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.
cvpaper.challengeにおいてECCVのOral論文をまとめた「ECCV 2020 報告」です。
ECCV2020 Oral論文 完全読破(1/2) [https://www.slideshare.net/cvpaperchallenge/eccv2020-oral-12/1]
pp. 7-10 ECCVトレンド
pp. 12-72 Looking at humans
pp. 73-132 Low level vision
pp. 133-198 Recognition & detection
pp. 199-262 Segmentation & scene interpretation and description, language
pp. 263-294 Video & action understanding
pp. 295-296 まとめ
cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ作成・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。2020の目標は「トップ会議に30+本投稿」することです。
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.
cvpaper.challengeにおいてECCVのOral論文をまとめた「ECCV 2020 報告」です。
ECCV2020 Oral論文 完全読破(1/2) [https://www.slideshare.net/cvpaperchallenge/eccv2020-oral-12/1]
pp. 7-10 ECCVトレンド
pp. 12-72 Looking at humans
pp. 73-132 Low level vision
pp. 133-198 Recognition & detection
pp. 199-262 Segmentation & scene interpretation and description, language
pp. 263-294 Video & action understanding
pp. 295-296 まとめ
cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ作成・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。2020の目標は「トップ会議に30+本投稿」することです。
「樹木モデルとランダムフォレスト（Tree-based Models and Random Forest） －機械学習による分類・予測－」。 Tree-based Model, Random Forest の入門的な内容です。機械学習・データマイニングセミナー 2010/10/07 。 hamadakoichi 濱田晃一
最新の HPC 技術を生かした AI・ビッグデータインフラの東工大 TSUBAME3.0 及び産総研 ABCINVIDIA Japan
- The document discusses the latest HPC technologies used in AI/Big Data infrastructures such as TSUBAME3.0 at Tokyo Institute of Technology and ABCI at AIST.
- It provides an overview of the capabilities and achievements of these supercomputers, including TSUBAME2.0 receiving the 2011 ACM Gordon Bell Prize.
- It emphasizes that future supercomputers need to focus on "BYTES" capabilities like bandwidth and capacity to better support large-scale data processing for AI/Big Data applications.
「樹木モデルとランダムフォレスト（Tree-based Models and Random Forest） －機械学習による分類・予測－」。 Tree-based Model, Random Forest の入門的な内容です。機械学習・データマイニングセミナー 2010/10/07 。 hamadakoichi 濱田晃一
最新の HPC 技術を生かした AI・ビッグデータインフラの東工大 TSUBAME3.0 及び産総研 ABCINVIDIA Japan
- The document discusses the latest HPC technologies used in AI/Big Data infrastructures such as TSUBAME3.0 at Tokyo Institute of Technology and ABCI at AIST.
- It provides an overview of the capabilities and achievements of these supercomputers, including TSUBAME2.0 receiving the 2011 ACM Gordon Bell Prize.
- It emphasizes that future supercomputers need to focus on "BYTES" capabilities like bandwidth and capacity to better support large-scale data processing for AI/Big Data applications.
SAS® OnDemand for Academicsは、SAS学習が無償で利用できるクラウド方式のSASソフトウェアです。このスライドでは、その登録方法をご紹介します。
SAS OnDemand for Academics
http://www.sas.com/ja_jp/industry/higher-education/on-demand-for-academics.html
The document is a collection of quotes and passages that encourage mobilizing and engaging the creative intelligence of all people. It discusses themes of building a shared future together as one world and one civilization made up of seven billion human building blocks. The quotes provide perspectives on finding purpose, making contributions, and transforming challenges into opportunities through creativity.
A snapshot of internet, social media, and mobile use in every country in the world. This report is part of a suite of reports brought to you by We Are Social and Hootsuite - read the other reports for free at http://www.slideshare.net/wearesocialsg/presentations
The Marketer's Guide To Customer InterviewsGood Funnel
A step-by-step guide on how to doing customer interviews that reveal revenue-boosting insights. This deck is made exclusively for marketers & copywriters.
