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5 0 0 0 OA 会議報告:The 17th ACM Conference on Recommender Systems(RecSys 2023)

RT @shima__shima: .@usait0 さんと共に執筆しました，シンガポールでの RecSys2023 の会議報告記事が人工知能学会の会誌に掲載されました無料記事ですので，ご関心があればご覧ください https://t.co/uKWk9StHjM

9 0 0 0 OA 会議報告:The 16th ACM Conference on Recommender Systems(RecSys 2022)/ The 2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(IROS 2022)

RT @shima__shima: .@usait0 さんと共に執筆した RecSys2022 の会議報告が掲載されました無料で閲覧できますので，ご関心のある方はご覧下さい https://t.co/gpQ2nbQpPB

5 0 0 0 オフ方策評価の基礎と動向

人工知能学会学会誌7月号の特集『意思決定のための機械学習』に『オフ方策評価の基礎と動向』という記事を寄稿しました。オフ方策評価(Off-Policy Evaluation)の基礎的な定式化や推定量を実装を通じて説明しつつ、いくつかの最新動向についてもまとめてみています。 https://t.co/qrVwLdydxu

11 0 0 0 OA 会議報告:IEEE 4th International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval(IEEE MIPR 2021)/ The 15th ACM Conference on Recommender Systems(RecSys 2021)

RT @shima__shima: 人工知能学会の会誌に， @usait0 さんと共に執筆した推薦システムの国際会議 RecSys2021 の会議報告が掲載されました無料で閲覧できますので，ご関心のある方はご覧ください https://t.co/6MPs8zWhAF

203 0 0 0 OA 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

RT @ballforest: サーベイ論文（free）/ 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/qAZJQ5W4Rt

こちらの「すべての機械学習は実はA/Bテストである」という特集記事を共著で書かせていただきました。会員の方はリンクから無料で読めるはずです。 https://t.co/QitXAekdif https://t.co/OAfQILSgoY

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5 0 0 0 OA 会議報告:The 17th ACM Conference on Recommender Systems(RecSys 2023)

.@usait0 さんと共に執筆しました，シンガポールでの RecSys2023 の会議報告記事が人工知能学会の会誌に掲載されました無料記事ですので，ご関心があればご覧ください https://t.co/uKWk9StHjM

9 0 0 0 OA 会議報告:The 16th ACM Conference on Recommender Systems(RecSys 2022)/ The 2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(IROS 2022)

.@usait0 さんと共に執筆した RecSys2022 の会議報告が掲載されました無料で閲覧できますので，ご関心のある方はご覧下さい https://t.co/gpQ2nbQpPB

11 0 0 0 OA 会議報告:IEEE 4th International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval(IEEE MIPR 2021)/ The 15th ACM Conference on Recommender Systems(RecSys 2021)

人工知能学会の会誌に， @usait0 さんと共に執筆した推薦システムの国際会議 RecSys2021 の会議報告が掲載されました無料で閲覧できますので，ご関心のある方はご覧ください https://t.co/6MPs8zWhAF

16 0 0 0 OA グローバルアイ〔第56 回〕コンピュータ科学の本場!アメリカPh. D. への挑戦とそこで学んだこと

人工知能学会誌のグローバルアイに寄稿しましたので，興味があればぜひ．「コンピュータ科学の本場！アメリカPh. D. への挑戦とそこで学んだこと」 https://t.co/6d2TWjFdoC

203 0 0 0 OA 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

サーベイ論文（free）/ 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/qAZJQ5W4Rt

13 0 0 0 OA ほとんどすべての機械学習はA/Bテストである

予測結果の四捨五入や閾値により施策の実施有無を判定するけど、自然実験でいう回帰不連続デザインになるとみなせるのたしかに。機械学習にランダムがのってるのもたしかに。こういうこと考えたことがなかったから面白かったほとんどすべての機械学習はA/Bテストである https://t.co/0SH7yuEYVb

usaito (@usait0)

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5 0 0 0 OA 会議報告:The 17th ACM Conference on Recommender Systems(RecSys 2023)

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5 0 0 0 オフ方策評価の基礎と動向

11 0 0 0 OA 会議報告:IEEE 4th International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval(IEEE MIPR 2021)/ The 15th ACM Conference on Recommender Systems(RecSys 2021)

203 0 0 0 OA 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

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16 0 0 0 OA グローバルアイ〔第56 回〕コンピュータ科学の本場!アメリカPh. D. への挑戦とそこで学んだこと

203 0 0 0 OA 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

13 0 0 0 OA ほとんどすべての機械学習はA/Bテストである

3 0 0 0 ほとんどすべての機械学習はA/Bテストである

3 0 0 0 人手評価を考慮した強化学習に基づくニュース見出し生成

28 0 0 0 自然勾配ブースティングを用いたニュース見出しの信頼度付きクリック率予測

7 0 0 0 ニュース閲覧行動を用いた選挙の争点分析

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