Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
機械学習ことはじめ
Search
Shotaro Ishihara
April 26, 2019
Technology
0
120
機械学習ことはじめ
Shotaro Ishihara
April 26, 2019
Tweet
Share
More Decks by Shotaro Ishihara
See All by Shotaro Ishihara
JOAI2025講評 / joai2025-review
upura
0
180
AI エージェントを活用した研究再現性の自動定量評価 / scisci2025
upura
1
120
JSAI2025 企画セッション「人工知能とコンペティション」/ jsai2025-competition
upura
0
38
生成的推薦の人気バイアスの分析:暗記の観点から / JSAI2025
upura
0
200
Semantic Shift Stability: 学習コーパス内の単語の意味変化を用いた事前学習済みモデルの時系列性能劣化の監査
upura
0
30
日本語ニュース記事要約支援に向けたドメイン特化事前学習済みモデルの構築と活用 / t5-news-summarization
upura
0
40
Web からのデータ収集と探究事例の紹介 / no94_jsai_seminar
upura
0
310
記者・編集者との協働:情報技術が変えるニュースメディア / Kaishi PU 2024
upura
0
110
ニュースメディアにおける生成 AI の活用と開発 / UTokyo Lecture Business Introduction
upura
0
320
Other Decks in Technology
See All in Technology
公開初日に Gemini CLI を試した話や FFmpeg と組み合わせてみた話など / Gemini CLI 初学者勉強会(#AI道場)
you
PRO
0
1k
United Airlines Customer Service– Call 1-833-341-3142 Now!
airhelp
0
180
【LT会登壇資料】TROCCO新コネクタ「スマレジ」を活用した直営店データの分析
kazari0425
1
170
ゼロからはじめる採用広報
yutadayo
4
1k
TLSから見るSREの未来
atpons
2
240
AIエージェントが書くのなら直接CloudFormationを書かせればいいじゃないですか何故AWS CDKを使う必要があるのさ
watany
18
7k
スタートアップに選択肢を 〜生成AIを活用したセカンダリー事業への挑戦〜
nstock
0
290
マルチプロダクト環境におけるSREの役割 / SRE NEXT 2025 lunch session
sugamasao
1
390
推し書籍📚 / Books and a QA Engineer
ak1210
0
120
SRE不在の開発チームが障害対応と 向き合った100日間 / 100 days dealing with issues without SREs
shin1988
2
1.5k
AWS CDK 入門ガイド これだけは知っておきたいヒント集
anank
5
600
American airlines ®️ USA Contact Numbers: Complete 2025 Support Guide
airhelpsupport
0
390
Featured
See All Featured
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
7
330
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.3k
Practical Orchestrator
shlominoach
189
11k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
246
