アルゴリズム:Algorithms

保護中: Clojureを用いた回帰分析(2) 重回帰モデル

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Clojure

webクローリング技術の概要とPython/Clojure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webクローリング技術の概要とPython/Clojureによる実装(jsoup、clj-http、enlive、clojure.data.json、HTML、CSS、XPATH、JSON、BeautifulSoup、Scrapy、データ抽出、自然言語処理、データベース、検索、SNS分析)
ICT技術:ICT Technology

Kubernetesの概要と環境設定、参考図書

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Kubernetesの概要と環境設定、参考図書(マイクロサービス、Spinnaker、Blue、コンテナ、クラウドネィティブ、Skaffold、Clair、セキュリティ、BuildKit、Kaniko、Operator、Helm、Chart、Sock Shop、YAML、Prometheus、Grafana、Pod、Minikube)

街道をゆく 因幡・伯耆のみち

司馬遼太郎の街道をゆく 因幡・伯耆のみち(江島大橋、ベタ踏み橋、水木しげるロード、水木しげる記念館、境港、皆生温泉、皆生トライアスロン、伯耆大山、倉吉、倉吉絣、淤岐ノ島、因幡の白兎、大国主命、八十神、出雲国、因幡の源左、妙好人、柳宗悦、鈴木大拙、禅、民芸、日本民藝館、万葉集、大伴家持、大化の改新、蘇我入鹿、中大兄皇子、因幡の国府、早野、那岐山、桃太郎、出雲大社、八岐大蛇、須佐之男命、吉備津彦命、智頭町、鳥取、中国山地)
キリスト教

保護中: 特別講義「ソクラテスの弁明」より哲学とは何か

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アルゴリズム:Algorithms

保護中: プレイヤーの行動の候補が膨大あるいは連続的な場合の最適腕バンディットとベイズ最適(1)

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プレイヤーの行動の候補が膨大あるいは連続的な場合の最適腕バンディットとベイズ最適(線形カール、線形バンディット、共分散関数、マターンカーネル、ガウスカーネル、正定値カーネル関数、ブロック行列、逆行列公式、事前同時確率密度、ガウス過程、リプシッツ連続、ユークリッドノルム、単純リグレット、ブラックボックス最適化、最適腕識別、リグレット、交差確認、leave-one-out交差確認、連続腕バンディット)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: トレースノルム正則化に基づくスパース機械学習

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トレースノルム正則化に基づくスパース機械学習(PROPACK、ランダム射影、特異点分解、低ランク、スパース行列、近接勾配の更新式、協調フィルタリング、特異値ソルバー、トレースノルム、prox作用、正則化パラメータ、特異値、特異ベクトル、加速付き近接勾配法、トレースノルム正則化付き学習問題、半正定行列、行列の平方根、フロベニウスノルム、フロベニウスノルム二乗正則化、トーレスノルム最小化、2値分類問題、マルチタスク学習、グループL1ノルム、推薦システム)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 機械学習における制約付き不等式最適化問題の最適性条件

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機械学習における制約付き不等式最適化問題の最適性条件(双対問題、強双対性、ラグランジュ関数、線形計画問題、スレイター条件、主双対内点法、弱双対性、凸最適化の1次の十分条件、2次の十分条件、KKT条件、停留条件、1次の最適性条件、有効制約式、Karush-Kuhn-Tucker、局所最適解)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 確率的最適化における凸解析の基本事項(1)凸関数と劣微分、双対関数

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最適化における凸解析の基本事項での凸関数と劣微分、双対関数(凸関数、共役関数、ヤング・フェンシェルの不等式、劣微分、ルジャンドル変換、劣勾配、L1ノルム、相対的内点、アフィン包、アフィン集合、閉包、エピグラフ、凸包、平滑凸関数、狭義凸関数、真凸閉関数、閉凸閉関数、実行定義域、凸集合)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: ベイズ推論における線形次元削減モデルでの画像特徴抽出と欠損値推論

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ベイズ推論における線形次元削減モデルでの画像特徴抽出と欠損値推論(欠損画像情報復元、欠陥値補間、変分推論、未記入アンケート、未記入プロファイル情報、複数センサー統合、線形次元圧縮アルゴリズム、画像非可逆圧縮)
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