1967年ソ連タイムカプセルã®æœªæ¥äºˆæ¸¬
ソ連100周年（ãƒã‚·ã‚¢é©å‘½100周年）ã®2017å¹´ã«å‘ã‘ã¦ã€æœªæ¥ã®åå«ãŸã¡ã«å›½æ°‘ãŒãƒ¡ãƒƒã‚»ãƒ¼ã‚¸ã‚’書ãã€ã‚¿ã‚¤ãƒ カプセルã«å…¥ã‚ŒãŸã€‚当時ã®äººã€…ã¯ã€100周年ã®ã¯ã‚‹ã‹å‰ã«ã‚½é€£ãŒå´©å£Šã—ã€æ±è¥¿å†·æˆ¦ãŒçµ‚çµã—ã¦ã„ã‚‹ãªã©ã¨ã¯æ€ã£ã¦ã‚‚ã„ãªã‹ã£ãŸã€‚ ソ連50周年（ãƒã‚·ã‚¢é©å‘½50周年）ã®1967å¹´ã«å½“時ã®å›½æ°‘ãŒåå«ã«æ®‹ã—ãŸã‚¿ã‚¤ãƒ カプセルãŒã€æ¬¡ã€…ã¨é–‹å°ã•ã‚Œã¦ã„る。ä¸ã§ã‚‚å°è±¡çš„ãªãƒ¡ãƒƒã‚»ãƒ¼ã‚¸5通をã€ã€Œãƒã‚·ã‚¢ãƒ»ãƒ“ヨンドã€ãŒé¸ã‚“ã 。 ノボシビルスク市「月ã¨ç«æ˜Ÿã‚’é–‹æ‹“ã€ã€€ã€Œè¦ªæ„›ãªã‚‹åå«ã•ã¾ã€ä»Šæ—¥ã¯ã‚½é€£æ”¿æ¨©100周年ã®ç‰¹åˆ¥ãªæ—¥ã§ã™ã。å‰å¤§ãªæ „ãˆã‚る記念日を熱ãç¥ç¦ã—ã¾ã™ã€‚ç§ãŸã¡ã®æ™‚代ã¯ãŠã‚‚ã—ã‚ã„ã§ã™ãŒã€ã‚ãªãŸãŸã¡ã®æ™‚代ã¯ã‚‚ã£ã¨ãŠã‚‚ã—ã‚ã„ã®ã§ã—ょã†ã€‚ç§ãŸã¡ã¯å…±ç”£ä¸»ç¾©ã‚’構築ä¸ã§ã€ã‚ãªãŸãŸã¡ã¯å…±ç”£ä¸»ç¾©ã®ã‚‚ã¨ã§æš®ã‚‰ã—ã¦ã„ã‚‹ã¯ãšã§ã™ã€‚ç§ãŸã¡ã®ç´ 晴らã—ã„é’ã„惑星を見事ã«é–‹ç™ºã—ã€æœˆã‚’é–‹æ‹“ã—ã€ç«æ˜Ÿã«é™ã‚Šç«‹ã£ã¦å®‡å®™ã¸ã¨é‚進ã—続ã‘ã€å®‡å®™èˆ¹ã¯ã™ã§ã«éŠ€
ã—ã¾ã—ã¾/IBIS2017 - 機械å¦ç¿’ã®ã€Œæœ±é·ºã®æœWikiã€
招待講演１：Supervised Learning without Discrimination†Nathan Srebro (TTI-Chicago) 統計的予測ãŒäººç¨®ã‚„性別ã§å·®åˆ¥çš„ã«ãªã‚‰ãªã„よã†ã«ã™ã‚‹ ãŸã¨ãˆï¼Œä¿è·å±žæ€§ A ãŒäºˆæ¸¬é–¢æ•° ^Y(X) ã«å«ã¾ã‚Œã¦ã„ãªãã¦ã‚‚，A ã«ä¾å˜ã™ã‚‹å¯èƒ½æ€§ ã™ããªãã¨ã‚‚テストã®ã¨ã㯠A を使ã£ã¦è£œæ£ã™ã‚‹å¿…è¦ demographic parity：Aã®å„特徴ã”ã¨ã®å‰²åˆã‚’åˆã‚ã›ã‚‹ → 誤差を細ã‹ã制御ã§ããªã„ equalized odds: 観測値ãŒä¸Žãˆã‚‰ã‚ŒãŸã¨ã，予測値ã¨ä¿è·å±žæ€§ãŒç‹¬ç«‹ → 属性ã”ã¨ã«èª¤å·®ãŒåŒã˜ ^Y ãŒå®Ÿæ•°ã®ã¨ãã¯ï¼ŒROC曲線を一致ã•ã›ã‚‹ã‚ˆã†ã«ã™ã‚‹ ↑ 招待講演２：Advice to Young and New AI Scientists†Edward Albert Feigenbaum If you see an area in
