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誰がどのように良いデータを作るか
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。
良い推奨事項、適切な推奨事項、新しい推奨事項(字幕:RecSys2022 Recommendation System with Paper)
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。
第1回人工知能オンラインコンペティション2022ストーリー
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。
グーグルブレイン - 人工呼吸器圧力予測 3位
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。
労働者のためのカグルチャレンジャー - 目標は常に(金)メダルでした
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。
学部リテラシーの学生が世界第24位のカグルグランドマスターに到達
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!
ブーストキャンプを超えて:2021人工知能オンラインコンペティション第1ソリューション
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。
機械学習スタートアップでバウモールのコスト病に対処!
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。
パーソナライズされた学習のための知識追跡と推奨に関する研究
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。
教科書MLとその実際のアプリケーションとの間のラストワンマイル
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。
カグルイメージコンペティションで金メダルを獲得
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。
データベースをグラフ化する初心者が1年で学んだこと
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。
ディープナレッジトレース(DKT)
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。
Google のツールボックスにある ML 製品の CI/CD
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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