現場で機械学習を使うまで
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第7回 Machine Learning 15minutes!での発表資料です
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NNで広告配信のユーザー最適化をやってみた。@ TFUG #3
2017/2/22に行われたTensorFlow User Group (TFUG) のMeetupでお話させていただいた内容です。数千万人ユーザー規模のアドネットワークAkaNeの広告配信の最適化モデルを、ニューラルネットで構築した事例を紹介します。
connpass運営が選ぶこのコミュニティがすごい〜コミュニティマネージャーSummit2017
コミュニティマネージャーSummit2017
( http://peatix.com/event/225652/ )での発表資料です。
TFUG#3 Retty流 「2200万ユーザさんを支える機械学習基盤」 の作り方
TFUG で Retty 機械学習基盤について発表しました。
http://qiita.com/taru0216/items/dda1f9f11397f811e98a
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AIサービス構築に必要な「h」型人材スキルとは？
第7回 Machine Learning 15minutes!で登壇させて頂いたスライドです。「H」型のスペシャリストじゃなくて、「h」型の人材が今すぐに活躍できる理由
新事業で目指す自然言語処理ビジネス、その未来 Machine Learning 15minutes! 発表資料
新事業で目指す自然言語処理ビジネス、その未来
第7回 Machine Learning 15minutes! 発表資料
近未来の人工知能のカタチ
The document discusses recent developments in artificial intelligence and how AI is being applied in various fields such as deep learning, the internet of things, and virtual/augmented/mixed reality technologies. It provides examples of companies working on AI and highlights some of the challenges and opportunities that AI presents going forward, including the need for further research and development efforts to fully realize the potential of AI.
[ML15]Class Cat佐々木さん「いち早く人工知能テクノロジーを取り入れた製品・サービスを市場に展開するには？」
「Machine Learning 15minutes!」登壇資料
（AINOW掲載用）
画像キャプションの自動生成
2016/10/12 第16回全脳アーキテクチャ勉強会＠リクルートテクノロジーズ
2016/08/01 第19回画像の認識・理解シンポジウム、チュートリアル＠浜松
2016/06/29 第3回ステアラボ人工知能セミナー＠千葉工業大学（スカイツリータウン）
2016/06/21 人工知能セミナー第7回 「自然言語処理のＡＩの最新動向」＠産総研
2016/01/13 確率場と深層学習に関する第1回CRESTシンポジウム＠早稲田大学
にて一部を使用。画像×言語の研究に関する日本語資料としては、現在一番網羅的だと信じています。
A Hacking Toolset for Big Tabular Files (3)
Despite the existence of data analysis tools such as R, SQL, Excel and others, it is still insufficient to cope with today's big data analysis needs.
The author proposes a CUI (Character User Interface) toolset with dozens of functions to neatly handle tabular data in TSV (Tab Separated Values) files.
It implements many basic and useful functions that have not been implemented in existing software with each function borrowing the ideas of Unix philosophy and covering the most frequent pre-analysis tasks during the initial exploratory stage of data analysis projects.
Also, it greatly speeds up basic analysis tasks, such as drawing cross tables, Venn diagrams, etc., while existing software inevitably requires rather complicated programming and debugging processes for even these basic tasks.
Here, tabular data mainly means TSV (Tab-Separated Values) files as well as other CSV (Comma Separated Value)-type files which are all widely used for storing data and suitable for data analysis.
Googleのインフラ技術から考える理想のDevOps
デブサミ2017で発表予定の資料です。
http://event.shoeisha.jp/devsumi/20170216
2017/02/14 ver1.0 公開
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