Symbolic Logic Inductive logic Programming 2019論文集より 機械学習技術 人工知能技術 自然言語処理技術 セマンティックウェブ技術 オントロジー技術 デジタルトランスフォーメーション技術 知識情報処理技術 AI学会論文を集めて 推論技術 前回はILP2018について述べた。今回は2019年... Symbolic Logicグラフ理論推論技術:inference Technology数理論理学最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics関係データ学習
IOT技術:IOT Technology Protected: 劣モジュラ関数の最大化と貪欲法の適用(1) 貪欲法の概要と文書要約タスクへの適用 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離散情報の最適化手法:劣モジュラ関数最大化への貪欲法の適用と文書要約タスクへの活用 IOT技術:IOT Technologyアルゴリズム:Algorithms幾何学:Geometry推論技術:inference Technology数理論理学:Mathematical logic最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics関係データ学習
アルゴリズム:Algorithms Protected: 劣モジュラ最適化の基礎(5)ロヴァース拡張と多重線形拡張 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離散情報のアプローチである劣モジュラ最適化の基礎としてのロヴァース拡張と多重線形拡張を用いた劣モジュラ性の解釈 アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論スパースモデリング微分積分:Calculus推論技術:inference Technology数理論理学:Mathematical logic最適化:Optimization機械学習:Machine Learning
IOT技術:IOT Technology Protected: 劣モジュラ最適化の基礎(4)基多面体上の線形最適化とノルム最適化によるアプローチ 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離散情報の最適化手法の一つである劣モジュラ最適化での基多面体上の線形最適化とノルム最適化による劣モジュラアプローチ IOT技術:IOT Technologyアルゴリズム:Algorithmsグラフ理論幾何学:Geometry推論技術:inference Technology数理論理学:Mathematical logic最適化:Optimization機械学習:Machine Learning関係データ学習
Stream Data Processing Protected: ストリームデータや大量データを高速に処理するPF:Apache Spark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オープンソースのプラットフォームである、ストリームデータや大量データを高速に処理するApacheSparkの概要 Stream Data Processingweb技術:web technologyオンライン学習強化学習時系列データ解析機械学習:Machine Learning異常検知・変化検知非同期/並行処理:Asynchronous/parallel processing
CSS Protected: Laravelを使ったwebページ開発(2)簡単なアプリケーション構築まで 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PHPフレームワークLaravelでの簡単なウェブアプリ構築例 CSSjavascriptPHPweb技術:web technologyデータベース技術:DataBase Technologyユーザーインターフェース/データビジュアライゼーション
Symbolic Logic Knowledge Graph and Semantic Computing 機械学習技術 人工知能技術 深層学習技術 自然言語処理技術 セマンティックウェブ技術 オントロジー技術 知識情報処理 AI学会論文集を集めて デジタルトランスフォーメーション技術 Knowledge Graph and ... Symbolic Logicグラフ理論セマンテックウェブ技術:Semantic web Technologyユーザーインターフェース/データビジュアライゼーション推論技術:inference Technology検索技術:Search Technology自然言語処理:Natural Language Processing関係データ学習
Symbolic Logic Inductive logic Programming 2018論文集より 前回はILP2017について述べた。今回はイタリア/フェラーラで開催されたILP2018について述べる。 帰納論理プログラミング(ILP)は機械学習のサブフィールドであり、例、背景知識、仮説を表現する... Symbolic Logicグラフ理論推論技術:inference Technology数理論理学最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics関係データ学習
Symbolic Logic Protected: 劣モジュラ最適化の基礎(3)基多面体の最小ノルム点を利用した劣モジュラ関数最小化問題アルゴリズム 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離散情報の最適化手法(劣モジュラ最適化)の手法の一つである基多面体最小ノルム点を使った劣モジュラ関数最小化問題アルゴリズム Symbolic Logicアルゴリズム:Algorithmsグラフ理論微分積分:Calculus推論技術:inference Technology数理論理学最適化:Optimization確率・統計:Probability and Statistics関係データ学習
Symbolic Logic Protected: 劣モジュラ最適化の基礎(2)劣モジュラ関数の基本性質 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)タスクのための離散情報の最適化アルゴリズム(劣モジュラー最適化)の基礎としての劣モジュラ関数の3つの基本性質(正規化、非負、対称)とグラフカット最大・最小化問題への適用 Symbolic Logicグラフ理論推論技術:inference Technology数理論理学最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics関係データ学習