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Aki Ariga (@chezou)

投稿一覧（最新100件）

42 0 0 0 OA Notes on the Writing of Scientific English for Japanese Physicists

Notes on the Writing of Scientific English for Japanese Physicists https://t.co/6gnamnrY7Q

11 0 0 0 OA 会議報告:IEEE 4th International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval(IEEE MIPR 2021)/ The 15th ACM Conference on Recommender Systems(RecSys 2021)

RT @shima__shima: 人工知能学会の会誌に， @usait0 さんと共に執筆した推薦システムの国際会議 RecSys2021 の会議報告が掲載されました 無料で閲覧できますので，ご関心のある方はご覧ください https://t.co/6MPs8zWhAF
RT @ceekz: 今月の人工知能（人工知能学会誌）に「COVID-19 流行下におけるソーシャルメディア ─日本での状況と研究動向・公開データセット─」という記事を寄稿しました。COVID-19に関する初期のSNS研究や公開データセットについて解説しています。 https:…

6 0 0 0 OA 裁判官が法廷に幽霊を出現させた話

CiNii見てたらすごいのを見つけてしまった。なんでも中国では法廷に被害者の幽霊を出現させて、被疑者の自白を迫る方法があったらしい。それにしても「幽霊と罪刑法定主義」というパワーワードよ https://t.co/hey2L0Lbrq https://t.co/Ba3VzAHEIG

8 0 0 0 生存時間分析を用いた広告クリエイティブの停止予測

RT @shunk031: 僕は @YoshifumiSeki さんと一緒にやっている「生存時間分析を用いた広告クリエイティブの停止予測」という発表を行います！ #JSAI2020 > 2020年度 人工知能学会全国大会（第34回）/生存時間分析を用いた広告クリエイティブの停止…

19 0 0 0 OA 2015年表紙更新にあたって ─前年の「表紙問題」のまとめとこれから─

@upura0 今は会員なら電子版無料で見れますよ https://t.co/bgzAH6DuQ3
RT @shima__shima: 人工知能学会の会誌に執筆した RecSys2019 の会議報告が掲載されました．会員以外でも無料で閲覧可能です． https://t.co/a8c7tUgXtG

57 0 0 0 OA 機械学習・データマイニングにおける公平性

RT @shima__shima: 人工知能 2019年3月号 に掲載された解説記事「機械学習・データマイニングにおける公平性」がまだ2年経っていませんが，特別に一般公開となりました： https://t.co/hoHthIrcu5 正誤表も新たに公開しましたので併せてご覧くだ…

54 0 0 0 OA 転移学習

RT @shima__shima: @chezou @hagino3000 @ysk_moto 共変量シフトは統計系の文脈ででてきて抽象的に分布が違うといった意味合いで最初に出てきました． 転移学習は機械学習分野で類似したデータという感じででてきました．2000年中頃はいろいろ…

5 0 0 0 OA モーラ系列と音象徴ベクトルによるオノマトペの印象推定法

@gachacomplete モーラごとの編集距離を計算するみたいな話はあるみたいです https://t.co/SJWM7i1cUk

20 0 0 0 OA 拾珎御伽璣訓蒙鑑草

RT @tkasasagi: I used KuroNet service on Edo period Automata book from NDL. It looks interesting. https://t.co/qhXxYBK8ZQ https://t.co/Fz3C…

8 0 0 0 レクチャーシリーズ:「人工知能の今」〔第5 回〕機械学習分野の俯瞰と展望

RT @shima__shima: .@kashi_pong さんと人工知能学会誌に レクチャーシリーズ：「人工知能の今」〔第5 回〕機械学習分野の俯瞰と展望 の記事を執筆しました．人工知能学会会員は無料で読めます． https://t.co/MmSZ2Dc2fS

