Personal Information
Unternehmen/Arbeitsplatz
Japan Japan
Beruf
Advanced Analytics & AI Technical Solutions Professional
Branche
Technology / Software / Internet
Webseite
twitter.com/keonabut
Info
Employment History:
Microsoft
- Advanced Analytics & AI Technology Solutions Professional
2018/05/01-now
Azure Machine Learning (PointDrive)
https://ptdrv.linkedin.com/2njpaqr
SAS Institute Japan
- Pre/Post Sales Engineer,
2016/01/01-2018/04/30
Oracle Corporation Japan,
- Technical Support Engineer, 2012/04/01-2013/5/31
- Technical Account Manager 2013/06/01-
- Staff Consultant 2015/03/01-2015/12/31
Tags
azure
microsoft
automl
machine learning
azure-machine-learning
deep learning
azure machine learning service
ai
interpretml
analytics
machine-learning
mlops
dllab
ppo
machine teaching
reinforcement learning
bonsai
nlp
bert
azure machine learning
big data
intel
onnx
shap
deep-learning
異常検知
設備保全
品質管理
neural architecture search
smbo
hyperparameter
nas
automated ml
automated machine leanring
Mehr anzeigen
Präsentationen
(11)Gefällt mir
(62)Introducing MlFlow: An Open Source Platform for the Machine Learning Lifecycle for On-Prem or in the Cloud
DataWorks Summit
•
Vor 4 Jahren
非線形データの次元圧縮 150905 WACODE 2nd
Mika Yoshimura
•
Vor 8 Jahren
R実践 機械学習による異常検知 01
akira_11
•
Vor 8 Jahren
混合ガウスモデルとEMアルゴリスム
貴之 八木
•
Vor 7 Jahren
決定木・回帰木に基づくアンサンブル学習の最近
Ichigaku Takigawa
•
Vor 5 Jahren
比例ハザードモデルはとってもtricky!
takehikoihayashi
•
Vor 11 Jahren
Shap
Giovanni Bruner
•
Vor 5 Jahren
eScience SHAP talk
Scott Lundberg
•
Vor 6 Jahren
GraphFrames: DataFrame-based graphs for Apache® Spark™
Databricks
•
Vor 8 Jahren
Variational AutoEncoder
Kazuki Nitta
•
Vor 7 Jahren
PRML学習者から入る深層生成モデル入門
tmtm otm
•
Vor 4 Jahren
猫でも分かるVariational AutoEncoder
Sho Tatsuno
•
Vor 7 Jahren
Azure によるスピードレイヤの分析アーキテクチャ
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
•
Vor 4 Jahren
Azure Cognitive Services
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
•
Vor 4 Jahren
深層学習を用いた文生成モデルの歴史と研究動向
Shunta Ito
•
Vor 3 Jahren
ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
Preferred Networks
•
Vor 6 Jahren
公平性を保証したAI/機械学習 アルゴリズムの最新理論
Kazuto Fukuchi
•
Vor 4 Jahren
PRMLの線形回帰モデル(線形基底関数モデル)
Yasunori Ozaki
•
Vor 10 Jahren
PRML エビデンス近似 3.5 3.6.1
tmtm otm
•
Vor 5 Jahren
NIPS2017読み会 LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree
Takami Sato
•
Vor 6 Jahren
Overview of tree algorithms from decision tree to xgboost
Takami Sato
•
Vor 7 Jahren
協調フィルタリング・アソシエーション分析によるレコメンド手法の紹介
Takeshi Mikami
•
Vor 5 Jahren
有意性と効果量について しっかり考えてみよう
Ken Urano
•
Vor 10 Jahren
Semi supervised, weakly-supervised, unsupervised, and active learning
Yusuke Uchida
•
Vor 4 Jahren
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
Satoshi Hara
•
Vor 4 Jahren
多項式あてはめで眺めるベイズ推定~今日からきみもベイジアン~
tanutarou
•
Vor 6 Jahren
トピックモデルの話
kogecoo
•
Vor 9 Jahren
トピックモデルの評価指標 Perplexity とは何なのか?
hoxo_m
•
Vor 8 Jahren
Building Dynamic Pipelines in Azure Data Factory (SQLSaturday Oslo)
Cathrine Wilhelmsen
•
Vor 4 Jahren
計量経済学と 機械学習の交差点入り口 (公開用)
Shota Yasui
•
Vor 7 Jahren
Personal Information
Unternehmen/Arbeitsplatz
Japan Japan
Beruf
Advanced Analytics & AI Technical Solutions Professional
Branche
Technology / Software / Internet
Webseite
twitter.com/keonabut
Info
Employment History:
Microsoft
- Advanced Analytics & AI Technology Solutions Professional
2018/05/01-now
Azure Machine Learning (PointDrive)
https://ptdrv.linkedin.com/2njpaqr
SAS Institute Japan
- Pre/Post Sales Engineer,
2016/01/01-2018/04/30
Oracle Corporation Japan,
- Technical Support Engineer, 2012/04/01-2013/5/31
- Technical Account Manager 2013/06/01-
- Staff Consultant 2015/03/01-2015/12/31
Tags
azure
microsoft
automl
machine learning
azure-machine-learning
deep learning
azure machine learning service
ai
interpretml
analytics
machine-learning
mlops
dllab
ppo
machine teaching
reinforcement learning
bonsai
nlp
bert
azure machine learning
big data
intel
onnx
shap
deep-learning
異常検知
設備保全
品質管理
neural architecture search
smbo
hyperparameter
nas
automated ml
automated machine leanring
Mehr anzeigen