Submit Search
Upload
ベイズ推定とDeep Learningを使用したレコメンドエンジン開発
•
97 likes
•
54,686 views
LINE Corporation
Follow
Technology
Report
Share
Report
Share
1 of 42
Recommended
分散学習のあれこれ～データパラレルからモデルパラレルまで～
分散学習のあれこれ～データパラレルからモデルパラレルまで～
Hideki Tsunashima
失敗から学ぶ機械学習応用
失敗から学ぶ機械学習応用
Hiroyuki Masuda
[DL輪読会]Understanding Black-box Predictions via Influence Functions
[DL輪読会]Understanding Black-box Predictions via Influence Functions
Deep Learning JP
Active Learning 入門
Active Learning 入門
Shuyo Nakatani
深層学習時代の自然言語処理
深層学習時代の自然言語処理
Yuya Unno
最適輸送の解き方
最適輸送の解き方
joisino
変分推論法（変分ベイズ法）(PRML第10章)
変分推論法（変分ベイズ法）(PRML第10章)
Takao Yamanaka
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...
joisino
Recommended
分散学習のあれこれ～データパラレルからモデルパラレルまで～
分散学習のあれこれ～データパラレルからモデルパラレルまで～
Hideki Tsunashima
失敗から学ぶ機械学習応用
失敗から学ぶ機械学習応用
Hiroyuki Masuda
[DL輪読会]Understanding Black-box Predictions via Influence Functions
[DL輪読会]Understanding Black-box Predictions via Influence Functions
Deep Learning JP
Active Learning 入門
Active Learning 入門
Shuyo Nakatani
深層学習時代の自然言語処理
深層学習時代の自然言語処理
Yuya Unno
最適輸送の解き方
最適輸送の解き方
joisino
変分推論法（変分ベイズ法）(PRML第10章)
変分推論法（変分ベイズ法）(PRML第10章)
Takao Yamanaka
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...
joisino
Counterfaual Machine Learning（CFML）のサーベイ
Counterfaual Machine Learning（CFML）のサーベイ
ARISE analytics
推薦アルゴリズムの今までとこれから
推薦アルゴリズムの今までとこれから
cyberagent
深層学習による自然言語処理の研究動向
深層学習による自然言語処理の研究動向
STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
協調フィルタリング入門
協調フィルタリング入門
hoxo_m
深層生成モデルと世界モデル
深層生成モデルと世界モデル
Masahiro Suzuki
Word2vecの並列実行時の学習速度の改善
Word2vecの並列実行時の学習速度の改善
Naoaki Okazaki
猫でも分かるVariational AutoEncoder
猫でも分かるVariational AutoEncoder
Sho Tatsuno
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
gree_tech
大規模な組合せ最適化問題に対する発見的解法
大規模な組合せ最適化問題に対する発見的解法
Shunji Umetani
線形計画法入門
線形計画法入門
Shunji Umetani
確率的推論と行動選択
確率的推論と行動選択
Masahiro Suzuki
coordinate descent 法について
coordinate descent 法について
京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻
最高の統計ソフトウェアはどれか？ "What’s the Best Statistical Software? A Comparison of R, Py...
最高の統計ソフトウェアはどれか？ "What’s the Best Statistical Software? A Comparison of R, Py...