Stories About Spark, HPC and Barcelona by Jordi TorresSpark Summit
HPC in Barcelona is centered around the MareNostrum supercomputer and BSC's 425-person team from 40 countries. MareNostrum allows simulation and analysis in fields like life sciences, earth sciences, and engineering. To meet new demands of big data analytics, BSC developed the Spark4MN module to run Spark workloads on MareNostrum. Benchmarking showed Spark4MN achieved good speed-up and scale-out. Further work profiles Spark using BSC tools and benchmarks workloads like image analysis on different hardware. BSC's vision is to advance understanding through technologies like cognitive computing and deep learning.
Moneyball: Contra el olfato, la selección objetiva del talento.Alejandro Roca
CINE Y GESTION
En un momento como el actual, en el que el factor diferenciador entre las compañías es cada vez más, el capital humano, se convierte en critico ser muy bueno viendo el talento donde otros no lo ven.
Colloquium with Drs. Catherine Crosby, Lynn Goldstein, Ditlev Larsen and Brian Morgan. Discussing how future teachers learn to write within their PST programs.
to be a superstar programmer is a simple guide for newbie programmer to keep spirit on learning programming. The event was organized by AMCC on Saturday 1st Apr 2017 @ Universitas Amikom Yogyakarta.
This document discusses optical illusions and contains two examples. Square A and Square B appear to be different shades but are actually the same, and two monsters appear different sizes but are in fact equal. The document is authored by Paul Sloane and references his Twitter handle and website on the topic of optical illusions.
SAS® OnDemand for Academicsは、SAS学習が無償で利用できるクラウド方式のSASソフトウェアです。このスライドでは、その登録方法をご紹介します。
SAS OnDemand for Academics
https://www.sas.com/ja_jp/software/on-demand-for-academics.html
SAS Viyaによる意識改革からみえたData Scientistの生き方 ～僕たちはどう生きるか～
○木口亮，北西由武
（塩野義製薬解析センター）
Way of Life as Data Scientist from Viewpoint of Awareness Reform by SAS Viya ~How do we live?~
Ryo Kiguchi, Yoshitake Kitanishi SHIONOGI & CO., LTD.
AIはデータ形式に依存しないデータガバナンスが重要で従来のSAS製品では限界があった．本発表ではSAS Viyaによるデータガバナンス戦略と，整備したデータを活用したイノベーション事例を紹介したい．
SAS ViyaのCNNを活用したProcess Innovation ～機械は解析図表をどう見ているのか～
木口亮，平野勝也，北西由武
（塩野義製薬 解析センター）
Process Innovation Making Use of CNN by SAS Viya
How does the Machine cognize Analytic TLF (Table, Listing, Figure)?
Ryo Kiguchi, Katsunari Hirano, Yoshitake Kitanishi SHIONOGI & CO., LTD.
SAS ViyaのConvolutional Neural Network (CNN) の解析事例紹介として，弊社が保有するSASプログラム準自動生成システム“AI SAS Programmer” に搭載される「図表計画書の解析」を公開する．CNNを活用することで起こったProcess Innovationを紹介したい．
教育・研究・学習の目的に無料で利用できるSAS University EditionおよびSAS OnDemand for Academicsは、製品版のSAS（日本語版）とデフォルトの文字コードが異なるため、日本語の取り扱いには注意が必要です。特に外部ファイルの取り込みを中心に、無償版SASにおける日本語データの取り扱いについて概説します。
4. 4
• 本セッションの発表内容は以下の資料にもとづきます。
Machine Learning What it is & why it matters
(English)
http://www.sas.com/en_us/insights/analytics/machine-learning.html
(日本語)
http://www.sas.com/ja_jp/insights/analytics/machine-learning.html
An Overview of Machine Learning with SAS Enterprise Miner
Hall, Patrick; Dean, Jared; Kabul, Ilknur Kaynar; Silva, Jorge;
SAS Institute, Inc. 2014
http://support.sas.com/resources/papers/tnote/datamining.html
はじめに
8. 8
• This graphic was originally created by SAS in a 1998 primer about data mining, and the
new field of data science was added for this paper.
機械学習と他の分野の関係
