SJ (@SJ_PROJECT)

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RT @arakencloud: まさか積乱雲の研究してる自分が,アニメ映画のなかでも積乱雲の研究することになるとは思いもしなかったです.#天気の子 https://t.co/KsZG0v1g8P https://t.co/MG6th0HtvR
意味がわからんけど凄い。。 KAKEN — 研究課題をさがす | 微分ガロア理論の量子化 (KAKENHI-PROJECT-25610004) https://t.co/4ATyhFyshh
RT @tksakaki: 損保会社の現場ニーズに対して、災害の被害想定予測を色々なデータと統計的アプローチの組み合わせてデータを前処理した後、予測モデルを構築している。研究目的・アプローチの丁寧さ・成果物のクオリティが企業研究として素晴らしかった。 https://t.co/…

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ぷよぷよAIの論文です。 ぷよぷよってAI研究のいいテーマですね。 https://t.co/d6HWwZEtf4 https://t.co/cc3HLG84Fi
にしても、後期高齢者76歳の実家の親父ですらPythonを新たに学んでコードを書いて挙げ句の果てに学会発表までできるのだから、「未経験からデータサイエンティスト・機械学習エンジニア志望」の若者たちはたかがPythonぐらいさっさと覚えろって話なんだなと思った https://t.co/INZZyMhujm
まさか積乱雲の研究してる自分が,アニメ映画のなかでも積乱雲の研究することになるとは思いもしなかったです.#天気の子 https://t.co/KsZG0v1g8P https://t.co/MG6th0HtvR
異常検出において、「教師あり」vs「教師なし」で「教師なし」が勝った一例。 https://t.co/tFsw7ssmQh コンクリートの打音スペクトル(スペクトログラムではない)で異常個所を見つける研究。「教師あり」が80%強の精度、「教師なし」(オートエンコーダ)は100%の精度に。
損保会社の現場ニーズに対して、災害の被害想定予測を色々なデータと統計的アプローチの組み合わせてデータを前処理した後、予測モデルを構築している。研究目的・アプローチの丁寧さ・成果物のクオリティが企業研究として素晴らしかった。 https://t.co/BB5aEmB3xb #JSAI2019 #JSAI2019CSS

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