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)
オンライン予測
データの幾何学的アプローチ
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データの幾何学的アプローチ(物理学、量子情報、オンライン予測、ブレグマン・ダイバージェンス、フィッシャー情報行列、ベーテ自由エネルギー関数、ガウシアングラフィカルモデル、半正定値計画問題、正定値対称行列、確率分布、双対問題、トポロジカル、柔らかい幾何学、位相幾何学、量子情報幾何、ワッサースタイン幾何、ルピナー幾何、統計幾何学)
保護中: ランダムネスに基づくオンライン予測
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)タスクのためのオンライン予測性能改善のためのランダム性に基づくFPL(Follow the Perturbed Leader)戦略とガンベル分布
保護中: オンライン凸最適化(3)exp凹性とONS
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)タスクのためのオンライン予測の為の凸最適化(exp凹性とONSのケース)
保護中: オンライン凸最適化(2)正則化によるFTL戦略の補完
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)タスクのためのオンライン予測における正則化技術(L2ノルム)の導入によるFTL戦略の補完
保護中: オンライン凸最適化(1)FTL戦略とBTL補題
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)タスクのためのオンライン予測でのオンライン凸最適化とFTL戦略とBTL補題
機械学習プロフェッショナルシリーズ「オンライン予測」読書メモ
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予測問題と意思決定問題を組み合わせた機械学習であるオンライン予測
オンライン学習とオンライン予測について
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逐次的な機械学習技術であるオンライン学習とそれらに意思決定問題を組み合わせたオンライン予測について
意思決定の理論と数学的決断の技術
強化学習、オンライン予測、高速自動株取引のアルゴリズムなどに用いられる数学的意思決定手法について説明します。つの意思決定戦略を説明した後、主観的確率、ベイズ理論、多重概念理論、供給上昇理論を紹介します。
保護中: オンライン予測でのエキスパート統合問題の概要とリグレット導入まで
逐次的な予測問題を解く為のオンライン予測学習の概要、リグレットの導入