一部TV会議接続のトラブルがありましたが，無事終了いたしました． 論文紹介にご協力いただいた皆様どうもありがとうございました． 参加人数は4拠点合計で 156名(大学教員：31，社会人：70，学生 56)， UST視聴者は 合計視聴数 430, 同時視聴数 50～63, ユニーク視聴者数 172 でした． 多数のご参加どうもありがとうございました． 対象：ICSE 2017 Technical/Research Track 24セッション 68件 （journal-first 27件を除く）+ 可能ならその他のトラック の発表 日時：2017年8月24日 10:15-18:00 主催：情報処理学会 ソフトウェア工学研究会 国際的研究活動活性化WG 会場（TV会議でリンクします） 東京会場: 東京工業大学 大岡山キャンパス 西8号館E棟 10階大会議室 名古屋会場: 名古屋大学 東山キャ
Advances in Neural Information Processing Systems 28 (NIPS 2015) The papers below appear in Advances in Neural Information Processing Systems 28 edited by C. Cortes and N.D. Lawrence and D.D. Lee and M. Sugiyama and R. Garnett. They are proceedings from the conference, "Neural Information Processing Systems 2015." Double or Nothing: Multiplicative Incentive Mechanisms for Crowdsourcing Nihar Bhadr
Videos from the Strange Loop conference in St. Louis, MO.
Meet us in St. Louis to make connections with the creators and users of the languages, libraries, tools, and techniques at the forefront of the industry. Conference The Strange Loop 2023 conference took place from 2009-2023 in St. Louis, MO. If you'd like to learn more, watch the retrospective talk about the conference in 2023 at the final event. Video Check out our YouTube channel for all the con
20th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), New York 201438 Lectures · Aug 24, 2014 AboutKDD 2014, a premier interdisciplinary conference, brings together researchers and practitioners from data science, data mining, knowledge discovery, large-scale data analytics, and big data. Read More Related categories
To access a presentation's content, please click on its title below. The full Proceedings published by USENIX for the symposium are available for download below. Individual papers can also be downloaded from the presentation page. Copyright to the individual works is retained by the author[s]. Proceedings Front Matter Cover Page | Title Page and List of Organizers | Table of Contents | Message fro
もう花粉飛んでるらしいですね。比戸です。 昨年開いたICML2013読み会に続き、NIPS2013の論文を紹介する会を開きました。平日夜にも関わらず60名以上の申し込み、50名以上の参加があり、改めて機械学習への興味の高さを裏付けるものとなりました。会場提供にご協力頂いた東大の武田朗子先生、中川裕志先生、および発表者の皆さんありがとうございました。 ここで特筆したいのが、@mooopanさんが選んだ”Playing Atari with Deep Reinforcement Learning“です。 話題のDeep Neural Networkと強化学習を組み合わせて、テレビゲームで人間にも勝ったという、この日唯一のワークショップ論文紹介だったのですが、なんと著者の所属するDeepMind TechnologiesがGoogleに500億円以上で買収されたというニュースが3日前飛び込んでき
第16回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2013)† このページはしましまが IBIS2013 に参加してとったメモです．私の主観や勘違いが含まれていたり，私が全く分かってなかったりしていますので，その点を注意してご覧ください．誤りがあれば，指摘してください． チュートリアル1：機械学習概要† 村田 昇（早稲田大学） 学習とは『賢くなる手続き』 スパムメール，Googleの検索，推薦システム，Watson，将棋，徴税システム 計算論的学習理論 人工知能とアルゴリズムの初期研究：決定的 → 確率的・非決定的な考え方の登場 80年代の Valiant 十分な確率で正解に達すればよい → PAC学習 統計的学習理論 確率的近似法（統計的探索に確率探索の手法を導入）→ 学習系の平均挙動の統計的解析 → VC次元の理論と発展 学習問題の枠組み 教師あり（回帰，識別）・教師なし（クラスタリ
* Breakfast, Lunch and Dinner are held in Crocker Dining Hall. All talks are in the Chapel. All Night Owl's events are in the Director's Cottage.
学会・研究会† 情報論的学習理論や機械学習に関連した会議や会議報告についてまとめましょう． ID は ibis でパスワードは VC 次元の V のフルスペルです(頭だけ大文字) Cのフルスペルだと誰も書けません -- いば ↑
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