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AI Progress Measurement (Archived)
Measuring the Progress of AI Research (Archived)¶ This project was active during 2017 and hasn't been updated since then. It collected problems and metrics/datasets from the AI research literature, with the intent to track progress on them. The page is preserved for historical interest but should not be considered up-to-date. You can use this Notebook to see how things are progressing in specific
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Deep Learning リンク集 - 人工知能ã«é–¢ã™ã‚‹æ–創録
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ブラウザã‹ã‚‰æ‰‹è»½ã«æ·±å±¤å¦ç¿’AIを教育ã§ãるオープンソースソフトウェア You can train a deep neural network on your web browser 2015.12.24 Updated by Ryo Shimizu on December 24, 2015, 06:00 am JST 先日発表ã—ãŸæ·±å±¤å¦ç¿’(ディープラーニング)ã‚’Webブラウザ上ã‹ã‚‰æ‰‹è»½ã«è¡Œã†ãŸã‚ã®ã‚ªãƒ¼ãƒ—ンソース・ソフトウェアã€ã€ŒDEEPstation(ディープステーション)ã€ã‚’ã¤ã„ã«å…¬é–‹ã—ã¾ã—ãŸã€‚ç¾åœ¨ã€Githubより誰ã§ã‚‚ダウンãƒãƒ¼ãƒ‰ã—ã¦ä½¿ç”¨ã™ã‚‹ã“ã¨ãŒå‡ºæ¥ã¾ã™(https://github.com/uei/deepstation)。 DEEPstationã¯ã€ãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニングを手軽ã«å®Ÿé¨“ã™ã‚‹ãŸã‚ã®GUIベースã®ã‚¢ãƒ—リケーションã§ã€ä»¥ä¸‹ã®ã‚ˆã†ãªç‰¹å¾´ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ 国産ディープラーニングフレ
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第2回　確率ã®åˆæ© | gihyo.jp
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MLJ: Machine Learning in Space
Machine Learning in Space: Extending Our Reach A Special Issue of Machine Learning Amy McGovern and Kiri L. Wagstaff, guest editors Call For Papers: Submissions Due: November 15, 2009 Machine learning can be used to significantly expand the capabilities of remote agents operating in space missions. For example, spacecraft could intelligently filter their observations to make the best use of availa
Kernel-Machines.Org — Kernel Machines
This page is devoted to learning methods building on kernels, such as the support vector machine. It grew out of earlier pages at the Max Planck Institute for Biological Cybernetics and at GMD FIRST, snapshots of which can be found here and here. In those days, information about kernel methods was sparse and nontrivial to find, and the kernel machines web site acted as a central repository for the
IBIS - 機械å¦ç¿’ã®ã€Œæœ±é·ºã®æœWikiã€
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Machine learning classifier gallery
Introduction Machine learning (ML) research with classifiers usually emphasizes quantitative evaluation, i.e. measuring accuracy, AUC or some other performance metric. But it's also useful to visualize what classifier algorithms do with different datasets. This is the index page of a "machine learning classifier gallery" which shows the results of numerous experiments on ML algorithms when applied
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書泉_MATH on Twitter: "本日発売『数ç†ç§‘å¦8月å·ã€ï¼ˆã‚µã‚¤ã‚¨ãƒ³ã‚¹ç¤¾ï¼‰ 機械å¦ç¿’ã®æ•°ç† 機械å¦ç¿’ã®æ•°å¦å…¥é–€ã€€æ¸¡è¾ºæ¾„夫 機械å¦ç¿’ã¨å¾®åˆ†å¹¾ä½•å¦ã€€èµ¤ç©‚æ˜å¤ªéƒŽ 機械å¦ç¿’ã¨æ•°ç†çµ±è¨ˆã€€éˆ´æœ¨å¤§æ…ˆ 深層å¦ç¿’ã®æ•°ç†ã€€å”木田亮/麻生英樹 言語ã¨ãƒ†ã‚ストã®æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’　æŒæ©‹å¤§åœ° 交通… https://t.co/HbKs4Ecr4N"
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