ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement LearningPreferred Networks
Introduction of Deep Reinforcement Learning, which was presented at domestic NLP conference.
言語処理学会第24回年次大会(NLP2018) での講演資料です。
http://www.anlp.jp/nlp2018/#tutorial
機械学習の社会実装では、予測精度が高くても、機械学習がブラックボックであるために使うことができないということがよく起きます。
このスライドでは機械学習が不得意な予測結果の根拠を示すために考案されたLIMEの論文を解説します。
Ribeiro, Marco Tulio, Sameer Singh, and Carlos Guestrin. "" Why should i trust you?" Explaining the predictions of any classifier." Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining. 2016.
ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement LearningPreferred Networks
Introduction of Deep Reinforcement Learning, which was presented at domestic NLP conference.
言語処理学会第24回年次大会(NLP2018) での講演資料です。
http://www.anlp.jp/nlp2018/#tutorial
機械学習の社会実装では、予測精度が高くても、機械学習がブラックボックであるために使うことができないということがよく起きます。
このスライドでは機械学習が不得意な予測結果の根拠を示すために考案されたLIMEの論文を解説します。
Ribeiro, Marco Tulio, Sameer Singh, and Carlos Guestrin. "" Why should i trust you?" Explaining the predictions of any classifier." Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining. 2016.
2024/2/27 に JASA OpenEL working group で講演した資料
https://note.com/kae_made から公開している概念モデリングに関する技術コンテンツをAzure OpenAI Studio で追加学習し、概念モデリング支援チャットを作成を試す方法を解説
デモ動画は、https://youtu.be/UGCuMwM8cEE?si=wT9YH8Hx8Zmjuolf で視聴可
32. 先行研究
● "Effectiveness of job title based embeddings
on résumé to job ad recommendation(2021)"
○ 求人票の表現に対して、分散表現を用いた
求人レコメンドの研究
○ 求人票全体を使うよりも、タイトル部分を
使ったほうがレコメンドの性能が高くなった
■ 分散表現はWord2VecやDoc2Vec
の学習済みや学習したものを色々
試している
■ Cold-Start問題に対しても分散表現
は有効な手段であるとしている
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35. 参考情報
● Corné de Ruijt, Sandjai Bhulai(2021), "Job Recommender Systems: A
Review"
● Luiza Sayfullina, Eric Malmi, Yiping Liao, Alex Jung(2017), "Domain
Adaptation for Resume Classification Using Convolutional Neural
Networks"
● Saket Maheshwary, Hemant Misra(2018), "Matching Resumes to Jobs via
Deep Siamese Network"
● Akshay Gugnani, Hemant Misra(2020), "Implicit Skills Extraction Using
Document Embedding and Its Use in Job Recommendation"
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36. 参考情報
● Yiou Lin, Hang Lei, Prince Clement Addo, Xiaoyu Li(2016), "Machine
Learned Resume-Job Matching Solution"
● Meng Zhao, Faizan Javed, Ferosh Jacob, Matt McNair(2015), "SKILL: A
System for Skill Identification and Normalization"
● Mesut Kaya and Toine Bogers(2021), “Effectiveness of job title based
embeddings on résumé to job ad recommendation"
● Yuya Matsumura(2022), "事業会社における推薦システム開発事例 /
recsys-in-wantedly-2022"
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