Protected: モダンJavascriptの基本から始める React実践 – モダンJavascriptの機能(2)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるReact等で活用されるモダンJavascript(スプレッド構文、オブジェクトの省略記法、map,filter、三項演算子、論理演算子)
岩波データサイエンス-ベイズモデリングの世界 読書メモ
岩波データサイエンス-ベイズモデリングの世界 読書メモ
「岩波データサイエンス-ベイズモデリングの世界」 読書メモ。
はじめに
第I部 ベイズモデリングの世界
平均値から個性へ 統計的モデリングの...
Inductive logic Programming 2016論文集より
ILP 2016 26th International Conference Inductive Logic Programming
前回は、ILP2012について述べている。今回は、第2...
ISWC2021論文集より
ISWC2021論文集より
知識情報をハンドリングする人工知能技術の一つであるセマンティックウェブ技術の国際学会であるISWC2021より。前回はISWC2020について述べた。今回はコロナウィルスの影響で仮想会議とし...
Protected: モダンJavascriptの基本から始める React実践 – モダンJavascriptの機能(1)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクのためのフロントエンド技術、モダンJavascriptの機能概要(変数、関数、分割代入)
Protected: 統計的因果効果の基礎(3)操作変数法とまとめ
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Protected: 統計的因果効果の基礎(2)回帰モデルを用いた手法とマッチングと層別解析を用いた手法
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統計的因果推論のための回帰モデル手法、マッチングと層別解析手法を使った因果効果推定
Protected: 統計的因果効果の基礎(1)ルービン効果モデルに基づく因果効果の定義
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ルービン効果モデルに基づく因果効果の定義と統計的因果効果の推定(ATT、ATU、ATE)
Protected: Bootstrap5 フロントエンド開発の教科書 – イントロダクションとBootstrapの導入まで
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるフレキシブルなフロントエンドフレームワークであるBootstrap5の概要(フルードグリッド、フルードイメージ、メディアクエリ、グリッドシステム)と実際の導入までを紹介
機械学習プロフェッショナルシリーズ – ガウス過程と機械学習 読書メモ
サマリー
ガウス過程 (Gaussian Process; GP) は、確率論に基づくノンパラメトリックな回帰やクラス分類の手法であり、連続的なデータのモデリングに利用される確率過程の一種となる。ガウス過程のアプローチでは...