2016年4月23日(土) #qpstudy 2016.04 響け!アラートコール! 発表資料 http://www.zusaar.com/event/12327003 Read less
![Re: 運用に自動化を求めるのは間違っているだろうか](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/de90554b562284d55ab977b12dacb69bb0aa18db/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fisitwronttotrytoautomate-160423062816-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
2016年4月23日(土) #qpstudy 2016.04 響け!アラートコール! 発表資料 http://www.zusaar.com/event/12327003 Read less
dots. Conference Spring 2016 ゲーム開発の裏側 http://eventdots.jp/event/580344
「プログラミングを学ぼうと瞬間最大風速的に意識は高くなるものの、一人でいると気がついたら一日ソシャゲして夕方頃に『また今日も勉強できなかった』と自己嫌悪。」モチベーションが続かない時の対策をはじめ、学び方、学べる環境の作り方をまとめています。
第6回 統計・機械学習若手シンポジウムの公演で使用したユーザーサイド情報検索システムについてのスライドです。 https://sites.google.com/view/statsmlsymposium21/ Private Recommender Systems: How Can Users Build Their Own Fair Recommender Systems without Log Data? (SDM 2022) https://arxiv.org/abs/2105.12353 Retrieving Black-box Optimal Images from External Databases (WSDM 2022) https://arxiv.org/abs/2112.14921
決定木において、葉ノードの出力を確率分布でモデル化し、周辺尤度を規準に分割していく決定木学習アルゴリズム『経験ベイズ木(Empirical Bayesian Tree:EBT)』と、EBTを学習器とするRandom Forest『Random Empirical Bayesian Trees:REBT』を提案する。 出力の分布として指数型分布族を用いることで、周辺尤度は十分統計量の更新により計算でき、効率的に決定木を構築できる。 また、周辺尤度を規準とすることで、二分木の枝刈りや連続値のMulti-splitによる多分木が可能となり、木の複雑さを自動的に調整することができる。 経験ベイズ木ではタスクに応じて適切な確率分布を選ぶことで、様々なタスクを統一的な枠組みで扱うことができる。 従来の決定木における二値分類に対応するベルヌーイ分布や、二乗誤差に基づく回帰に対応する正規分布だけでなく、ポ
今後、リスティング広告ではデータフィードという概念が非常に大事になってきます。Google アドワーズの商品リスト広告(PLA)、Dynamic X(動的リマーケティング)などを始めとするプロダクトを活用するためには、必須の知識です。Read less
2013/10/19 "第30回 データマイニング+WEB @東京 ( #TokyoWebmining 30th) −機械学習活用・マーケティング 祭り−"を開催しました。 第30回 データマイニング+WEB@東京 ( #TokyoWebmining 30th) ー機械学習活用・マーケティング 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧: 参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining 30th 参加者セキココ:第30回 データマイニング+WEB @東京 セキココ (作成してくれた [
Aiming Inc. 社内で行われたレベルデザインに関する勉強会のスライドです。使用許可の無い画像は削除してあります。ご了承ください。 Unite Tokyo 2018 Training Day「ProBuilderで学ぶレベルデザイン レベルデザインについて」の資料です。 講師:大野 功二(QAマネージャー|ユニティ・テクノロジーズ・ジャパン合同会社) ※【Unite Tokyo 2018 Training Day】ProBuilderで学ぶレベルデザイン ProBuilderをマスターしよう! の資料はこちら https://www.slideshare.net/UnityTechnologiesJapan/unite-tokyo-2018-training-dayprobuilder-probuilder ■ワークショップ内容 人気アセットProBuilderはUnityに統合され
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