誰が良いデータを作り、どのようにうまくいくのですか?

データにおけるさまざまなユーザーの役割と影響、および AI を作成するシステム内でデータを構築する方法を理解することが重要です。データ構築パイプラインを示し、各プロセスにおける人間の役割の重要な部分を紹介します。

ユーザーはどのようなレコメンデーションに熱心ですか?カスタマイズされた推薦システムを心配している人のために、私たちはRecSys 2022で論文の著者に直接行ったことがある人の経験を共有します。

書籍データベースを利用するために文書検索の割り当てで遭遇した制限、モデリングプロセス中に遭遇した問題点、および適用した方法論について説明します。

AIとKAGGLEコンペティションソリューションを共有し、青少年のライティングスキルを向上させる

NFL Health & Safety - Helmet Assignment Caggle Commencementは、833チーム中6位で金メダルを獲得したソリューションを発表します。

Google Brainの「人工呼吸器圧力予測」で3位に入賞したアップステージチームのソリューションを共有します。

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A to Zはムーン出身の学部4年生のノウハウを解き明かし、世界中から600万人のML開発者が参加するAIコンペティションCaggleを離れるとすぐに金メダルを獲得します!

2021年人工知能オンラインコンペティションの法的文書要約技術カテゴリで第1位にランクされたソリューションを紹介し、ネイバーブーストキャンプAI技術完了レビューを共有します。

サービス集約型産業における「疾患理論のコストの影響」に対処するための研究と取り組みを紹介します。生産性の問題のプロセスと、医療におけるAIアプリケーションによるデータ処理の研究と成果について学びます。

知識追跡(KT)技術がオンラインベースの学習環境で学習者のステータスを分析し、パーソナライズされた推奨事項を提供する方法に関する研究や現実世界のサービスにどのように適用されているかの例を紹介します。

UPSTAGEが主催する韓国語モデルとベンチマークデータセットの開発プロセスと結果を共有し、韓国におけるNLP開発の基礎を築き、韓国語自然言語理解評価データセットKLUEについてさらに学びます。

機械学習の実用化と学術研究における理論的アプローチの違いがどこから生じるのか、そしてさまざまな機械学習モデルが現実世界の産業環境にどのように導入されているかを紹介します。

Kagleの医用画像分類コンペティションであるRANZCR CLiPで金メダルを獲得したKim Yuns-soは、AIモデル開発ソリューション、イメージモデルトレーニングパイプラインを構築するプロセス、およびコンペティションに参加した経験について語ります。

Amazonのウェブサービスチームのメンバーであるユン・イェジンが、グラフモデリングの基本、グラフ関連のエンジン、言語、ユースケースを紹介し、グラフィカルデータベースの初心者のための重要なヒントをいくつか紹介します。

ここでは、GOOGLE サービスで実行される機械学習 CI/CD をテーマにした機械学習パイプラインを構築するための方法論について説明します。初心者や中級者が理解しやすい機械学習に関するより多くの知識と情報をご覧ください。

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