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石川冬樹 Fuyuki Ishikawa
石川冬樹 Fuyuki Ishikawa (
@fyufyu
)
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訓練事例が予測に与える影響の測り方の妥当性検証
RT @f_negibozu: 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
RT @ibisml: .@ai_gakkai 倫理委員会, @mlse_jssst , @ibisml 共催の「機械学習と公平性に関するシンポジウム」 https://t.co/yMfjwAX9OY の会議報告が人工知能学会の会誌に掲載されました https://t.co/o…
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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…
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機械学習工学研究会キックオフシンポジウム参加報告
鵜林先生,鷲崎先生,鄭先生の豪華メンツで,5月の機械学習工学研究会キックオフシンポジウムの参加報告を書いて下さいました! https://t.co/NxL9nULZvc
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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
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