とくぷ (@tokutokupooh)

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@ts_pre 僕撤退したので、もう無理です https://t.co/wIsdEAr1Rb これが説明としてわかりやすいかも
日経学会参加しないけど、報告リスト見てたら激おもしろタイトル見つけた https://t.co/QEp3VijnRs
@kecon_321 未読だけどymd先生がそのあたりを昔やっていた記憶 https://t.co/Fw8dIt8thr
RT @go2hitoh: 電話に出られません.日本語ではとりあえずこれを読んでね. https://t.co/WdKh987EbA
RT @yryrrrrryryr: 「アタック25の最適戦略」という、解答が分かってもあえて答えない方が良い(どのパネルを取っても期待値が下がる)局面について検討している論文が興味深い。例えば1問目にパネルとった人は、2問目にはあえて答えない方が良いらしい https://t.…

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言語処理学会誌にB4の時の研究の話を寄稿しました! 提案手法に辿り着くまでの過程や言語処理学会やACLに出すに至った経緯も書いてあります〜!長くないので是非! https://t.co/lHtAcIUoS6 https://t.co/vwFgwmbpdD
@yagena 「なぜ数理モデルが必要か:理論と実証の対話」(2022年)https://t.co/bA7jI3UZRN 数理社会学会での講演ですが、半分は経済学に関しての議論のようですw
因果推論についての総復習のような論文。 https://t.co/KaoZqL8e2B
今年の人工知能学会に博報堂DYさんが出していたMMMの解説ペーパーが良いまとめになっていて当事者としても大いに参考になりました。特に内生性と因果推論(バイアス補正)の話題は現在進行形で各所とも取り組んでおり、重要だなと https://t.co/EX2sZujSuz https://t.co/SF0Javtvvu
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
「自然言語処理で人々の役に立ちたいのならば、アカデミックなことはしばらく脇に置くのがベターだと思う」同感。あと、機械学習をされている方はこのPDFの「3つのキーワード」の話を読まれることをおすすめします。 https://t.co/IJ17yqUEZV

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