CATEGORY

Machine learning

5510
  • 論文研究

統計学と機械学習における内部主義的信頼性主義 — Internalist Reliabilism in Statistics and Machine Learning: Thoughts on Jun Otsuka’s Thinking about Statistics

田中専務拓海先生、あの論文って要するに我々が日常的に使う統計と機械学習が哲学的にどう説明できるかを議論しているんですか？現場での導入判断に直結する話なら知りたいのですが。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その通りです。論文は統計学と機械学習の理論的立ち位置を哲学の「内部主義（Int

  • Bayesian
  • , Machine learning
  • 論文研究

最適化されたIoT侵入検知のための機械学習手法（Optimized IoT Intrusion Detection using Machine Learning Technique）

田中専務拓海さん、お忙しいところ恐縮です。最近うちの若手から「IoTにAIで侵入検知を」と言われまして、正直よく分からないのです。これを導入して儲かるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、短く結論を述べると、今回の研究はIoT機器を守るために機械学習（Machin

  • Machine learning
  • 論文研究

役立ち投票の予測：Amazonレビューに基づく分析（Were You Helpful — Predicting Helpful Votes from Amazon Reviews）

ケントくんねえ博士、最近Amazonで買い物するの増えてきたけど、レビューの役立ち度ってどうやって決まるんだろう？マカセロ博士良い質問じゃ、ケントくん。実は、その役立ち度を予測するために機械学習が使われているんじゃ。今日紹介する論文では、その詳細が詳しく解説されているんじゃよ。ケ

  • Machine learning
  • 論文研究

量子ニューラルネットワークを用いたローン適格性予測（LEP-QNN: Loan Eligibility Prediction Using Quantum Neural Networks）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、社内で「量子」を使った話が出てきまして、部下からこの論文を見せられました。正直、量子コンピュータの話は雲をつかむようで、経営判断にどう影響するのかが見えません。要するに投資に値する技術なのか、教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい

  • Neural Networks
  • , Machine learning
  • 論文研究

チャネル反射による知識駆動データ拡張：EEGベースBCIのための実践的手法（Channel Reflection: Knowledge-Driven Data Augmentation for EEG-Based Brain-Computer Interfaces）

田中専務拓海先生、最近部下に「EEGを使ったBCIの話が重要だ」と言われて困っております。先日渡された論文の要点がよく分からず、投資する価値があるのか判断できません。まずは要点を端的に教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は少量の脳波データで精度を上げるた

  • Classification
  • , Machine learning
  • 論文研究

前処理ハイパーパラメータとその落とし穴（Beyond algorithm hyperparameters: on preprocessing hyperparameters and associated pitfalls in machine learning applications）

田中専務拓海先生、最近部下に「モデルの精度を上げるには前処理を色々変えるべきだ」と言われて困っています。要するにアルゴリズムだけじゃなくて、データの準備段階にも勝負があるという話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まさにそれです。今回の論文は、アルゴリズムのハイパーパラメ

  • Evaluation
  • , Bias
  • , Machine learning
  • 論文研究

ソフトチェックサムによる信頼性判定：機械学習代替モデルの原子物理シミュレーションへの応用（Soft Checksums to Flag Untrustworthy Machine Learning Surrogate Predictions and Application to Atomic Physics Simulations）

田中専務拓海先生、お時間いただきありがとうございます。最近、部下から「AIを使ってシミュレーション時間を短縮できる」と言われているのですが、信頼できるかどうかが心配でして、論文を読んでみようかと思ったのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を一言で言うと、この論文は「機械

  • Machine learning
  • 論文研究

機械学習システム評価のベストプラクティス（Good practices for evaluation of machine learning systems）

田中専務拓海先生、最近部下から『評価をちゃんとやらないとダメだ』と繰り返し言われて戸惑っております。要するに何をどうすれば投資対効果が見えるのか、端的に教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見えてきますよ。結論から言うと、評価（eval

  • Evaluation
  • , Machine learning
  • 論文研究

スラブ海と結合したML大気エミュレータによるCO2感度学習（ACE2-SOM: Coupling an ML atmospheric emulator to a slab ocean and learning the sensitivity of climate to changed CO2）

田中専務拓海先生、最近うちの若手が『ACE2-SOM』って論文を読めと言うんですが、正直何がすごいのかよく分からなくて困っています。経営判断に使えるかどうか、端的に教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、この研究は機械

  • Machine learning
  • 論文研究

幼児期の読解力予測（Scalable Early Childhood Reading Performance Prediction）

田中専務拓海先生、最近部下から「学校現場にAIを入れて早期にリスクを見つけるべきだ」と言われまして。とはいえ何をどう作れば効果があるのか、現場と投資対効果が見えず不安なんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見えてきますよ。今日は「幼児期の読解力を予測

  • Machine learning