サクサク読めて、アプリ限定の機能も多数!
トップへ戻る
災害への備え
www.slideshare.net/hamadakoichi
The document discusses recent advances in generative adversarial networks (GANs) for image generation. It summarizes two influential GAN models: ProgressiveGAN (Karras et al., 2018) and BigGAN (Brock et al., 2019). ProgressiveGAN introduced progressive growing of GANs to produce high resolution images. BigGAN scaled up GAN training through techniques like large batch sizes and regularization metho
Koichi HamadaSenior Staff Research Engineer, Artificial Intelligence at DeNA
SES2017パネル登壇資料です。2010年から各種挑戦してきた機械学習活用したサービス開発・運用経験を踏まえ、DeNAでのAI活用したサービス開発での 開発プロセス・心がけていること等、紹介しています。
Experience Design 2016 SPRING の登壇資料です。深層学習活用したファッション・マンガ・画像生成・対話 等の各種体験提供の挑戦、開発で行っている8つのこと・心がけていること等紹介しています。Read less
2020/6/11 画像センシングシンポジウム オーガナイズドセッション2 「限られたデータからの深層学習」 https://confit.atlas.jp/guide/event/ssii2020/static/organized#OS2 での招待講演資料です。 コンピュータビジョン分野を中心とした転移学習についての講演です。 パブリックなデータセットも増えていて、物体検出や領域分割などの研究も盛んですが、実際に社会実装しようとするときのデータは学習データと異なる性質(異なるドメイン)のデータである場合も非常に多いです。 本講演では、そのような場合に有効なドメイン適応の原理となるアプローチ2つと応用としての物体検出と領域分割の事例を紹介しています。
データマイニングCROSS 2012 Opening Talk - データマイニングの実サービス・ビジネス適用と展望 Read less
Large Scale Data Mining of the Mobage Service - #PRMU 2011 #Mahout #Hadoop
『モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用』-Hadoop Conference Japan 2011- #hcj2011 2011/02/22 [登壇後エントリ] :" 「モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用」-Hadoop Conference Japan 2011 #hcj2011 で登壇してきました " http://d.hatena.ne.jp/hamadakoichi/20110222/p1Read less
Senior Staff Research Engineer, Artificial Intelligence As a senior staff research engineer for Artificial Intelligence, I develop a broad range of mobile and online services utilizing AI, such as games, gaming platforms, entertainment content distributions. I have developed dozens of machine learning systems for hundreds of million users and accelerated services. For example, I have developed doz
「はじめてでもわかるRandomForest (ランダムフォレスト) 入門-集団学習による分類・予測 -」 -第7回データマイニング+WEB勉強会@東京 濱田晃一 (hamadakoichi) Read less
「第5回 データマイニング+WEB 勉強会@東京-WEB解析・最適化祭り-」の講師資料です(10/06/20) hamadakoichi 濱田晃一 Read less
1. Designing Social Interfaces 研究会 2010/06/13 Social Design Patterns of Reputation and Collection ソーシャルデザインパターン 評判と情報収集- - 評判と情報収集- hamadakoichi 濱田晃一 2. AGENDA ◆Self-Introduction ◆Reputation Design Competitive Spectrum Levels ○Named Levels ○Numbered Levels ○Labels Awards ○Collective Achievements ○Peer-to-Peer Awards Ranking ○Points ○Leaderboard ○TopX ◆Collection Design ○Saving ○Favarites ○Displayi
「第4回データマイニング+WEB勉強会@東京 (#TokyoWebmining)」の講師資料です。 『ソーシャルウェブ と レコメンデーション』 hamadakoichi, 濱田晃一 Read less
「データマイニング+WEB 勉強会@東京」に関し、Tsukuba.R #7 LT祭り(10分×12本) で話した資料です。 「(階層的)クラスター分析」と「時系列分析」に関し、R言語の実行可能なコードも交え話しています。 (10/05/09) hamadakoichi Read less
データマイニング+WEB勉強会 第3回(2010/04/17)での講義資料です。「R言語によるクラスター分析 - 活用編」 hamadakoichi 濱田晃一。 途中、質問・議論をはさむ双方向形式で進行し、2時間の講義を行いました。 Read less
データマイニング+WEB勉強会 第1回(2010/02/13)での講義資料です。「はじめてでもわかる統計解析・データマイニングR言語入門」 hamadakoichi 濱田晃一。途中、質問・議論をはさむ双方向形式で進行し、1時間30分の講義を行いました。 Blog: http://d.hatena.ne.jp/hamadakoichi/20100220/p1 Read less
このページを最初にブックマークしてみませんか?
『Koichi Hamada』の新着エントリーを見る
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く