RT @dritoshi: グラントのヒアリングでも同じ問題がありそう。「審査のゆがみ：全日本吹奏楽コンクールを例に」https://t.co/0509IGqAhD

聞き逃したやつ見てたらめっちゃ面白い発表あったわ https://t.co/zhSYXvGh1V

RT @saltcooky: JSAIで一番面白かった発表は、人の位置情報の時系列をトークン列に置き換えてGPT-2で学習、人の移動軌道を生成する研究 https://t.co/uaQZlIljS6

RT @makoto_B: これを見て少し調べてみた。以下、「大卒・大学院卒者の所得関数分析」という論文が出ていて、p28に学位別の生涯所得推定として学部卒2億5600万円、修士卒2億8708万円、博士卒3億6297万円と出ている。学生のみなさんはこういうのも考えて進路選択しま…

やりたいのまさにこれなんだけど流石にめんどくさすぎる そして論文になってるのは草 Excelに よ る畳 み 込 み計算法の 考案 https://t.co/g2UDXzW4dV

RT @_suk1yak1: 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 htt…

RT @nan_makersstat: NNの特徴量の重要度を知るために一個抜く、という論文が流れてきたけど、そんな面倒な事するなら今年のJSAIで出てた勾配ベースの手法で良くない？ https://t.co/Ngb7xZR0UU

突発性難聴と診断されたので論文読んでみた。治癒率33%ってまじですか… ・原因も何が起きているかもよく分からない ・様々な治療法あるが、有効性は立証されていない ・薬効ではなく自然治癒説もある ・早期治療が吉という定説があるが、これにも疑問 https://t.co/t0amOf44Gj

KLab機械学習G濱田らの共著論文が公開されました。 本論文は昨年開催された進化計算シンポジウム2021のオープンスペースディスカッションについてまとめたものです。進化計算分野の現在の課題や将来の研究の方向性などについて参加者が様々なトピックを持ち寄って議論しました https://t.co/O3ox28QlA8

2020年12月に開催されたWISS2020で発表し、最優秀発表賞（一般）を受賞した内容が委員による推薦論文にも推薦され、査読の末、学会誌「コンピュータ ソフトウェア」に採録されました！！ J-STAGE Articles - askTA : 消極性を考慮した オンライン演習講義支援システム https://t.co/y4RmyjCzcF

インド人とネパール人とパキスタン人の「インド料理屋」を支えているネットワークについては、すでに研究があります。互いの対立があり、同国人内でも出身地やモスク、インド人学校などを基点にして、それぞれ異なるリクルート・出店戦略があります。 https://t.co/e20mDCsxKa https://t.co/ARUQlFX94j

アカポスこっわ． https://t.co/5XcThlTeLW https://t.co/UIbO91dSyE

@kapt0nH @nkowne63 突然失礼します。子音と母音の与える印象についての研究がプロダクト命名の際に意識されている事例を耳にしたことがあり、その際は以下の研究が引用されていました。実際に、この研究ではp,r,kは明るい印象を与える子音であると結論付けられています。 https://t.co/lvpCVxXzWn

日本計算工学会論文集2020年2020巻1号にて、論文が公開されました。この機械学習モデルはメッシュのトポロジーが変わってもワークし、多様な支配方程式について効率的に学習できる可能性があります。どうぞご覧ください。 https://t.co/p3ZIOIqzTp

これ単純だけど面白いアイディアだった。決定木アンサンブル系の手法の変数重要度の計算方法の提案。決定木群を単体の予測性能で2分し、性能が良い/悪い群で使われている度合いから変数の重要度を測る。 [4Rin1-26] 決定木アンサンブルにおける出現頻度比に基づく変数重要度 https://t.co/ArIpKdDJSH

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

朝イチでこれ聴いたけど面白かった。複数の決定木を利用する機械学習モデルを簡略化したいという取り組みで、最小交差集合をO(nlogn)で計算することで、利用する分岐条件を絞り込んでいる。 [2I1-GS-2-01] 決定森の分岐条件の共有化の効果と応用 https://t.co/pJEBYAJGAN

こんな研究あるのか。数字でみるとものすごい状況の変化。 / 他1コメント https://t.co/baoPAicMOs “博士課程修了者の大学教員ポスト採用率” https://t.co/oBR2KhY5q2

こんな研究あるのか。数字でみるとものすごい状況の変化。 / 他1コメント https://t.co/baoPAicMOs “博士課程修了者の大学教員ポスト採用率” https://t.co/oBR2KhY5q2

NNの特徴量の重要度を知るために一個抜く、という論文が流れてきたけど、そんな面倒な事するなら今年のJSAIで出てた勾配ベースの手法で良くない？ https://t.co/Ngb7xZR0UU