Similar to 時系列ビッグデータの特徴自動抽出とリアルタイム将来予測(第9回ステアラボ人工知能セミナー)(20)
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ちょっと前になりますが、昨年12月に行われた機械学習のトップカンファレンスであるNIPS2015の講演ビデオが上がっているようなのでチェックしてみました。今回ご紹介するのはケンブリッジ大学のZoubin Ghahramani教授の研究です。 datasciencereport.com 同教授は今後excitingな機械学習の基礎・応用に関する取り組みとして次のような6テーマを紹介しています。 ・Bayesian Nonparametrics ベイジアンノンパラメトリクスでは、無限次元を持つモデルを仮定することにより、データ量に応じて適切なモデルを学習することができます。こういったモデルは関数上の確率分布(確率過程)を考慮することによって実現できます。代表的な例はガウス過程、中華料理店過程、インド料理過程などです(ご飯ばっかりですね)。 ガウス過程は、回帰や識別、ランキングや次元削減に使われ
出典は列挙するだけでなく、脚注などを用いてどの記述の情報源であるかを明記してください。 記事の信頼性向上にご協力をお願いいたします。(2017年12月) 5軸マシニングセンタ マシニングセンタ(英: machining center)は、自動工具交換機能(英: automatic tool changer; ATC)を有したNCフライス盤のこと。工具マガジンに多数の切削工具(ツール)が格納されており、コンピュータ数値制御(CNC)の指令によって機械が自動的に工具を交換することにより、フライス削りや中ぐり、穴あけ、ねじ立てなどの様々な加工を連続して行うことができる。 1958年にアメリカのKerny & Trecker社が、水平主軸を有し、自動工具交換装置や工具マガジン、パレット割出装置、パレットチェンジャーを備えたNCフライス盤を、世界で初めて「マシニングセンタ」と名付けて発表したのが始ま
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