アンサンブル学習

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。

[Kanasansoft]

アンサンブル学習について。

[moguno]

のぶしみ wrote: アンサンブル学習 #r http://t.co/JW9pRjdFcM @SlideShareさんから

[agw]

ランダムフォレストに関する非常に質の高い資料。

[aaaazzzz036]

ブースティング

[fcicq]

Bagging, Boosting, randomForest in R. have read

[hamadakoichi]

R言語でのアンサンブル学習 ( @holidayworking さん)

[t_otoda]

RT @holidayworking 今日の発表資料です．