Deux Ex Machina | ページ 101

プログラミングにおける静的型付け/動的型付け言語の違い

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プログラミングにおける静的型付け/動的型付け言語の違い(Haskell、Scala、Java、型推論、JSON、自動単体テスト、コンパイル、アジャイル開発、ウォーターフォール開発、データ構造、インターフェース、メソッドシグニチャ、可読性、Ruby、記述容易性、実行速度、高速化、C、C++、Pyhton)

プログラミング言語:Programming Language

命題論理の充足可能性判定問題(SAT:Boolean SAtisfiability)の概要と実装

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)タスクにに活用される命題論理の充足可能性判定問題(SAT:Boolean SAtisfiability)の概要と実装(Clojure Rollingstones、Pyhton、PySAT、z3-solver、C++、2-SAT、ゲームAI、自然言語処理の高速化、組合せ最適化問題の効率化、ハイパーパラメータの最適化、コンピュータセキュリティ、ソフトウェア仕様の自動検証、チップ設計の自動検証、zChaff、WalkSAT、GRASP、CryptoMiniSat、MapleSAT、Scavel、PicoSAT、MiniSAT、CaDiCaL、Lingeling、Glucose、Ｐ≠ＮＰ予想、論理問題)

推論技術:inference Technology数理論理学:Mathematical logic

DXの事例としての人工知能技術

機械学習技術人工知能技術自然言語処理技術確率的生成モデルデジタルトランスフォーメーション技術アルゴリズム ICT技術コンピューターアーキテクチャ ITインフラストラクチャ技術機械学習における数学深層学習人工知能技術について...

ICT技術:ICT Technology人工知能:Artificial Intelligence

機械学習における並列分散処理

機械学習技術人工知能技術デジタルトランスフォーメーション技術. センサーデータ&IOT ICT技術ストリームデータの処理と機械学習 ICTインフラ技術 Clojure Python 本ブログのナビ機械学習における並列分散処...

Large-Scaleデータアルゴリズム:Algorithmsオンライン学習分散並列処理機械学習:Machine Learning非同期/並行処理:Asynchronous/parallel processing

ワイヤレス通信の物理レベルの基本的動作について

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ワイヤレス通信の物理レベルの基本的動作について(搬送周波数、チャネル、帯域幅、Bluetooth、キャリア、2.4GHz、振幅変調、周波数変調、SoC、ホーンアンテナ、ダイポールアンテナ、モノポールアンテナ、マイクロストリップアンテナ、八木・宇田アンテナ、ハインリッヒ・ヘルツ、マクスウェル方程式、ジェームス・クラーク・マクスウェル、ワイヤレス通信)

IOT技術:IOT Technologyアーキテクチャテクノロジー:Technologyネットワーク技術ハードウェア

保護中: 線形バンディット、文脈付きバンディット、LinUCB方策での線形バンディッド問題

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)タスクに活用される線形バンディット、文脈付きバンディット、LinUCB方策での線形バンディッド問題(リグレット、アルゴリズム、最小二乗定量、LinUCBスコア、報酬期待値、点推定、知識活用重視の方策、探索重視の方策、ウッドベリーの公式、LinUCB方策、LinUCB policy、文脈付きバンディット、ウェブサイト最適化、売り上げ期待値最大、バンディット最適予算配分)

アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論スパースモデリングバンディッド問題幾何学:Geometry強化学習微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra

保護中: 統計数学理論による多値判別でのラデマッハ複雑度と予測判別誤差の評価

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)タスクに用いられる統計数学理論による多値判別でのラデマッハ複雑度と予測判別誤差(凸2次計画問題、数理計画法、判別機、予測判別誤差、ベイズ誤差、多値サポートベクトルマシン、表現定理、ラデマッハ複雑度、多値マージン、正則化項、経験損失、再生核ヒルベルト空間、ノルム制約、リプシッツ連続性、予測Φp-多値マージン損失、経験Φ-多値マージン損失、一様バウンド、判別関数、判別器)

アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論スパースモデリング幾何学:Geometry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

保護中: L1ノルム正則化のための最適化手法としての双対拡張ラグランジュ法・双対交互方向乗数法

デジタルトランスフォーメーショ(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるスパース学習でのL1ノルム正則化のための最適化手法(FISTA、SpaRSA、OWLQN、DL法、L1ノルム、チューニング、アルゴリズム、DADMM、IRS、ラグランジュ乗数、近接点法、交互方向乗数法、勾配上昇法、拡張ラグランジュ法、ガウス・サイデル法、連立一次方程式、制約付きノルム最小化問題、コレスキー分解、交互方向乗数法、双対拡張ラグランジュ法、相対双対ギャップ、ソフト閾値関数、へシアン行列)

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幾何学:Geometry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

保護中: ベイズ推論による機械学習の例:ガウス混合モデルのギブスサンプリングによる推論

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)

アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論ベイズ推定幾何学:Geometry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

保護中: 機械学習における連続最適化での信頼領域法

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)タスクに活用される機械学習における連続最適化での信頼領域法(ドッグレッグ法、ノルム制約、モデル関数最適化、部分問題の近似解、修正ニュートン法、探索方向、大域的最適解、ニュートン法、最急降下法、信頼領域半径、信頼領域、降下方向、ステップ幅)