MLのアルゴリズム以外を取り扱った勉強会を開催した話 - 元データ分析の会社で働いていた人の四方山話
年末までにこのエントリを投下したい、と思いつつ、あれよあれよと年があけてしまいましたが、去る2017年12月に表題の通り、機械学習のアルゴリズム「以外」を対象としたML Ops Study（仮）#1 という勉強会を開催してみました。 経緯など ここ数年、機械学習やらディープラーニング、と言われる領域に親しいところに身を置いていて、自分の興味が機械学習や高度な分析の社会実装に興味があることが分かってきました。幸いにして、機械学習ブームによって、機械学習のアルゴリズム部分に関する勉強会や書籍はたくさん世の中に出てくるようになり、結果、多くの人が機械学習のアルゴリズムを勉強をするようになったように思います。一方で、問題を解決できそうなアルゴリズムがあったとしても、実際はそれを仕組みに落としていくところ、仕組みにした後に継続的に運用し続ける部分に関しての知見やノウハウはなかなかないのが現状です。こ
iPhone で読む (Machine Learning 系) Tutorial スライドの個人的なまとめ - ny23の日記
iPhone で論文の pdf を読むのは，iPhone 4 の解像度でも画面のサイズ的に厳しそうなのだけど，スライドなら iPhone 3GS 程度の解像度でもストレスなく読めるので，機械学習系の Tutorial スライドをまとめてみた．NIPS/ICML などはビデオもあるのでそっちを見るのもありかも．内容的に被ってるのも差を見るために列挙．応用分野の研究者なので，かなり偏っています（ごく一部関係ないのも混ざってる）． Metric Learning (by B. Kuils; ICML 2010) Domain Adaptation (by J. Blitzer and H. Daume III; ICML 2010) Sparse Modeling: Theory, Algorithms and Applications (by I. Rish & G. Grabarnik; I
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