38 0 0 0 OA ファジィ推論エキスパートシステムの現状と動向

RT @tmaehara: 家電は最も代表的なファジー論理 [https://t.co/bXNfsBm3Na] の応用例 [https://t.co/0djthdnCrF, https://t.co/PqjXR41RfJ] だし，ファジー論理は純然たる AI 技術で，IJCAI…

4 0 0 0 OA 人工知能

RT @tmaehara: @bonotake とても面白いです．[https://t.co/x0yGUT4rC3] に年表があり，92 年はまだ盛り上がってそうに見えますが，一方で [https://t.co/uDDp9pLUwk] をみると確かに 92 年くらいから学習ベー…

4 0 0 0 OA ファジィ理論生誕50周年を経て

RT @tmaehara: @bonotake とても面白いです．[https://t.co/x0yGUT4rC3] に年表があり，92 年はまだ盛り上がってそうに見えますが，一方で [https://t.co/uDDp9pLUwk] をみると確かに 92 年くらいから学習ベー…

9 0 0 0 OA 機械学習における説明可能性・公平性・安全性への工学的取り組み

RT @shima__shima: 本日は #jsai2019 企画セッション「機械学習における説明可能性・公平性・安全性への工学的取り組み」にてお話をさせていただきます．ご関心のある方はおいで下さい． https://t.co/Hhm2o5KhNA https://t.co/…

95 0 0 0 OA 深層学習を用いた画像識別タスクの精度向上テクニック

RT @yu4u: ゎーぃ。 @owruby ﾊﾟｲｾﾝの学習率とかdata augmentationとかアンサンブルとかの網羅的な検証論文（https://t.co/O4YI0Xn7ga）はKaggler見るべきでは！？（せんでん https://t.co/HI7Hhdwur…

1868 0 0 0 OA 統計検定を理解せずに使っている人のために I

“統計検定を理解せずに使っている人のために I - J-Stage” https://t.co/ebKFx7ceDL

1477 0 0 0 OA 統計検定を理解せずに使っている人のために II

“統計検定を理解せずに使っている人のために II” https://t.co/q4l6zSf8lG

30 0 0 0 OA Time Series Classification via Topological Data Analysis

RT @sfchaos: 昨年2月にプレスリリースが出ていた富士通研究所のtime delay embedding + TDA(topological data analysis) + deep learningによる時系列データ分類の論文 https://t.co/Xx77p…

4 0 0 0 OA ピーマンの重量分布の確率論と選果装置における選抜過程のシミュレーション

RT @gotoken: ピーマンの袋詰めの論文みつけたwww 農業施設 23(1), 1-6, 1992 The Society of Agricultural Structures, Japan https://t.co/FHxwg7eIYV

175 0 0 0 OA 実証分析による炎上の実態と炎上加担者属性の検証

@tetsuroito 回帰係数のp値が出せるんですね。ちなこれです https://t.co/dsXuJLI0Jq

175 0 0 0 OA 実証分析による炎上の実態と炎上加担者属性の検証

p値による有意差で話してるように見えるんだが、このケースでは意味あるんだろうか。統計詳しくないから判断できない...。 https://t.co/sAerKAXDAr /p値というか変数選択の方法が理解できていないというのがわかった https://t.co/dsXuJLI0Jq

175 0 0 0 OA 実証分析による炎上の実態と炎上加担者属性の検証

p値による有意差で話してるように見えるんだが、このケースでは意味あるんだろうか。統計詳しくないから判断できない...。 https://t.co/sAerKAXDAr / “実証分析による炎上の実態と炎上加担者属性の検証” https://t.co/dsXuJLI0Jq

436 0 0 0 OA なぜソフトウェア論文を書くのは難しい(と感じる)のか

RT @KuboBook: "なぜソフトウェア論文を書くのは難しい(と感じる)のか" https://t.co/enkzjIpF95 図がいいですね… https://t.co/BJmfLf5lR2

20 0 0 0 OA Julia言語による深層学習ライブラリの実装と評価

AI学会でJuliaだと / “jsai2016:1E5-1 Julia言語による深層学習ライブラリの実装と評価” https://t.co/BL7vq4EgNt

