2022年4月19日
Interface編集部
第1回
複数の評価項目を持つデータを任意のグループに分けてくれるk平均法
牧野 浩二/足立 悠
第2回
新しい軸を追加してデータを多角的にみる「主成分分析」
牧野 浩二/足立 悠
第3回
コンピュータが自分で試行錯誤して少しずつ賢くなる「強化学習」
牧野 浩二/足立 悠
第4回
強化学習2…人工知能vs.人工知能
牧野 浩二/足立 悠
第5回
新規データの仕分けが得意なサポート・ベクタ・マシン
牧野 浩二/足立 悠
第6回
未来予測！ 時系列データ解析
牧野 浩二/足立 悠
第7回
クロス集計やポジ・ネガ解析でアンケートを読み解く
牧野 浩二/足立 悠
第8回
ディープ・ラーニング その1…まずはニューラル・ネットワークを体感しよう
牧野 浩二/足立 悠
第9回
ディープ・ラーニング その2…より認識精度の高い畳み込みニューラル・ネットワーク
牧野 浩二/足立 悠
第10回
たくさんの複雑な特徴を持つ生物や物体の解析…似た特徴を持つもの同士を近くに配置する自己組織化マップ
牧野 浩二
第11回
人の意思決定を科学する…お金をもらったときのうれしさなどを定量的に扱う方法
牧野 浩二
第12回
ディープ・ラーニング その3…競い合いながら成長し誰も見たことがない新しい画像を生成できるGAN
牧野 浩二
第13回
あいまいさを数値的に評価する「ファジィ理論」
牧野 浩二
第14回
ファジイ制御の応用レッスン「温度制御＆ライン・トレース」
牧野 浩二
第15回
ディープ・ラーニングの1つ…1 つだけの結果が欲しいときに使う「回帰問題」
牧野 浩二
第16回
回帰問題を利用したデータの補完と予測
足立 悠
第17回
ディープ・ラーニング「YOLO」で物体検出
牧野 浩二
