RT @akinori_ito: コントローラーの操作音からスマブラのキャラクタを当てる論文 https://t.co/MbqIoFT2pj

RT @ykamit: EBMの話がおもしろい 中島秀人. 真実とエビデンス https://t.co/4WKl8Y4K8m https://t.co/wVFtoipfqg

RT @acetrigger_99: こちらが論文リンク。 https://t.co/NYCBRMK8aK

RT @takanoriida: 進化論を社会科学に持ち込む挑戦は、社会ダーウイン主義が全体主義と同化した反省との戦いであった。今でも完全に払拭できたかのかどうか。進化経済学を真面目に学びたい人向けとても良い教材。 https://t.co/3AV5vAjQCb

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…

今月の人工知能学会誌にAdversarial Robustnessの和文解説があってありがたい。counterfactual explanationでのいろいろな工夫を考えるためにも、攻撃側のアルゴリズムに関するアイデアの動向は追いかけたい（できてないけど） https://t.co/9TSzwNxEWt

RT @shima__shima: 人工知能学会出版「人工知能」誌3月号の 特集「道徳判断の自動化をめぐる問題：規範の選択と協力の進化」の中で 「機械学習・データマイニングにおける公平性」の章を @jkomiyama_ さんと共に執筆しました． 会員無料です https://t…

今月の人工知能誌にパックマンの開発者インタビューが載っていて、当時の仕様書（初公開らしい）を眺めながら記事読んでいるところだけど、これはめっちゃ楽しい。　https://t.co/FIQt69Xo5V

RT @f_nisihara: 半年前に『情報の科学と技術』という雑誌に書いた「整然データとは何か」という解説文がフリーアクセスになりましたので、読みたい方はどうぞ。整然データという概念とそれを用いたデータ共有の事例などについて論じています。 https://t.co/gED2…

RT @uz_tw: J-STAGE Articles - 必要とする人により効果的に健康関連情報を届けるために https://t.co/Wz7ZcWeUcb

RT @fronori: Convergent cross mapping （Sugihara et al. 2012 Science) cf. ≪Granger因果性テストが苦手とする決定論的で、なおかつ非線形な力学系において有効で、 かつ比較的少ないデータに対して適用可能な…

RT @shima__shima: .@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

RT @mtknnktm: 人工知能学会誌でインタビューしていただきました。 → 学生フォーラム　高野雅典インタビュー「企業でもカジュアルに論文を書こう！」 https://t.co/QoVEmUilFu

RT @hideman2009: 今回の人工知能学会，池上研の土井さんの「社会性昆虫を通してみる個と集団」という演題がめっちゃおもろかった． https://t.co/LMFDZvPC4c まさに裸の男とリーダーシップの蜂版であった https://t.co/HYX6Ex0062

最初に有望さ＝ハブ機能として定義してるので「特性を明らかにする」といってもトートロジーだが、実名でランキングまでやれば面白い（本番の講演ではやるのかもしれない）　https://t.co/jPPQpprxng

ををを？なんだこれ。相変わらず池上研は面白いな。　https://t.co/85qEZMeKpZ

「情報処理」5月号眺めてるけど、歴代のチューリング賞受賞者と一緒についてる日本と世界の簡単なコンピュータ史の年表が面白い。... https://t.co/l4patN35T5

DPCを引っ張ってきて可視化した話。自施設のSWOT分析はコンサルも（有料で）やってそう。医療圏内での他施設と比較しつつ見れるのは面白かった。 https://t.co/C4wDuXgAoF

日本物理学会誌は宝の山。よくお見かけする田口先生による警告。https://t.co/lofXvLejjp 「物理しかやってない物理学者は機械学習でなんでもアタックしている連中に勝てなくなる」。なかなか挑発的だけど、独特の語り口が楽しい。 機械学習は数学みたいに物理学者必修の道具になるんだろうか。

固定効果モデルの因果効果の識別仮定や解釈上の注意点についてまとめられているコラム。パネルデータ分析と言えば「とりあえず固定効果モデル」くらいの認識だったのですが、非常に勉強になりました。 パネルデータ分析における固定効果モデルの取扱説明書 https://t.co/bkTp1YbvzE

BBOやGBOのよい日本語総説が最近オープンになった。尾崎, et al. (2020)《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》 https://t.co/E4GvtA8zea 個別手法のブログ記事などを順に見てきた後に参照すると、だんだんと見慣れた手法名やその特徴、展望や後継手法の可能性が知れてとてもよい

医学のための因果推論の基礎概念．田中司朗． 計量生物学．https://t.co/wcitaKv78V

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

『情報の科学と技術』誌に、#TokyoR 運営チームによる「Rによるテキスト分析入門」と題する記事が掲載されました！ https://t.co/ndRr49V22k https://t.co/uPsr7snuw3

.@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

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/qu1nBlWfO2

人工知能学会出版「人工知能」誌3月号の 特集「道徳判断の自動化をめぐる問題：規範の選択と協力の進化」の中で 「機械学習・データマイニングにおける公平性」の章を @jkomiyama_ さんと共に執筆しました． 会員無料です https://t.co/hoHthIrcu5

J-STAGE Articles - 構造的因果モデルについて https://t.co/TugprIgXIA

Convergent cross mapping （Sugihara et al. 2012 Science) cf. ≪Granger因果性テストが苦手とする決定論的で、なおかつ非線形な力学系において有効で、 かつ比較的少ないデータに対して適用可能な因果性≫推定 https://t.co/jFlWfP8IAA のSugiharaらのグループが発展させたS-mapという分析を応用。

.@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

人工知能学会誌でインタビューしていただきました。 → 学生フォーラム　高野雅典インタビュー「企業でもカジュアルに論文を書こう！」 https://t.co/QoVEmUilFu

今回の人工知能学会，池上研の土井さんの「社会性昆虫を通してみる個と集団」という演題がめっちゃおもろかった． https://t.co/LMFDZvPC4c まさに裸の男とリーダーシップの蜂版であった https://t.co/HYX6Ex0062

論文公開されました: The effects of early postnatal exposure to a low dose of BDE-209 on serum metabolites in male mice: https://t.co/oitNorKUDc