7 0 0 0 OA 確率勾配ブースティングを用いたテレコムの契約者行動予測モデルの紹介(KDD Cup 2009 での分析より)

“確率勾配ブースティングを用いたテレコムの契約者行動予測モデルの紹介（KDD Cup 2009 での分析より）” https://t.co/aiFMNwIYiu

7 0 0 0 オノマトペロリ:オノマトペを利用した料理推薦システム

“CiNii 論文 -  オノマトペロリ:オノマトペを利用した料理推薦システム” http://t.co/GuWdGV6WE0

3 0 0 0 OA スマートフォンにおけるコンテンツ閲覧と共有行動の分析

“jsai2015:3M4-3 スマートフォンにおけるコンテンツ閲覧と共有行動の分析” http://t.co/KvTZcBRL6M

2 0 0 0 OA クラウドソーシングにおける階層的分類タスクの品質管理手法

“jsai2015:3K3-OS-20a-1in クラウドソーシングにおける階層的分類タスクの品質管理手法” http://t.co/vGxxxY67x8

2 0 0 0 OA トピックモデルを用いた検索エンジン・サジェストの集約

“jsai2015:2H3-2in トピックモデルを用いた検索エンジン・サジェストの集約” http://t.co/5XZ6F5Ibwa

2 0 0 0 OA 特定商品ジャンルにおける検索エンジン・サジェストの統計分布と市場シェアの相関分析

“jsai2015:2H3-1in 特定商品ジャンルにおける検索エンジン・サジェストの統計分布と市場シェアの相関分析” http://t.co/MEbObXnn3b

3 0 0 0 OA 献立の雰囲気を考慮した料理推薦システムの提案

“jsai2015:2H1-4 献立の雰囲気を考慮した料理推薦システムの提案” http://t.co/QpqMfQn72W

3 0 0 0 OA ユーザとの長期伴走を考慮したブライダル・ウェディング情報の情報推薦システムの構築

“jsai2015:2H1-1in Factorizationを用いたブライダル・ウェディング情報の情報推薦システムの構築” http://t.co/iPxTUp7mk9

2 0 0 0 OA アレルギー対応給食管理支援システムのための代替食材提案機能について

“jsai2015:2H1-3 アレルギー対応給食管理支援システムのための代替食材提案機能について” http://t.co/NomH7u7d30

48 0 0 0 OA CGMにおける炎上の分析とその応用

おお、岩崎くんの論文だ / “CGMにおける炎上の分析とその応用” http://t.co/eZCulZlJT0

80 0 0 0 OA Rubyによる超絶技巧プログラミング

うひ / “情報学広場：情報処理学会電子図書館” http://t.co/LJFsAUc9uP

お気に入り一覧（最新100件）

10 0 0 0 OA 回転寿司の感性

ネタではないような https://t.co/sTsSEfTgjk https://t.co/cClSi6P7zj

11 0 0 0 OA 会議報告:IEEE 4th International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval(IEEE MIPR 2021)/ The 15th ACM Conference on Recommender Systems(RecSys 2021)

人工知能学会の会誌に， @usait0 さんと共に執筆した推薦システムの国際会議 RecSys2021 の会議報告が掲載されました 無料で閲覧できますので，ご関心のある方はご覧ください https://t.co/6MPs8zWhAF

338 0 0 0 OA 放射線教育へのPythonの活用—ICTの観点から—

ってか親父が去年辺りからPythonで何ができるんだと根掘り葉掘り聞いていたんだが、今年の学会発表で普通にPythonコード書いて、PyAudio, Matplotlib, NumPy, OpenCV使ってこんなことができますと発表していて吹いた。もう後期高齢者ですよ？ https://t.co/INZZyMhujm

