tishikawa (@takaishikawa42)

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共変量シフト下での教師付き学習 / 杉山将 https://t.co/I2QBgUoz4I

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【宣伝】 お手伝いしたバスケの研究が、人工知能学会全国大会で発表されます! 既存の選手の総合評価指標は、選手同士のケミストリーを「予測」することが難しいです。 研究では、実験を通じて、ケミストリーを予測する手法と、チームづくりへの応用を提案しています!! https://t.co/vaLAPPf5mm
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
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
17:20〜、以下発表あります #JSAI2020 [1L5-GS-5-01] 人気度に着目したニュース閲覧行動の変容分析 https://t.co/7arYsM29WJ

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