RT @onishi_masaki: 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…

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 https://t.co/bkKl4GOdFV このサーベイ論文めちゃくちゃ良い

多様体学習と非線形次元縮約 ※ PDF https://t.co/3tsQY3OivD

アトラクション開発とテーマパーク建設 －ウォルト・ディズニー・イマジニアリング社－ https://t.co/2aRSQPKHro サイニーにペーパーがあった

前を歩いている人のズボンからお守りがぷらぷらしているのをみてふとお守りについて考察している論文てあるのかなと思って調べたら面白そうなのがあった http://t.co/OHFAr1R9at

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そういえばABCD Forecastの論文いつのまにか見れるようになってたhttps://t.co/T47KVzOZpY

今月の人工知能学会誌の私のブックマークの特集が「不均衡データ分類」で、応用例・解説・手法のリンク集になっていた 大崎美穂. 2022. “私のブックマーク：不均衡データ分類.” 人工知能 37 (3): 376–81. https://t.co/fCFKZKls9K

解説 深層学習を用いた異常検知技術 https://t.co/B2cCczaBhz

長濱・森田（2017）によれば「2倍速でも学習効果は変わらない」とのことです。https://t.co/1TScbrX26C https://t.co/ZC4AsMnyWD https://t.co/WNTgSyXx7B

超有名な極性辞書 https://t.co/frEyvbchWT https://t.co/wwpCwtkMF0 #memdata

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

人工知能学会誌5月号の特集「AIコンペティション」に、以下の論文が掲載されました。 Kaggle くずし字認識─世界規模の人文系コンペ開催への挑戦─ https://t.co/KHTppHZESz Kaggleコンペの主催者はどういうことをするのか？主催したからこそわかった話を満載しました。 https://t.co/mUnas9PrK1

_pdf 統計検定を理解せずに使っている人のために I - J-Stage (51 users) https://t.co/2fUByNzA0b 3件のコメント https://t.co/EUuwYKaFqb

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