2020/03/03 に富士通本社で行われた、富士通TechLiveに発表資料です。 コロナウィルスの影響で、リモート発表になりましたが、当日は800人以上の方に同時視聴していただきましたRead less
![DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLive](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6e33854ce1cffe1f32aa401e3027d6cd49b0b530/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Ffujitsu20200303public-200305112955-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
Gradient Boostingは近年Kaggleなどのコンペティションで注目を集めている分類や回帰問題に対するアルゴリズムの一つである。XGBoost, LightGBM, CatBoostなどが有名ではあるが、それらを土台にして近年はDeepGBMやNGBoostといった新規アルゴリズムの登場、汎化理論解析の進展、モデル解釈性の付与方法の多様化など、理論から応用まで多岐にわたる研究が行われている。本チュートリアルでは、Gradient Boostingに関する近年の研究動向やテクニックを、それらの社会実装までを見据えながら紹介していく。 第20回ステアラボ人工知能セミナー https://stair.connpass.com/event/109983/ 【講演動画】 https://youtu.be/Fgza_C6KphU 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要
This document discusses Spark, an open-source cluster computing framework. It begins with an introduction to distributed computing problems related to processing large datasets. It then provides an overview of Spark, including its core abstraction of resilient distributed datasets (RDDs) and how Spark builds on the MapReduce model. The rest of the document demonstrates Spark concepts like transfor
PHPカンファレンス2013における徳丸のプレゼン資料です。後から、参考文献などを加筆しました。Read less
関西DDD.java 勉強会 2016-3-5 (DDD Alliance 勉強会 2016-1-21 @東京の京都再演版)
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