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綿岡
綿岡 (
@Wataoka_Koki
)
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公平性により生じる敵対的攻撃に対する脆弱性
JSAI発表終わった! 自分の論文に引用しまくってきた手法の提案者の神嶌先生(@shima__shima )が聴講者にいてド緊張した笑 https://t.co/d3HbCJpah0
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OA
もうちょっとだよなー,ディープラーニング
甘利 俊一 (2017). もうちょっとだよなー,ディープラーニング, 人工知能 (32), 827-835 https://t.co/L7ZgmrDT2y
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グラフニューラルネットワークを用いたメッシュベース数値解析の汎用的な学習
「物理シミュレーションの機械学習 に関する近年の動向と研究紹介」の情報まとめておきます! スライド:https://t.co/kksnlUBj0s 動画:https://t.co/UVRbigFTTQ arXiv 論文(本日アップデートしました):https://t.co/9mP1LVrhje 日本語論文:https://t.co/2G3Eek6YqE #OpenNA
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決定木モデルの解釈におけるSHAP値の有用性の検証
特徴量の解像度(カーディナリティ)が低い場合は、feature impotanceが低く出やすいの知らんかった、安易に何も考えずにfeature importanceで特徴選ぶのやめよう... https://t.co/XgMmr64K8C https://t.co/WkDJKJHi3B #JSAI2020
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機械学習・データマイニングにおける公平性
2019年3月に人工知能学会の会誌に @jkomiyama_ さんと執筆した記事「機械学習・データマイニングにおける公平性」に,正誤表の内容が反映されました.無料で閲覧できます. https://t.co/hoHthIrcu5
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