ケンタ タナカ
【DL輪読会】マルチエージェント強化学習における近年の 協調的方策学習アルゴリズムの発展
【DL輪読会】マルチエージェント強化学習における近年の 協調的方策学習アルゴリズムの発展
Deep Learning JP
統計的因果推論への招待 -因果構造探索を中心に-
統計的因果推論への招待 -因果構造探索を中心に-
Shiga University, RIKEN
強化学習の基礎と深層強化学習（東京大学 松尾研究室 深層強化学習サマースクール講義資料）
強化学習の基礎と深層強化学習（東京大学 松尾研究室 深層強化学習サマースクール講義資料）
Shota Imai
DQNからRainbowまで 〜深層強化学習の最新動向〜
DQNからRainbowまで 〜深層強化学習の最新動向〜
Jun Okumura
PRML学習者から入る深層生成モデル入門
PRML学習者から入る深層生成モデル入門
tmtm otm
【DL輪読会】時系列予測 Transfomers の精度向上手法
【DL輪読会】時系列予測 Transfomers の精度向上手法
Deep Learning JP
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
Deep Learning JP
Chapter2.3.6
Chapter2.3.6
Takuya Minagawa
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学
Ken'ichi Matsui
More Related Content
What's hot
Counterfaual Machine Learning（CFML）のサーベイ
Counterfaual Machine Learning（CFML）のサーベイ
ARISE analytics
推薦アルゴリズムの今までとこれから
推薦アルゴリズムの今までとこれから
cyberagent
深層学習による自然言語処理の研究動向
深層学習による自然言語処理の研究動向
STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
協調フィルタリング入門
協調フィルタリング入門
hoxo_m
深層生成モデルと世界モデル
深層生成モデルと世界モデル
Masahiro Suzuki
Word2vecの並列実行時の学習速度の改善
Word2vecの並列実行時の学習速度の改善
Naoaki Okazaki
猫でも分かるVariational AutoEncoder
猫でも分かるVariational AutoEncoder
Sho Tatsuno
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
gree_tech
大規模な組合せ最適化問題に対する発見的解法
大規模な組合せ最適化問題に対する発見的解法
Shunji Umetani
線形計画法入門
線形計画法入門
Shunji Umetani
確率的推論と行動選択
確率的推論と行動選択
Masahiro Suzuki
coordinate descent 法について
coordinate descent 法について
京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻
最高の統計ソフトウェアはどれか？ "What’s the Best Statistical Software? A Comparison of R, Py...
最高の統計ソフトウェアはどれか？ "What’s the Best Statistical Software? A Comparison of R, Py...
ケンタ タナカ
【DL輪読会】マルチエージェント強化学習における近年の 協調的方策学習アルゴリズムの発展
【DL輪読会】マルチエージェント強化学習における近年の 協調的方策学習アルゴリズムの発展
Deep Learning JP
統計的因果推論への招待 -因果構造探索を中心に-
統計的因果推論への招待 -因果構造探索を中心に-
Shiga University, RIKEN
強化学習の基礎と深層強化学習（東京大学 松尾研究室 深層強化学習サマースクール講義資料）
強化学習の基礎と深層強化学習（東京大学 松尾研究室 深層強化学習サマースクール講義資料）
Shota Imai
DQNからRainbowまで 〜深層強化学習の最新動向〜
DQNからRainbowまで 〜深層強化学習の最新動向〜
Jun Okumura
PRML学習者から入る深層生成モデル入門
PRML学習者から入る深層生成モデル入門
tmtm otm
【DL輪読会】時系列予測 Transfomers の精度向上手法
【DL輪読会】時系列予測 Transfomers の精度向上手法
Deep Learning JP
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
Deep Learning JP
What's hot
(20)
Counterfaual Machine Learning（CFML）のサーベイ
Counterfaual Machine Learning（CFML）のサーベイ
推薦アルゴリズムの今までとこれから
推薦アルゴリズムの今までとこれから
深層学習による自然言語処理の研究動向
深層学習による自然言語処理の研究動向
協調フィルタリング入門
協調フィルタリング入門
深層生成モデルと世界モデル
深層生成モデルと世界モデル
Word2vecの並列実行時の学習速度の改善
Word2vecの並列実行時の学習速度の改善
猫でも分かるVariational AutoEncoder
猫でも分かるVariational AutoEncoder
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
大規模な組合せ最適化問題に対する発見的解法
大規模な組合せ最適化問題に対する発見的解法
線形計画法入門
線形計画法入門
確率的推論と行動選択
確率的推論と行動選択
coordinate descent 法について
coordinate descent 法について
最高の統計ソフトウェアはどれか？ "What’s the Best Statistical Software? A Comparison of R, Py...
最高の統計ソフトウェアはどれか？ "What’s the Best Statistical Software? A Comparison of R, Py...
