IOT技術:IOT Technology オンライン学習の概要と各種アルゴリズム、適用事例と具体的な実装
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オンライン学習について
オンライン学習(Online Learning)は、デ...
オンライン学習
IOT技術:IOT Technology IOT技術:IOT Technology オンライン予測技術の概要と様々な適用事例と実装例
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オンライン予測について
オンライン予測(Online Prediction)は...
python ミニバッチ学習の概要とアルゴリズム及び実装例
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 深層学習 確率生成モデル 画像情報処理技術 一般的な機械学習 本ブログのナビ
ミニバッチ学習の概要
ミニバッチ学習は、機械学習において広く使用される効率的な学習手法の...
アルゴリズム:Algorithms ボードゲームとAI “アルファ碁はなぜ人間に勝てたのか” 読書メモ
人工知能技術 機械学習技術 自然言語処理技術 人工知能アルゴリズム ICT技術 デジタルトランスフォーメーション 人工生命 推論技術 知識工学 本ブログのナビ オートマトンと状態遷移と自動計画
イントロダクション
AlphaGo（アルフ...
Large-Scaleデータ 機械学習における並列分散処理
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機械学習における並列分散処...
アルゴリズム:Algorithms 保護中: Exp3.P方策と敵対的多腕バンディット問題の下界の理論概要
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Exp3.P方策と敵対的多腕バンディット問題の下界の理論概要(累積報酬、Poly INF方策、アルゴリズム、アーベル・ルフィニの定理、Poly INF方策の擬リグレット上界、閉形式、連続微分可能関数、オーディベール、ブベック、INF方策、疑リグレット下界、乱択アルゴリズム、最適オーダーの方策、高確率リグレット上界)
アルゴリズム:Algorithms 様々な強化学習技術の理論とアルゴリズムとpythonによる実装
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)タスクに活用される様々な強化学習技術の理論とアルゴリズムとpythonによる実装(強化学習,オンライン学習,オンライン予測,深層学習,python,アルゴリズム,理論,実装)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 確率的バンディッド問題の方策 確率一致法とトンプソン抽出
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確率的バンディッド問題の方策 確率一致法とトンプソン抽出(最悪時リグレット最小化、問題依存リグレット最小化、最悪時リグレット上界、問題依存リグレット、最悪時リグレット、MOSS方策、標本平均、補正項、UCBのリグレット上界、敵対的バンディット問題、トンプソン抽出、ベルヌーイ分布、UCB方策、確率的一致法、確率的バンディット、ベイズ統計、KL-UCCB方策、ソフトマックス方策、チェルノフ・ヘフディングの不等式)
python 保護中: モデルベースアプローチによる強化学習の概要とpythonでの実装
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)タスクに活用されるモデルベースアプローチによる強化学習の概要とpythonでの実装(Bellman Equation、Value Iteration、Policy Iteration、動的計画法)
アルゴリズム:Algorithms 確率的最適化
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(ML)タスクに活用される大量データの大規模学習問題を解くための確率的最適化の諸手法(教師あり学習と正則化,凸解析の基本事項,確率的最適化とは,オンライン型確率的最適化,バッチ型確率的最適化,分散環境での確率的最適化)