28 0 0 0 OA レクチャーシリーズ:「人工知能の今」〔第5 回〕機械学習分野の俯瞰と展望

.@kashi_pong さんと共著のAI学会誌の記事「レクチャーシリーズ：「人工知能の今」〔第5 回〕機械学習分野の俯瞰と展望」 https://t.co/3j0HzdOMy6 が会員でなくても無料で参照できるようになりました Suttonさんの The Bitter Lesson に始まる議論などを紹介しています

2 0 0 0 資産運用ビジネスにおける人工知能とデータサイエンスの可能性

特集記事のひとつ、資産運用業界におけるAIの果たす役割って何なの?っていう話が面白かった。和文論文誌の存在意義について盛りあがってるけど、専門外のトピックが気軽に読めるのはありがたい。https://t.co/ueTzz9JCLP

15 0 0 0 OA 共変量シフト下での教師付き学習

@ysk_moto お、共変量シフトはXの分布が訓練時とテスト時で変わるんだと思ってました "共変量シフトとは，与えられた入力に対する出力の生成規則は訓練時とテスト時で変わらないが，入力（共変量）の分布が訓練時とテスト時で異なるという状況である" via https://t.co/DqmfZd02dG
オンライン参加したWWW2020の参加報告を同僚と書いたものが今月の人工知能学会の学会誌で出ました https://t.co/YhhbFux2pJ
今月の人工知能（人工知能学会誌）に「COVID-19 流行下におけるソーシャルメディア ─日本での状況と研究動向・公開データセット─」という記事を寄稿しました。COVID-19に関する初期のSNS研究や公開データセットについて解説しています。 https://t.co/WvjH7RhfN9

203 0 0 0 OA 機械学習におけるハイパパラメータ最適化手法:概要と特徴

産総研AIセンターの尾崎さんのサーベイ論文「機械学習におけるハイパパラメータ最適化手法：概要と特徴」が信学誌に掲載されました．研究のグローバル化が進む中での和文誌のあり方の一つがサーベイ論文だと思っているのですがこの分野は進歩が速いのでサーベイも大変です． https://t.co/zX7XVsNW8a
こちらの「すべての機械学習は実はA/Bテストである」という特集記事を共著で書かせていただきました。会員の方はリンクから無料で読めるはずです。 https://t.co/QitXAekdif https://t.co/OAfQILSgoY

73 0 0 0 OA ソーシャルメディアを用いた新型コロナ禍における感情変化の分析

以前朝日新聞で取り上げていただいた研究が、人工知能学会の速報論文（査読あり）として公開されましたー。 @toritorix 先生、　@ceekz 先生との共著です。 作業は皆で仲良く？分担しました。 #コレスポアピール https://t.co/XcSoBPfrOt https://t.co/hPPPcQrqgF

7 0 0 0 訓練事例が予測に与える影響の測り方の妥当性検証

機械学習モデルの「事例ベースの説明」って便利なのかな？、と興味がある皆様、明日6/10の朝9:00から #jsai2020 にて「既存法ヤバそう」という発表がありますのでぜひご参加ください。 https://t.co/tnlJfv1ssp https://t.co/l8AfV5T7xC

3 0 0 0 ほとんどすべての機械学習はA/Bテストである

ほとんどすべての機械学習はA/Bテストである、面白かった 予測結果から閾値に近い部分を見る(回帰不連続デザイン)とほぼABテストに近い状況でアルゴリズム改善につながる要素が見つけやすいという理解で納得した #JSAI2020 https://t.co/5q37s5C1j2
人工知能学会の会誌に執筆した RecSys2019 の会議報告が掲載されました．会員以外でも無料で閲覧可能です． https://t.co/a8c7tUgXtG

20 0 0 0 OA 拾珎御伽璣訓蒙鑑草

I used KuroNet service on Edo period Automata book from NDL. It looks interesting. https://t.co/qhXxYBK8ZQ https://t.co/Fz3CxgZGll

