中国古典:classics 水のように生きる-老子思想の根本にある道
水のように生きる-老子思想の根本にある道(道、変化、自然、あるがままの状態、地は天に法り、天は道に法り、道は自然に法る、混沌の運動、キリスト教、天地の創造主、改まらず、哲学、道家思想、儒家思想、隠君子、実践道徳、司馬遷、思想書、河上公、注釈、老耼、老萊子、太史儋、史記、老子伝、老子道徳経、道徳経、道徳真経、帛書、楚簡)
中国古典:classics 推論技術:inference Technology 保護中: 説明できる人工知能(9)モデル非依存の解釈(ALE plot)
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)に活用可能な説明できる機械学習での後付け解釈モデル、モデル非依存解釈手法のうちの一つALE plotについて
Clojure 保護中: Apache SparkとMLlibによる大規模な機械学習
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Apache SparkとMLlibによる大規模な機械学習(予測値、RMSE、因子行列、ランク、潜在的特徴、近傍領域、二乗和誤差、Mahout、ALS、Scala、RDD、交互最小二乗法、alternating least squares、確率的勾配降下法、永続化、キャッシュ、Flambo、Clojure、Java)
python 保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用(1)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強化学習に対するニューラルネットワークの適用の概要(Agent、Epsilon-Greedy法、Trainer、Observer、Logger、確率的勾配降下法、Stochastic Gradient Descent、SGD、Adaptive Moment Estimation、Adam、Optimizer、誤差逆伝搬法、Backpropagation、勾配、活性化関数、バッチ法、価値関数、戦略)
IOT技術:IOT Technology 分散データ処理を可能とするApache Sparkの導入と環境設定
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分散データ処理を可能とするApache Sparkの導入と環境設定(NodeManager、YARN、spark-master、ResourceManager、spark-worker、HDFS、NameNode、DataNode、spark-client、CDH5.4、haddop、Yum、CentOS)
アーキテクチャ マイクロサービスのデプロイと運用-DockerとKubernetes
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マイクロサービスのデプロイと運用-DockerとKubernetes(minikube、コンテナ、デプロイ、kube-ctl、ローリングアップグレード、自動ビンパッキング、水平スケーリング、スケールアップ、スケールダウン、自己回復、kubelet、kube-apiserver, etcd, kube-controller- manager, kube- scheduler、Pod、kube-proxy、Docker CLI、Docker Registry、cgroups、Linuxカーネル、カーネルネームスペース 、ユニオンマウントオプション、Hypervisor)
アルゴリズム:Algorithms アンサンブル法による機械学習 -基礎とアルゴリズム 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アンサンブル法による機械学習での基礎とアルゴリズム(クラス不均衡学習、コスト考慮型学習、アクティプラーニング、半教師あり学習、類似性に基づく手法、クラスタリングアンサンブル法、グラフに基づく手法、祭ラベルに基づく手法、変換に基づく手法、クラスタリング、最適化に基づく枝刈り、アンサンブル枝刈り、結合法、バギング、ブースティング)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 正定値行列の情報幾何(3)計算の手順と曲率
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正定値行列の情報幾何としての計算の手順と曲率(双対ギャップ、アフィン微分幾何、ヘッセ幾何、ガウシアングラフィカルモデル、偏微分方程式論、確率論、線形計画問題、正定値対称行列、半正定値計画問題、予測子・修正子法、多項式時間アルゴリズム、幾何情報的量、ニュートン法、中心曲線、内点法、主内点法、双対内点法、主双対内点法、近似最適解、アフィン空間、ポテンシャル関数)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 確率的バンディッド問題の方策 尤度に基づく方策(UCBとMED方策)
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バンディッド問題の方策 尤度に基づくUCB方策とMED方策(MED方策(Indexed Mimimum Empirical Divergence policy)、KL-UCB方策、DMED方策、リグレット上界、ベルヌーイ分布、大偏差原理、Deterministic Minimum Empirical Divergence policy、ニュートン法、KLダイバージェンス、ビンスカーの不等式、ヘフディングの不等式、チェルノフ・ヘフディングの不等式、Upper Confidence Bound)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 統計数学理論における判別適合的損失についての概要
統計数学理論における判別適合的損失についての概要(ランプ損失、凸マージン損失、非凸なΦ-マージン損失、判別適合的、ロバスト・サポートベクトルマシン、判別適合性定理、L2-サポートベクトルマシン、2乗ヒンジ損失、ロジスティック損失、ヒンジ損失、ブースティング、指数損失、凸マージン損失の判別適合性定理、ベイズ規則、予測Φ-損失、予測判別誤差、単調非増加凸関数、経験Φ-損失、経験判別誤差)