発表資料
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
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
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
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」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…
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…
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…
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…
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…