このへんの議論おっかなすぎるんじゃ。 https://t.co/6M2NEFlKiG

いよいよaffectとemotionの違いが分かんなくなってきたのでググったら、おもろい記事を見つけた。 https://t.co/rcKYpzPPn2

機械学習における解釈性 https://t.co/45f3s70hox

RT @s1ok69oo: 因果推論の道具箱（大久保） 従来の因果推論手法の概要と近年の因果推論のトレンドが簡潔かつ体系的にまとめられていて非常に読みやすかった。 https://t.co/9BRVQvvRxg

まあ「IT企業も倫理学者集めて倫理審査やればいい」みたいな話はピーター・シンガーもしていた。この辺の話は『研究・技術・計画』のELSI/RRI特集の論文「データビジネスにおける「ELSI」はどこから来て，どこへ行くのか」で少ししました。https://t.co/YjyHG0xBQS

因果推論の道具箱（大久保） 従来の因果推論手法の概要と近年の因果推論のトレンドが簡潔かつ体系的にまとめられていて非常に読みやすかった。 https://t.co/9BRVQvvRxg

坪見さんのこのレビュー論文でもワーキングメモリのトレーニングしても流動性知能上がらんし上がるにしても効率悪いからそれぞれの課題を練習したほうがいいっていう結論やったはず。https://t.co/cRHmZlCUSe