Stop Using word2vec | Stitch Fix Technology – Multithreaded
Stop Using word2vec When I started playing with word2vec four years ago I needed (and luckily had) tons of supercomputer time. But because of advances in our understanding of word2vec, computing word vectors now takes fifteen minutes on a single run-of-the-mill computer with standard numerical libraries1. Word vectors are awesome but you don’t need a neural network – and definitely don’t need deep
海外åˆå…¬å‹™ã®ã‚¤ãƒ–ァンカ・トランプæ°ã«å¤§ãƒ–ーイング　招待ã—ãŸãƒ¡ãƒ«ã‚±ãƒ«é¦–相ã®æ€æƒ‘通り？
ドイツã®é¦–都ベルリンã§25æ—¥ã€20ヶ国・地域（G20）ã®å¥³æ€§ä¼šåˆã€ŒW (Woman) 20サミットã€ãŒé–‹å‚¬ã•ã‚ŒãŸã€‚ドイツã®ãƒ¡ãƒ«ã‚±ãƒ«é¦–相をã¯ã˜ã‚ã€å›½éš›é€šè²¨åŸºé‡‘（IMF）ã®ã‚¯ãƒªã‚¹ãƒ†ã‚£ãƒ¼ãƒŒãƒ»ãƒ©ã‚¬ãƒ«ãƒ‰å°‚å‹™ç†äº‹ã€ã‚ªãƒ©ãƒ³ãƒ€ã®ãƒžã‚シマ女王ãªã©ã€ãã†ãã†ãŸã‚‹é¢ã€…ãŒå‚åŠ ã—ãŸã€‚ アメリカã®ä»£è¡¨ã¯ã‚¤ãƒ´ã‚¡ãƒ³ã‚«ãƒ»ãƒˆãƒ©ãƒ³ãƒ—å¤§çµ±é ˜è£œä½å®˜ã€‚æ°ã¯è³ªå•ã«ç”ãˆã‚‹æœ€ä¸ã€çˆ¶ã§ã‚ã‚‹ãƒˆãƒ©ãƒ³ãƒ—å¤§çµ±é ˜ã®å¥³æ€§ã«å¯¾ã™ã‚‹æ…‹åº¦ã‚’æ“è·ã™ã‚‹ç™ºè¨€ã‚’ã—ãŸãŸã‚ã€è¦³å®¢ã‹ã‚‰ä¸æº€ã®ã†ã‚ãã‚„å›ãã€ã•ã‚‰ã«ã¯å˜²ç¬‘ã‚’æµ´ã³ã‚‹ã“ã¨ã«ãªã£ãŸã€‚ã“ã®è³ªç–‘å¿œç”ã®ãƒ“デオã¯æ¬§ç±³ã®ãƒ¡ãƒ‡ã‚£ã‚¢ã§çž¬ãé–“ã«å ±é“ã•ã‚ŒãŸã€‚ â—†ä¼šå ´ã€SNSã§å¤§é¡°è¹™ W20サミットã®å¸ä¼šã‚’å‹™ã‚ãŸãƒ‰ã‚¤ãƒ„ã®ãƒ´ã‚£ãƒ«ãƒˆã‚·ãƒ£ãƒ•ãƒ„ヴォッヘ誌ã®ãƒŸãƒªã‚¢ãƒ ・メッケルæ°ãŒã€Œãƒ‰ã‚¤ãƒ„ã®è´è¡†ã¯ã€Žãƒ•ã‚¡ãƒ¼ã‚¹ãƒˆãƒ»ãƒ‰ãƒ¼ã‚¿ãƒ¼ã€ã¨ã„ã†è¦³å¿µã«é¦´æŸ“ã¿ãŒãªã„。ã‚ãªãŸã®å½¹å‰²ã€ä»£è¡¨ã—ã¦ã„ã‚‹ã‚‚ã®ã¯ä½•ãªã®ã‹ã€‚å¤§çµ±é ˜ã¨ã—ã¦ã®çˆ¶è¦ªã‹ã€ã‚¢ãƒ¡ãƒªã‚«å›½æ°‘ã‹ã€ãã‚Œã¨ã‚‚ã‚ãªãŸãŒãŸã®ãƒ“ジ
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