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SSII2020TS: 機械学習モデルの判断根拠の説明 〜 Explainable AI 研究の近年の展開 〜
SSII
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こわくない Git
Kota Saito
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確率統計－機械学習その前に
Hidekatsu Izuno
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BlackBox モデルの説明性・解釈性技術の実装
Deep Learning Lab（ディープラーニング・ラボ）
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深層学習の数理
Taiji Suzuki
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Feature Engineering
Sri Ambati
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最近のKaggleに学ぶテーブルデータの特徴量エンジニアリング
mlm_kansai
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ユーザとベンダ双方にとって幸せなAI開発のための３つのポイント
Deep Learning Lab（ディープラーニング・ラボ）
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機械学習によるデータ分析まわりのお話
Ryota Kamoshida
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技術的負債だらけのチームで技術マネージメントしてみた Kichijoji.pm7[talk2]
YASUKAZU NAGATOMI
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中の下のエンジニアを脱出するための仕事術
Noriaki Kadota
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Session4:「先進ビッグデータ応用を支える機械学習に求められる新技術」／比戸将平
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大規模な負荷でもドキドキしない為のJava EE
Taiichilow Nagase
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コードに語らせるために
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Spring4とSpring Bootで作る次世代Springアプリケーション #jjug #jsug
Toshiaki Maki
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Alfresco in few points - Search Tutorial
PASCAL Jean Marie
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「使ってもらえるアプリの考え方」スマホデザイン会議 2012 忘年会スライド
Takayuki Fukatsu
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オブジェクト指向の設計と実装の学び方のコツ
増田 亨
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