- Presentations
- Documents
- Infographics
機械学習モデルの判断根拠の説明（Ver.2）
Satoshi Hara
•
4 years ago
DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLive
Tokoroten Nakayama
•
4 years ago
機械学習モデルの判断根拠の説明
Satoshi Hara
•
5 years ago
Bayesian Sushistical Modeling
daiki hojo
•
5 years ago
心理的安全性の構造 デブサミ2019夏 structure of psychological safety
Tokoroten Nakayama
•
4 years ago
機械学習は化学研究の"経験と勘"を合理化できるか？
Ichigaku Takigawa
•
6 years ago
博士課程の誤解と真実 ー進学に向けて、両親を説得した資料をもとにー
Atsuto ONODA
•
5 years ago
大企業と技術開発型ベンチャーの連携
Masakazu Masujima
•
6 years ago
なぜベイズ統計はリスク分析に向いているのか？ その哲学上および実用上の理由
takehikoihayashi
•
13 years ago
Rで学ぶ逆変換（逆関数）法
Nagi Teramo
•
11 years ago
Jap2017 ss65 優しいベイズ統計への導入法
考司 小杉
•
6 years ago
Prophet入門【理論編】Facebookの時系列予測ツール
hoxo_m
•
6 years ago
効果のあるクリエイティブ広告の見つけ方(Contextual Bandit + TS or UCB)
Yusuke Kaneko
•
5 years ago
最適化超入門
Takami Sato
•
9 years ago
みんなに役立つ「テスト」を学んでみよう！（20140105版）
Noriyuki Mizuno
•
10 years ago
深層学習と確率プログラミングを融合したEdwardについて
ryosuke-kojima
•
6 years ago
RDB技術者のためのNoSQLガイド NoSQLの必要性と位置づけ
Recruit Technologies
•
7 years ago
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け
Recruit Technologies
•
7 years ago
フォントの選び方・使い方
k maztani
•
7 years ago
シリコンバレーの「何が」凄いのか
Atsushi Nakada
•
6 years ago