u++の備忘録

発表資料

Kaggle Tokyo Meetup #5 にて「kaggler-ja driven learning」の題目で発表しました

本記事は、kaggle その2 Advent Calendar 2018の1日目の記事だったことにしました(2018年12月11日付)。qiita.com12月1日に開催された「Kaggle Tokyo Meetup #5」にて「kaggler-ja driven learning なぜ質問に答え、どう学んでいるか」の題目でLTをしました…

『ウォールストリート・ジャーナル式図解表現のルール』第1章まとめ

下記の本の第1章をまとめて勉強会で発表した時の資料。kanki-pub.co.jp

岡山県&三重県の魅力を語ったプレゼン資料

僕が所属していた研究室には、夏の合宿の行き先をプレゼンで決める文化がありました。以下は、2年分の僕の発表資料です。こういう叙情的な資料も、たまには作ります。 岡山県 三重県

【論文メモ】カリウムGICの水酸化処理によるグラフェンへの剥離

授業の一環でゴリゴリの化学系論文を読んでまとめたときの発表資料。 読んだ論文 www.jstage.jst.go.jp

2年前にAutoencoderをChainerで実装したときの発表資料とコード

Google Driveを整理していたら発掘された。研究室での「Deep Learning勉強会」での発表資料。当時もDeep Learning流行ってた気がするけど、ここまでブーム続くとは思っていなかった。 GitHub github.com

データ分析からの新規施策提案|SF Bay Area Bike Share, Kaggle

はじめに 某イベントにて、「データ分析からの新規施策提案」をテーマに資料を作成したのでブログでも共有します。 題材 SF Bay Area Bike Share | Kaggle 成果物 Speaker Deck Kaggle Kernel GitHub

Googleの「CNNで糖尿病性網膜症を判定する」研究の論文紹介

はじめに 某所で、下記でまとめた論文について紹介をしてきた。upura.hatenablog.com 所感 Googleの論文ではあるが、掲載誌が情報系ではなく米医師会による医学系のものであるため、数式が一つも出てこない。むしろ、Deep Learningアルゴリズムを医療適用す…

遺伝的アルゴリズムでゴールを決めてみた

「遺伝的アルゴリズム」を用いて、サッカーでゴールを決めるのを目的とした学習モデルを設計した。2年前の大学の授業で作った資料が発掘されたので、ブログにまとめる。 モデル化 赤色のチームが攻撃し、青色のチームのゴールを狙う。1回のシミュレーション…

待ち行列モデルを用いてセブンイレブンのコンサルティングをしてみた

2015年に大学の授業で、待ち行列モデルを用いてセブンイレブンのコンサルティングをした際の資料が出てきたので、出せる部分のみ編集して共有します。 問題設定 大学の最寄り駅近くにあるセブンイレブンを利便性の都合上よく使うのですが、当時の店員のオペ…

『画像認識』(機械学習プロフェッショナルシリーズ)第5章まとめ

某所にて、『画像認識』(機械学習プロフェッショナルシリーズ)の勉強会(輪読形式)があり、第5章「分類」を担当しました。参考書の内容に加え、『パターン認識と機械学習 上』の内容も盛り込み、包括的に「分類」を扱いました。www.kspub.co.jp下記の記事…

【論文メモ】AnnexML: Approximate Nearest Neighbor Search for Extreme Multi-label Classification

追記:20171226 論文読み会での発表資料を共有します。 === 追記終以下の記事に記載した論文upura.hatenablog.com 論文名 Yukihiro Tagami: AnnexML: Approximate Nearest Neighbor Search for Extreme Multi-label Classification, KDD’17, pp.455-464, Aug…

『画像認識』(機械学習プロフェッショナルシリーズ)第1章まとめ

某所にて、『画像認識』(機械学習プロフェッショナルシリーズ)の勉強会(輪読形式)がありました。www.kspub.co.jp 第1章を担当し、以下の資料にまとめました。第1章では画像認識の概要がまとめられており、その後の章で具体的に解説していく構成になって…