潜在変数

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ベイズ推論のモデル構築と推論-隠れマルコフモデルの概要とモデル(固有値、超パラメータ、共役事前分布、ガンマ事前分布、塩基配列解析、ガンマ分布、ポアソン分布、混合モデル、グラフィカルモデル、同時分布、遷移確率行列、潜在変数、カテゴリ分布、ディリクレ分布、状態遷移図、マルコフ連鎖、初期確率、状態系列、センサーデータ、ネットワークログ、音声認識、自然言語処理)

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ベイズ推論の応用モデルの構築と推論としての非負値行列因子分解(ポアソン分布、潜在変数、ガンマ分布、近似事後分布、変分推論、オルガンの演奏データのスペトクグラム、欠損値補間、高周波成分の復元、超解像、グラフィカルモデル、ハイパーパラメータ、モデル化、補助変数、線形次元削減、推薦アルゴリズム、音声データ、高速フーリエ変換、自然言語処理)

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ベイズ推論の学習例:ガウス混合モデルのギブスサンプリングでの推論(アルゴリズム、観測モデル、ポアソン混合モデル、ウィシャート分布、多次元ガウス分布、条件付き分布、ガウス・ウィシャート分布、潜在変数、カテゴリ分布)

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ベイズ推論による機械学習の例:ポアソン混合モデルのギブスサンプリングによる推論(アルゴリズム、未観測変数のサンプリング、ディリクレ分布、ガンマ分布、条件付き分布、カテゴリ分布、事後分布、同時分布、超パラメータ、知識モデル、データ発生過程、潜在変数)