ICT技術:ICT Technology Gitの概要と簡単な利用方法と参考図書
サマリー
Gitは、ソースコードのバージョン管理システムで、Gitを使用することで、プロジェクトの変更履歴を追跡し、複数の人々が同時にプロジェクトに取り組むことができるものとなる...
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Deux Ex Machina
ICT技術:ICT Technology 旅 街道をゆく 本所・深川界隈
司馬遼太郎の街道をゆく 本所・深川界隈(隅田川橋、築地大橋、勝鬨橋、佃大橋、中央大橋、永代橋、隅田川大橋、新大橋、清洲橋、両国橋、蔵前橋、厩橋、駒形橋、吾妻橋、言問橋、桜橋、モンキーパンチ、ルパン３世、北村想、怪人二十面相伝、義賊、鼠小僧次郎吉、勧進相撲、富岡八幡宮、深川の祭礼、徳川綱吉、徳川家光、大山詣り、坂東お彦、文七元髪結、古典落語、勇み、いなせ、粋、おきゃん、夏目漱石、坊ちゃん、辰巳芸者)
哲学:philosophy 保護中: 特別講義「ソクラテスの弁明」より「哲学の目的」
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アルゴリズム:Algorithms 保護中: プレイヤーの行動の候補が膨大あるいは連続的な場合の最適腕バンディットとベイズ最適(2)
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最適化とプレイヤーの行動が膨大/連続的な時のバンディット(マルコフ連鎖モンテカルロ、モンテカルロ積分、ターンカーネル、スケールパラメータ、ガウスカーネル、共分散関数のパラメータ推定、Simultaneous Optimistic Optimazation policy、SOO方策、アルゴリズム、GP-UCB方策、トンプソン法則、期待値改善方策、GP-UCB方策)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 重複型スパース正則化によるスパース機械学習
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)タスクに活用される重複型スパース正則化によるスパース機械学習(主問題、双対問題、相対双対ギャップ、双対ノルム、モーローの定理、拡張ラグランジュ法、交互乗数法、停止条件、重複ありグループL1ノルム、拡張ラグランジュ関数、prox作用素、ラグランジュ乗数ベクトル、線形制約、交互方向乗数法、制約付き最小化問題、テンソルの多重線形ランク、凸緩和、重複型トレースノルム、置換行列、正則化法、補助変数、エラスティックネット正則化、罰則項、タッカー分解、高階特異値分解、因子行列分解、特異値分解、ウェーブレット変換、全変動、雑音除、圧縮センシング、異方的全変動、テンソル分解、エラスティックネット)
機械学習:Machine Learning 線形代数の概要とライブラリと参考図書
線形代数と機械学習
線形代数は、ベクトルや行列を用いて、線形の関係を解析する数学の分野であり、機械学習においても重要な基礎的な数学的ツールの一つとなる。これは主に大量のデータの計算の効率化の為に活用されるが、そのほか...
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 機械学習における主問題に対する最適化
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに活用される機械学習における主問題に対する最適化(バリア関数法、ペナルティ関数法、大域的最適解、ヘッセ行列の固有値、実行可能領域、制約なし最適化問題、直線探索、最適性条件のラグランジュ乗数、集積点、有効制約法)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 非負値行列因子分解でのベイズ推論の応用モデルの構築と推論
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)
哲学:philosophy 保護中: 特別講義「ソクラテスの弁明」より「哲学の出発点」
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Uncategorized 保護中: 説明できる機械学習(18)敵対的サンプル (Adversarial Examples)
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敵対的サンプルアプローチを使った説明可能な機械学習(サイバーセキュリティ、サロゲートモデル、ニューラルネットワーク、ブラックボックスアタック、Expectation Over Transformation アルゴリズム、EOT、InceptionV3、TensorFlow、Fast gradient法、VGG16 分類器、ImageNet、敵対的パッチ、1-pixel attack、L-BFGS 法、Fast gradient sign method)