【DL輪読会】マルチエージェント強化学習における近年の 協調的方策学習アルゴリズムの発展
【DL輪読会】マルチエージェント強化学習における近年の 協調的方策学習アルゴリズムの発展
統計的因果推論への招待 -因果構造探索を中心に-
統計的因果推論への招待 -因果構造探索を中心に-
強化学習の基礎と深層強化学習（東京大学 松尾研究室 深層強化学習サマースクール講義資料）
強化学習の基礎と深層強化学習（東京大学 松尾研究室 深層強化学習サマースクール講義資料）
DQNからRainbowまで 〜深層強化学習の最新動向〜
DQNからRainbowまで 〜深層強化学習の最新動向〜
PRML学習者から入る深層生成モデル入門
PRML学習者から入る深層生成モデル入門
【DL輪読会】時系列予測 Transfomers の精度向上手法
【DL輪読会】時系列予測 Transfomers の精度向上手法
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
[DL輪読会]相互情報量最大化による表現学習
Viewers also liked
Chapter2.3.6
Chapter2.3.6
Takuya Minagawa
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学
Ken'ichi Matsui
基礎からのベイズ統計学 ２章 勉強会資料
基礎からのベイズ統計学 ２章 勉強会資料
at grandpa
基礎からのベイズ統計学 輪読会資料 第1章 確率に関するベイズの定理
基礎からのベイズ統計学 輪読会資料 第1章 確率に関するベイズの定理
Ken'ichi Matsui
統計学の基礎の基礎
統計学の基礎の基礎
Ken'ichi Matsui
IIBMP2016 深層生成モデルによる表現学習
IIBMP2016 深層生成モデルによる表現学習
Preferred Networks
Viewers also liked
(6)
Chapter2.3.6
Chapter2.3.6
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学
基礎からのベイズ統計学 ２章 勉強会資料
基礎からのベイズ統計学 ２章 勉強会資料
基礎からのベイズ統計学 輪読会資料 第1章 確率に関するベイズの定理
基礎からのベイズ統計学 輪読会資料 第1章 確率に関するベイズの定理
統計学の基礎の基礎
統計学の基礎の基礎
IIBMP2016 深層生成モデルによる表現学習
IIBMP2016 深層生成モデルによる表現学習
More from LINE Corporation
JJUG CCC 2018 Fall 懇親会LT
JJUG CCC 2018 Fall 懇親会LT
LINE Corporation
Reduce dependency on Rx with Kotlin Coroutines
Reduce dependency on Rx with Kotlin Coroutines
LINE Corporation
Kotlin/NativeでAndroidのNativeメソッドを実装してみた
Kotlin/NativeでAndroidのNativeメソッドを実装してみた
LINE Corporation
Use Kotlin scripts and Clova SDK to build your Clova extension
Use Kotlin scripts and Clova SDK to build your Clova extension
LINE Corporation
The Magic of LINE 購物 Testing
The Magic of LINE 購物 Testing
LINE Corporation
GA Test Automation
GA Test Automation
LINE Corporation
UI Automation Test with JUnit5
UI Automation Test with JUnit5
LINE Corporation
Feature Detection for UI Testing
Feature Detection for UI Testing
LINE Corporation
LINE 新星計劃介紹與新創團隊分享
LINE 新星計劃介紹與新創團隊分享
LINE Corporation
LINE 技術合作夥伴與應用分享
LINE 技術合作夥伴與應用分享
LINE Corporation
LINE 開發者社群經營與技術推廣
LINE 開發者社群經營與技術推廣
LINE Corporation
日本開發者大會短講分享
日本開發者大會短講分享
LINE Corporation
LINE Chatbot - 活動報名報到設計分享
LINE Chatbot - 活動報名報到設計分享
LINE Corporation
在 LINE 私有雲中使用 Managed Kubernetes
在 LINE 私有雲中使用 Managed Kubernetes
LINE Corporation
LINE TODAY高效率的敏捷測試開發技巧
LINE TODAY高效率的敏捷測試開發技巧
LINE Corporation
LINE 區塊鏈平台及代幣經濟 - LINK Chain及LINK介紹
LINE 區塊鏈平台及代幣經濟 - LINK Chain及LINK介紹
LINE Corporation
LINE Things - LINE IoT平台新技術分享
LINE Things - LINE IoT平台新技術分享
LINE Corporation
LINE Pay - 一卡通支付新體驗
LINE Pay - 一卡通支付新體驗
LINE Corporation
LINE Platform API Update - 打造一個更好的Chatbot服務
LINE Platform API Update - 打造一個更好的Chatbot服務
LINE Corporation
Keynote - LINE 的技術策略佈局與跨國產品開發
Keynote - LINE 的技術策略佈局與跨國產品開發
LINE Corporation
More from LINE Corporation
(20)
JJUG CCC 2018 Fall 懇親会LT
JJUG CCC 2018 Fall 懇親会LT
Reduce dependency on Rx with Kotlin Coroutines
