、ER図、mac、windows、Java、Clojure、Javascript、サーバー)
2022.11.04
ClojureJavapythonユーザーインターフェース/データビジュアライゼーション
アルゴリズム:Algorithms

保護中: モデルフリー強化学習のpythonによる実装(1) epsilon-Greedy法

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)タスクに活用するためのモデルフリー強化学習の一つであるepsilon-Greedy法のpythonによる実装、多腕バンディット
2022.11.03
アルゴリズム:Algorithmsマルチエージェントシステム幾何学:Geometry強化学習最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra集合論:Set theory
Clojure

Hierarchical Temporal Memory (階層型時間メモリ)とClojure

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階層型時間メモリとClojureによる疎分散表現を使った深層学習
2022.11.02
Clojurepythonアルゴリズム:Algorithmsグラフ理論スパースモデリングスパースモデリング微分積分:Calculus時系列データ解析最適化:Optimization機械学習:Machine Learning深層学習:Deep Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
Clojure

次世代DB Datomicを利用したマイクロサービスの為のデータベース構築

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次世代DBであるDatomicを利用したマイクロサービスの為のデータベースのClojureによる構築(AWS、five-tuple、イミュータブル、不変性、Datalog、Transactor、Peer Server)
2022.11.01
Clojureアーキテクチャデータベース技術:DataBase Technology
Clojure

Clojureを用いたネットワーク解析(1) 幅優先/深さ優先探索・最短経路探索・最小スパニング木・サブグラフと連結成分

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに用いられるClojure/loomを用いたネットワーク解析、幅優先/深さ優先探索・最短経路探索・最小スパニング木・サブグラフと連結成分
2022.10.31
Clojureアルゴリズム:Algorithmsグラフ理論セマンテックウェブ技術:Semantic web Technologyマルチエージェントシステム微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra集合論:Set theory
Symbolic Logic

論理やルールと確率/機械学習の融合

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論理やルールと機械学習の融合(帰納論理プログラミング、統計関係学習、知識ベースモデル構築、ベイジアンネット、確率論理学習、隠れマルコフモデル)
2022.10.30
Symbolic Logicアルゴリズム:Algorithmsエキスパートシステム:expertsystemグラフ理論セマンテックウェブ技術:Semantic web Technologyベイズ推定微分積分:Calculus推論技術:inference Technology数理論理学:Mathematical logic最適化:Optimization機械学習:Machine Learning深層学習:Deep Learning確率・統計:Probability and Statistics関係データ学習
アーキテクチャ

保護中: モノリシックサービスからマイクロサービスへの移行とサービス設計

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マイクロサービスのモノリシックサービスからの移行と設計指針の概要(リリースサイクルとデプロイメントプロセス、境界コンテキスト、生産性、コンポーネント、サービス指向アーキテクチャ、データベース分離)
2022.10.29
アーキテクチャコンピューターマルチエージェントシステム
アルゴリズム:Algorithms

連続最適化の基本事項 – 微積分・線形代数の基礎

連続最適化の基本事項 - 微積分・線形代数の基礎(テイラーの定理、ヘッセ行列、ランダウの記号、リプシッツ連続、リプシッツ定数、陰関数定理、ヤコビ行列、対角行列、固有値、非負定値行列、正定値行列、部分空間、射影、1ランク更新、自然勾配法、準ニュートン法、シャーマン・モリソンの公式、ノルム、ユークリッドノルム、p-ノルム、シュワルツの不等式、ヘルダーの不等式、行列空間上の関数)
2022.10.28
アルゴリズム:Algorithmsスパースモデリング微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 変分ベイズ法での周辺尤度、事後平均、事後共分散及び予測分布の計算

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに用いられる変分ベイズ法での周辺尤度、事後平均、事後共分散及び予測分布の計算手法(ジェームス-スタイン推定量、最尤推定、経験ベイズ推定量、ベイズ自由エネルギー、超パラメータ、自動関連度決定、線形回帰モデル、確率的複雑さ、対数周辺尤度経験ベイズ学習、多項分布モデル、事後平均、線形回帰モデル)
2022.10.27
アルゴリズム:Algorithmsベイズ推定微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
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)
2022.10.26
アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論ベイズ推定微分積分:Calculus推論技術:inference Technology最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
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