グラフデータベースは一般的に広まり使われるようになりました。不正利用検知、リコメンデーション、MDM、ネットワーク、アクセスマネージメントはよく見かけるユースケースです。最近ではそれに加えAI、機械学習、自然言語処理の分野に使われるようになりました。自然言語をどのように格納しどのように理解するのかをNeo4jのデモを交えながらわかりやすくお伝えします。

ちょっと機械学習の比較的有名なモデルやアルゴリズムの初出について年表を作ってみた。 って今週末用の資料なんだけどねw 1805 Method of Least Squares 1901 PCA (Principal Component Analysis) 1905 Random Walk -1925 Logistic Regression 1936 Fisher's Linear Discriminant Analysis 1946 Monte Carlo Method 1948 n-gram model 1950 RKHS (Reproducing Kernel Hilbert Space) 1950s Markov Decision Process -1957 Perceptron 1958 Kalman Filter 1960s Hidden Markov Model -1961 N
岡崎直観. 2015. 単語の分散表現と構成性の計算モデルの発展. 2015年度人工知能学会全国大会(第29回), OS-1 意味と理解のコンピューティング (2), 2F5-OS-01b-1.
2016/12/15: にわかに閲覧者が増えたのでおかしなところを微修正 概要 統計学史をちょっと調べていておもしろかったのでまとめてみた 技術的にはすごく初歩的な話なので, 回帰分析 (最小二乗法) の入門的な「読み物」という位置づけになりそう 入門的な読み物なので, 特に最小二乗法の説明箇所は中学高校の数学の知識だけで理解できるような表現をしている, したつもり. PDF換算で 10 ページ (ただし画像が結構多い) 惑星の軌道を予測する連立方程式で惑星の軌道を予測する19世紀初頭にフランスの数学者ルジャンドル*1が最小二乗法のアイディアを最初に発表したが, ドイツの数学者ガウス*2が直後に自分こそが先に思いついたと主張し, 論争を生んだという (Abdulle & Wanner, 2002, 200 Years of Least Squares Method). しかし, いずれが先
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