Reduce dependency on Rx with Kotlin Coroutines
Kotlin/NativeでAndroidのNativeメソッドを実装してみた
Kotlin/NativeでAndroidのNativeメソッドを実装してみた
Use Kotlin scripts and Clova SDK to build your Clova extension
Use Kotlin scripts and Clova SDK to build your Clova extension
The Magic of LINE 購物 Testing
The Magic of LINE 購物 Testing
GA Test Automation
GA Test Automation
UI Automation Test with JUnit5
UI Automation Test with JUnit5
Feature Detection for UI Testing
Feature Detection for UI Testing
LINE 新星計劃介紹與新創團隊分享
LINE 新星計劃介紹與新創團隊分享
LINE 技術合作夥伴與應用分享
LINE 技術合作夥伴與應用分享
LINE 開發者社群經營與技術推廣
LINE 開發者社群經營與技術推廣
日本開發者大會短講分享
日本開發者大會短講分享
LINE Chatbot - 活動報名報到設計分享
LINE Chatbot - 活動報名報到設計分享
在 LINE 私有雲中使用 Managed Kubernetes
在 LINE 私有雲中使用 Managed Kubernetes
LINE TODAY高效率的敏捷測試開發技巧
LINE TODAY高效率的敏捷測試開發技巧
LINE 區塊鏈平台及代幣經濟 - LINK Chain及LINK介紹
LINE 區塊鏈平台及代幣經濟 - LINK Chain及LINK介紹
LINE Things - LINE IoT平台新技術分享
LINE Things - LINE IoT平台新技術分享
LINE Pay - 一卡通支付新體驗
LINE Pay - 一卡通支付新體驗
LINE Platform API Update - 打造一個更好的Chatbot服務
LINE Platform API Update - 打造一個更好的Chatbot服務
Keynote - LINE 的技術策略佈局與跨國產品開發
Keynote - LINE 的技術策略佈局與跨國產品開發
Recently uploaded
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
sugiuralab
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座（社外公開版：キンドリルジャパン社内勉強会：2024年4月発表）
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座（社外公開版：キンドリルジャパン社内勉強会：2024年4月発表）
Hiroshi Tomioka
NewSQLの可用性構成パターン（OCHaCafe Season 8 #4 発表資料）
NewSQLの可用性構成パターン（OCHaCafe Season 8 #4 発表資料）
NTT DATA Technology & Innovation
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ～Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ～Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
博三 太田
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
Yuki Kikuchi
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か？
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か？
akihisamiyanaga1
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
FumieNakayama
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
FumieNakayama
デジタル・フォレンジックの最新動向（2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド）
デジタル・フォレンジックの最新動向（2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド）
UEHARA, Tetsutaro
Recently uploaded
(9)
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座（社外公開版：キンドリルジャパン社内勉強会：2024年4月発表）
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座（社外公開版：キンドリルジャパン社内勉強会：2024年4月発表）
NewSQLの可用性構成パターン（OCHaCafe Season 8 #4 発表資料）
NewSQLの可用性構成パターン（OCHaCafe Season 8 #4 発表資料）
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ～Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ～Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か？
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か？
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
デジタル・フォレンジックの最新動向（2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド）
デジタル・フォレンジックの最新動向（2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド）
