アルゴリズム:Algorithms Protected: 深層強化学習の弱点の克服 局所最適な行動/過学習への対応(1)模倣学習
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人工知能:Artificial Intelligence
アルゴリズム:Algorithms python Protected: 深層強化学習の弱点の克服 再現性の低さへの対応:進化戦略
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アルゴリズム:Algorithms Protected: バンディット手法の応用(3)推薦システム
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アルゴリズム:Algorithms Protected: バンディット手法の応用(2)インターネット広告
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アルゴリズム:Algorithms Protected: バンディット手法の応用(1)モンテカルロ木探索
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アルゴリズム:Algorithms Protected: バンディット問題の拡張としての部分観測問題について
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アルゴリズム:Algorithms Protected: バンディッド問題の拡張としての時間変化のあるバンディット問題と比較バンディット
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バンディッド問題の拡張としての時間変化のあるバンディット問題と比較バンディット(RMED方策、コンドルセ勝者、経験ダイバージェンス、大偏差原理、ボルダ勝者、コープラン勝者、トンプソン抽出、弱リグレット、全順序の仮定、睡眠型バンディット、滅亡型バンディット、非休止型バンディット、割引UCB方策、UCB方策、敵対的バンディット、Exp3方策、LinUCB、文脈付きバンディット)
アルゴリズム:Algorithms Protected: アトミックノルムによるスパース機械学習の数学的性質と最適化
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アトミックノルムによるスパース機械学習の数学的性質と最適化(L∞ノルム、双対問題、ロバスト主成分分析、前景画像抽出、低ランク行列、スパース行列、ラグランジュ乗数、補助変数、拡張ラグランジュ関数、指示関数、スペクトルノルム、ロバスト主成分分析、フランク・ウォルフェ法、双対における交互乗数法、L1ノルム制約付き二乗回帰問題、正則化パラメータ、経験誤差、曲率パラメータ、アトミックノルム、prox作用素、凸包、ノルムの等価性、双対ノルム)
アルゴリズム:Algorithms Protected: アトミックノルムによるスパース機械学習の定義と具体例
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アトミックノルムによるスパース機械学習での定義と具体例(テンソルの核型ノルム、nuclear norm、高階テンソル、トレースノルム、K階テンソル、アトム集合、汚いモデル、dirty model、マルチタスク学習、制約なし最適化問題、ロバスト主成分分析、L1ノルム、グループL1ノルム、L1誤差項、ロバスト統計、フロベニウスノルム、外れ値推定、重複のあるグループ正則化、アトム集合の和集合、ベクトルの要素単位のスパース性、グループ単位のスパース性、行列の低ランク性)
アルゴリズム:Algorithms Protected: 機械学習における連続最適化としての上界最小化アルゴリズム
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