神嶌 敏弘 | 産業技術総合研究所
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概要
関連著者
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神嶌 敏弘
産業技術総合研究所
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神嶌 敏弘
独立行政法人産業技術総合研究所
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赤穂 昭太郎
産業技術総合研究所
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赤穂 昭太郎
電子技術総合研究所
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神蔦 敏弘
産業技術総合研究所
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元吉 文男
産業技術総合研究所
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麻生 英樹
(独)産業技術総合研究所
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元吉 文男
電子技術総合研究所知能情報部
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松尾 豊
東京大学大学院工学研究科
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麻生 英樹
産業技術総合研 情報技術研究部門
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麻生 英樹
独立行政法人産業技術総合研究所
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赤穂 昭太郎
独立行政法人 産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門
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興梠 貴英
東京大学医学部附属病院
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城 真範
独立行政法人産業技術総合研究所
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赤穂 昭太郎
独立行政法人産業技術総合研究所
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松尾 豊
東京大学大学院 工学系研究科
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武田 英明
国立情報学研究所
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松尾 豊
産業技術総合研究所
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赤穂 昭太郎
産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門
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麻生 英樹
産業技術総合研究所
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松尾 豊
東京大学大学院工学系研究科
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佐久間 淳
筑波大学
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松尾 豊
産業技術総合研究所 スタンフォード大学
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松尾 豊
産業技術総合研究所サイバーアシスト研究センター
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神嶌 敏弘
電子技術総合研究所
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神蔦 敏弘
独立行政法人産業技術総合研究所
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大向 一輝
国立情報学研究所
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松尾 豊
東京大学
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武田 英明
国立情報学研究所 東京大学人工物工学研究センター
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山川 宏
京大生存研
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宅間 宏
電通大レーザー研
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宅間 宏
電通大レーザーセ
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宅間 宏
電気通信大学 レーザー新世代研究所センター
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興梠 貴英
東京大学医学部附属病院循環器内科
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藤木 淳
産業技術総合研究所
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石塚 満
東京大学
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山川 宏
(株)富士通研究所
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山川 宏
株式会社富士通研究所
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山川 宏
京都大学生存圏研究所
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植田 憲一
電気通信大学 レーザー新世代研究センター
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伊藤 克亘
電子技術総合研究所
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秋葉 友良
電子技術総合研究所
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秋葉 友良
豊橋技科大
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岡 瑞起
東京大学知の構造化センター
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木村 忠正
東京大学大学院人文社会系研究科
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元吉 文男
電子技術総合研究所
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佐久間 淳
筑波大学大学院 システム情報工学研究科
