機械学習プロフェッショナルシリーズを流し読みして全体感をつかむ

最適輸送の理論とアルゴリズム

機械学習工学

深層学習

ベイズ深層学習

強化学習

ガウス過程と機械学習

音声認識

深層学習による自然言語処理

画像認識

統計的因果探索

機械学習のための連続最適化

1章 はじめに

2章 基礎事項

3章 最適性条件とアルゴリズムの停止条件

4章 勾配法の基礎

5章 ニュートン法

6章 共役勾配法

7章 準ニュートン法

8章 信頼領域法

9章 等式制約付き最適化の最適性条件

10章 不等式制約付き最適化の最適性条件

11章 主問題に対する最適化法

12章 ラグランジュ関数を用いる最適化法

13章 上界最小化アルゴリズム

14章 サポートベクトルマシンと最適化

オンライン予測

1章 エキスパート統合問題

2章 オンライン凸最適か

3章 ランダムネスに基づくオンライン予測

4章 組み合わせ論的オンライン予測

関係データ学習

1章 導入：関係データ解析とは

2章 対照関係データのクラスタリング技術：スペクトラルクラスタリング

3章 非対称関係データのクラスタリング技術：確率的ブロックモデルと無限関係モデル

4章 行列分解

5章 高次関係データとテンソル

6章 テンソル分解

データ解析におけるプライバシー保護

1章 データ解析におけるプライバシー保護技術の概要

2章 パーソナルデータ提供におけるプライバシーの問題

3章 パーソナルデータ提供におけるデータの構成要素

4章 パーソナルデータ提供のリスクと有用性

5章 パーソナルデータの匿名化

6章 識別不可能性と攻撃者モデル

7章 統計量の公開における差分プライバシーの理論

8章 差分プライバシーのメカニズム

9章 差分プライバシーと機械学習

10章 秘密計算の定式化と安全性

11章 秘密鍵暗号と公開鍵あんごう

12章 準同型暗号による秘密計算

13章 秘匿回路による秘密計算

14章 秘密分散による秘密計算

ウェブデータの機械学習

バンディット問題の理論とアルゴリズム

グラフィカルモデル

ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング

1章 ヒューマンコンピュテーションとクラウド

2章 ヒューマンコンピュテーションシステムの設計論

3章 クラウドソーシングの品質管理

4章 クラウドソーシングによるデータ解析

5章 今後の展望

ノンパラメトリックベイズ

1章 確率分布に関する基礎知識

2章 確率的生成モデルと学習

3章 ベイズ推定

4章 クラスタリング

5章 ノンパラメトリックベイズモデル入門からクラスタリングへの応用

6章 構造変化推定への応用

7章 因子分析・スパースモデリングへの応用

8章 測度論の基礎

9章 点過程からみるノンパラメトリックベイズモデル

変分ヘイズ学習

スパース性に基づく機械学習

生命情報処理における機械学習

1章 計算機科学者のための生命科学入門

2章 多重検定と無限次数多重検定法

3章 推定量設計の理論と方法

劣モジュラ最適化と機械学習

1章 学習における劣モジュラ性

2章 劣モジュラ最適化の基礎

3章 劣モジュラ関数の最大化と貪欲法の適用

4章 最大流とグラフカット

5章 劣モジュラ最適化を用いた構造正則化学習

統計的学習理論

確率的最適化

1章 教師あり学習と正則化

2章 凸解析の基本事項

3章 確率最適化とは

4章 オンライン型確率的最適化

5章 バッチ型確率的最適化

6章 分散環境での確率的最適化

異常検知と変化検知

サポートベクトルマシン

機械学習のための確率と統計

オンライン機械学習

1章 序論

2章 準備

3章 基礎

4章 発展

5章 性能解析

6章 実装

トピックモデル