8 0 0 0 レクチャーシリーズ:「人工知能の今」〔第5 回〕機械学習分野の俯瞰と展望

.@kashi_pong さんと人工知能学会誌に レクチャーシリーズ：「人工知能の今」〔第5 回〕機械学習分野の俯瞰と展望 の記事を執筆しました．人工知能学会会員は無料で読めます． https://t.co/MmSZ2Dc2fS

4 0 0 0 OA 人工知能

@bonotake とても面白いです．[https://t.co/x0yGUT4rC3] に年表があり，92 年はまだ盛り上がってそうに見えますが，一方で [https://t.co/uDDp9pLUwk] をみると確かに 92 年くらいから学習ベースに食われているのも見えます．

4 0 0 0 OA ファジィ理論生誕50周年を経て

@bonotake とても面白いです．[https://t.co/x0yGUT4rC3] に年表があり，92 年はまだ盛り上がってそうに見えますが，一方で [https://t.co/uDDp9pLUwk] をみると確かに 92 年くらいから学習ベースに食われているのも見えます．

38 0 0 0 OA ファジィ推論エキスパートシステムの現状と動向

家電は最も代表的なファジー論理 [https://t.co/bXNfsBm3Na] の応用例 [https://t.co/0djthdnCrF, https://t.co/PqjXR41RfJ] だし，ファジー論理は純然たる AI 技術で，IJCAI'19 でも発表がある [https://t.co/vuytwnZKiJ]． https://t.co/l3jYxlweaN

100 0 0 0 OA 物体認識のための畳み込みニューラルネットワークの研究動向

⁦@yu4u⁩ 氏の素敵論文。 ありがたく拝読させていただきます。 https://t.co/TxeukoZnAC

5 0 0 0 OA 敵対的生成ネットワークによる逆合成の経路探索

福島 真太朗, 本山 裕一, 吉見 一慶， 敵対的生成ネットワークによる逆合成の経路探索， 第41回ケモインフォマティクス討論会 https://t.co/2DzQLxtalu

18 0 0 0 OA 会議報告「KDD2017」「RecSys 2017」

.@ai_gakkai の人工知能学会誌に KDD2017 と RecSys2017 の会議報告が掲載され，無料公開されました： https://t.co/KvL5wF5ET6

5 0 0 0 OA ユーザの性格に応じた調理アドバイス文章の選択

美味しくなる方法を考えていて、変わった論文を見つけました。「料理支援システムがどうすれば美味しくなるかをアドバイス」する際に、そのアドバイスの受容を高める表現の検討。良いアドバイスは、ユーザーの特性に応じて決まると仮定し、実験。 https://t.co/8GUQVyBq1k

12 0 0 0 OA ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムにおける並列処理アーキテクチャーに関する研究

なんかニューラルネットワークで似たようなことやってる論文見たよなあと思ったら…結構古いな。https://t.co/rS0TBR5qJ2 遺伝アルゴリズム版もたしか見たよと思ったら1993年か。https://t.co/keQRuRkMYm https://t.co/d7O6YpEjsW

9 0 0 0 会議報告 The 9th ACM Conference on Recommender Systems(RecSys 2015)

人工知能学会の会誌 2016年1月号に拙著の RecSys2015 会議報告が掲載されました． 無料で公開されています https://t.co/CsJpxuxvnR のでご覧下さい．

11 0 0 0 OA Oncorhynchus kawamurae “Kunimasu,” a deepwater trout, discovered in Lake Saiko, 70 years after extinction in the original habitat, Lake Tazawa, Japan

と思ったら，ちゃんとあった． http://t.co/0CIz6WDOa9 RT @toritorix: wikipediaでは，さかなクンは魚類学者となっているけど，論文は書いていないみたいだなあ．

18 0 0 0 OA SAT問題と他の制約問題との相互発展

「SAT問題と他の制約問題との相互発展」という論文がソフトウェア科学会の「コンピュータソフトウェア」誌に掲載されました。 http://t.co/gtl8bZb34B https://t.co/jHQtYXNGPu

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