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佐久間 淳
筑波大学大学院システム情報工学研究科
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赤穂 昭太郎
電子技術総合研究所情報科学部情報数理研究室
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植田 憲一
電通大
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佐久間 淳
筑波大学大学院システム情報工学研究科:科学技術振興機構
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植田 憲一
電気通信大学 レーザー研究センター
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佐久間 淳
科学技術振興機構
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山川 宏
富士通研究所
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武田 英明
国立情報学研究所情報学プリンシプル研究系
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城 真範
独立行政法人産業技術総合研究所ヒューマンライフテクノロジー研究部門
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赤穂 昭太郎
(独)産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
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神嶌 敏弘
(独)産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
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植田 憲一
電気通信大学
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木村 忠正
東京大学大学院総合文化研究科
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神島 敏弘
産業技術総合研究所
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神嶌 敏弘
京都大学大学院情報学研究科
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山川 宏
(株)富士通研究所ソフトウェアシステム研究所
著作論文
- データマイニングと統計数理研究会(SIG-DMSM)(研究会総覧)
- 人工知能学会RSS/iCalendarファイルの利用法
- 転移学習
- 推薦システム-情報過多時代をのりきる(情報のフィルタリング)
- 2.協調フィルタリングの課題 : プライバシー,サクラ攻撃,評価値のゆらぎ(嗜好抽出・情報推薦の基礎理論, 利用者の好みをとらえ活かす-嗜好抽出技術の最前線-)
- データマイニングと統計数理研究会(イベントだより)
- データマイニングと統計数理研究会(SIG-DMSM)
- 転移学習に転移中(編集委員今年の抱負2009:経糸から横糸まで)
- カスタム価格設定推薦システム : 簡単な実装と予備実験(一般講演(モデルとデータの統合),機械学習とその応用)
- クラスタ例からの学習 : クラスタ属性の利用
- クラスタ例からの学習 : 分類対象集合全体の属性の利用
- クラスタ例からの学習--クラスタに関する属性の利用
- クラスタ例からの学習--分類対象集合の全体に関わる特徴の利用
- おもてなしシステム(編集委員今年の抱負2011)
- 情報過多時代の情報利用 : 推薦システムと強調フィルタリング(Web2.0時代のビジネスモデル-検索エンジンと利用技術-)
- 参加システムの嗜好パターンが異なる場合の集団協調フィルタリング (「プリファレンスモデリングと推薦システム」及び一般)
- 推薦システムのアルゴリズム(3)
- 推薦システムのアルゴリズム(2)
- 推薦システムのアルゴリズム(1)
- シリーズ特集研究のツールボックス第6回
- 特集「研究のツールボックス」(第5回)にあたって(研究のツールボックス 第5回)
- まだまだあるクラスタリングの研究(編集委員2007年の抱負)
- シリーズ特集「研究のツールボックス」第4回にあたって(研究のツールボックス〔第4回〕)
- シリーズ特集 研究のツールボックス 第3回
- 機械学習の適用範囲の拡張(ようこそ人工知能の世界へ : 編集委員今年の初夢)
- マルチモーダル対話記述言語MILES
- 順序中の欠損対象の補完 (特集:「アクティブマイニング」および一般) -- (セッション4 クラスタリング,応用)
- 全体討論(第3部:学会の在り方を考える,人工知能学会25周年特集「四半世紀を越えて」)
- 学術分野のWebサービスと成果評価の現状(第3部:学会の在り方を考える,人工知能学会25周年特集「四半世紀を越えて」)
- なんとなく協調フィルタリング--順序応答に基づく推薦 (特集 「医療及び化学情報マイニング」および一般)
- D-4-1 順序列からの学習 : 潜在変数モデルによるランク付け
- 特集「知識の転移」にあたって
- 報酬と行動決定を伴う時系列データの強化学習を用いたオフライン分析(一般,複雑系とニューロコンピューティング)
- 公正・差別配慮型マイニングのサーベイ (情報論的学習理論と機械学習)
- 公正・差別配慮型マイニングのサーベイ (パターン認識・メディア理解)
- 機械学習の適用範囲の拡張
- シリーズ特集 研究のツールボックス第2回(研究のツールボックス(2))
- シリーズ特集 研究のツールボックス第1回
- 順序のクラスタリング : 順序平均の最適性について(テーマセッション(2))(データマイニングとパターン認識・メディア理解)
- データマイニング分野のクラスタリング手法(2) : 大規模データへの挑戦と次元の呪いの克服
- データマイニング分野のクラスタリング手法(1) : クラスタリングを使ってみよう!
- クラスタ例からの学習(機械学習)(人工知能分野における博士論文)
- 愛情の実装方法(映画「A.I.」をめぐって)
- 人工知能
- データマイニングと統計数理研究会
- 特集「知識の転移」にあたって
- 機械学習は目的から制約へ(編集委員今年の抱負2013)
- 公正・差別配慮型マイニングのサーベイ
- 連載解説「Deep Learning(深層学習)」にあたって(Deep Learning(深層学習)[第1回]
- 情報中立推薦での中立性項の改良 (情報論的学習理論と機械学習)
- キューブリックの「A.I.」が見たかった(映画「A.I.」をめぐって)
- 公正・差別配慮型マイニングのサーベイ(一般セッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習及び企業ニーズセッション)
- フィルタバブルと推薦システム(学生/教養のページ)
- 逆強化学習による医療臨床データの分析
- 2項比較データからの順序の学習
- 順序例からの学習
- 公正・差別配慮型マイニングのサーベイ(コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習及び企業ニーズセッション)
- 逆強化学習による医療臨床データの分析
- 情報中立推薦での中立性項の改良(機械学習)
- 公正配慮型分類器の公正性に関する分析
- 情報中立推薦システムの高速化
- 属性付き中心順序の推定 : 手法のサーベイと比較実験
- 順序のクラスタリング
- 順序例からの学習のための線形モデルによるアプローチ