12k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
107
19k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
2.7k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
138
34k
Building Adaptive Systems
keathley
43
2.7k
Scaling GitHub
holman
460
140k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
8
700
Site-Speed That Sticks
csswizardry
10
700
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
7
510
Transcript
ػցֶश͜ͱ͡Ί ݄
ຊͷ • ͡Ίʹ • ػցֶशͱ • ڭࢣ͋Γֶश • ڭࢣͳֶ͠श
• ڧԽֶश
֮͑ͯؼͬͯ΄͍͜͠ͱ • "* ػցֶश σΟʔϓϥʔχϯάͷؔੑ • ػցֶशͷྨͱͦΕͧΕͷಛ • ڭࢣ͋Γֶश
ڭࢣͳֶ͠श ڧԽֶश • େΛѲͯ͠ɺ"*ͬΆ͍Λฉ͍ͨ࣌ʹʮػց ֶश͔ͳʁʯʮ۩ମతʹͲΜͳΈͩΖ͏ʁʯ ͱ͔ߟ͑ΒΕΕे
ຊͷ • ͡Ίʹ • ػցֶशͱ • ڭࢣ͋Γֶश • ڭࢣͳֶ͠श
• ڧԽֶश
ਓೳ <>ਓೳֶձਓೳͬͯԿʁ IUUQTXXXBJHBLLBJPSKQXIBUTBJ"*XIBUTIUNM • େ͖͘ྲྀʢ͜ͷྨࣗମʹ͕ٞ͋Δʣ ਓؒͷೳͦͷͷΛͭػցΛ࡞Ζ͏ͱ͢Δཱ
ਓ͕ؒೳΛͬͯ͢Δ͜ͱΛػցʹͤ͞Α͏ͱ͢ Δཱ • ࣮ࡍͷݚڀ΄ͱΜͲޙऀͷཱʢͳͷʹ͔ͬͯ Β͔ͣલऀͷҙຯͰ૽ཱ͗ͯΔք۾͕͋Δʣ
ػցֶश • ίϯϐϡʔλʹώτͷΑ͏ͳֶशೳྗΛ֫ಘͤ͞ ΔͨΊͷٕज़ͷ૯শ • ਓೳ ∋ ػցֶश •
࠷ۙͷਓೳ ػցֶश <>ਿࢁক ʰΠϥετͰֶͿػցֶशʱ ߨஊࣾ
ػցֶशͷྨ • ֶशํ๏ʹґͬͯେ͖͘ྨ • ڭࢣ͋Γֶश • ڭࢣͳֶ͠श • ڧԽֶश
<>ਿࢁক ʰΠϥετͰֶͿػցֶशʱ ߨஊࣾ
ຊͷ • ͡Ίʹ • ػցֶशͱ • ڭࢣ͋Γֶश • ڭࢣͳֶ͠श
• ڧԽֶश
ڭࢣ͋Γֶश • ίϯϐϡʔλʹͱ͑ͷରΛ͍͔ͭ͘ڭ͑Δ ͜ͱʹΑΓɼڭΘ͍ͬͯͳ͍ʹਖ਼͘͠ճ Ͱ͖Δ൚ԽೳྗΛίϯϐϡʔλʹ֫ಘͤ͞Δ <>ਿࢁক ʰΠϥετͰֶͿػցֶशʱ ߨஊࣾ
ڭࢣ͋Γֶशͷ۩ମྫ • खॻ͖จࣈೝࣝɼԻೝࣝɼը૾ೝࣝɼ໎ϝʔ ϧͷࣗಈྨͳͲ <>ਿࢁক ʰΠϥετͰֶͿػցֶशʱ ߨஊࣾ
ֶशɾ༧ଌͷΞϧΰϦζϜ • ͍Ζ͍ΖͳΞϧΰϦζϜ͕։ൃ͞Ε͍ͯΔ • ͦͷҰ͕ͭɺσΟʔϓϥʔχϯά
ຊͷ • ͡Ίʹ • ػցֶशͱ • ڭࢣ͋Γֶश • ڭࢣͳֶ͠श
• ڧԽֶश
ڭࢣͳֶ͠श • ͑ͷ͔͍ͬͯͳ͍σʔλͷू߹͔Βɺ༗ӹͳ ࣝΛ֫ಘ͠Α͏ͱ͢Δ • ੈͷதʹਖ਼ղϥϕϧͷͳ͍σʔλͷํ͕ѹత ʹଟ͍ <>ਿࢁক ʰΠϥετͰֶͿػցֶशʱ
ߨஊࣾ
ڭࢣͳֶ͠शͷ۩ମྫ • ΫϥελϦϯάҟৗݕ <>ਿࢁক ʰΠϥετͰֶͿػցֶशʱ ߨஊࣾ
ຊͷ • ͡Ίʹ • ػցֶशͱ • ڭࢣ͋Γֶश • ڭࢣͳֶ͠श
• ڧԽֶश
ڧԽֶश • ڭࢣ͋Γֶशͱಉ͘͡൚ԽੑೳΛίϯϐϡʔλʹ ֫ಘͤ͞Δ͜ͱ͕ඪ • ͑Λڭ͑ΔΘΓʹɼ༧ଌͨ͑͠ͷྑ͞ ΛධՁ • ධՁ͕࠷ߴ·ΔΑ͏ʹֶश͢Δ
<>ਿࢁক ʰΠϥετͰֶͿػցֶशʱ ߨஊࣾ
ڧԽֶशͷ۩ମྫ • ϩϘοτͷࣗಈ੍ޚɼίϯϐϡʔλήʔϜͳͲ • ໌֬ʹਖ਼ղσʔλ͕༩͑ͮΒ͍߹ʹ༻͍ΒΕΔ • ྫɿғޟͰʮͱ͋Δ൫໘ͰԿΛଧͭͷ͕ਖ਼ղʯ͔ ݴ͍Δͷ͍͠ ˠͱ͋ΔखΛଧͬͨΒউͬͨෛ͚ͨͱ͍͏ධՁ
Λͱʹֶश͍ͤͯ͘͜͞ͱͰ͖ͦ͏
֮͑ͯؼͬͯ΄͍͜͠ͱ • "* ػցֶश σΟʔϓϥʔχϯάͷؔੑ • ػցֶशͷྨͱͦΕͧΕͷಛ • ڭࢣ͋Γֶश
ڭࢣͳֶ͠श ڧԽֶश • େΛѲͯ͠ɺ"*ͬΆ͍Λฉ͍ͨ࣌ʹʮػց ֶश͔ͳʁʯʮ۩ମతʹͲΜͳΈͩΖ͏ʁʯ ͱ͔ߟ͑ΒΕΕे