はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
I was the Dean of the School of Computer Science at Carnegie Mellon University from 2014 to 2018.(1) (Pronouns he/him). My background is in statistical machine learning, artificial intelligence, robotics, and statistical computation for large volumes of data. I love algorithms and statistics. In the case of robotics, which I also love, I only have expertise in decision and control algorithms. I su
When I was thinking about the best “10 year paper” for ICML, I also took a look at a few other conferences. Here is one from 10 years ago that interested me: David McAllester PAC-Bayesian Model Averaging, COLT 1999. 2001 Journal Draft. Prior to this paper, the only mechanism known for controlling or estimating the necessary sample complexity for learning over continuously parameterized predictors
Toshihiro Kamishima My research interests are machine learning and data mining, in particular fairness-aware machine leanring and recommender systems. Contact Information E-mail mail [AT] kamishima.net Homepage https://www.kamishima.net/ Social media Twitter: @shima__shima, BlueSky: @shima–shima Social Sites DBLP, Google Scholar, ResearchGate, SpeakerDeck PGP Key Fingerprint: CEBD 62F2 FD65 7CFF A
2026.01.30: 【お知らせ】2025年度現場イノベーション賞の推薦を募集しています, 2026/2/27 締切 →詳細 2026.01.30: 【お知らせ】2025年度業績賞・功労賞・フェローの推薦を募集しています, 2026/2/27 締切 →詳細 2026.01.05: 【記事更新】私のブックマーク「大規模言語モデルと知識グラフ」 →詳細 2026.01.05: 【会誌発行】人工知能学会誌 Vol.41 No.1 (2026/1) →詳細 2025.12.25: 【締切延長】2025年度論文賞 推薦のお願い, 2026/1/4 締切 →詳細
[解説] [書籍] [論文] [研究会] — [DBLP] [Google Scholar] [ResearchGate] [SpeakerDeck] [CiNii] 解説・サーベイ 以下の講演資料の他に研究紹介のページにも 講義資料などをまとめています. 神嶌 敏弘 “公平性配慮型機械学習” 応用統計学, vol.54, no.1, pp.81-99 (2025) 公式サイト 神嶌 敏弘 “知識の森『機械学習の公平性』” 電子情報通信学会学会誌, vol.107, no.12, pp.1185-1186 (2024) 公式サイト(無料) 神嶌 敏弘 “推薦システムへの深層学習の適用” 電子情報通信学会学会誌, vol.105, no.5, pp.430-434 (2022) 公式サイト(会員無料) 神嶌 敏弘 “私のブックマーク「人工知能と公平性」” 人工知能, vol.37, no.2
I attended KDD this year. The conference has always had a strong grounding in what works based on the KDDcup, but it has developed a halo of workshops on various subjects. It seems that KDD has become a place where the economy meets machine learning in a stronger sense than many other conferences. There were several papers that other people might like to take a look at. Yehuda Koren Collaborative
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