データ分析関連のまとめ

データ分析・機械学習周りのもくもく会LTやイベント参加をまとめていきます

論文

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networksを読んでまとめました。 解釈間違い等ある時がありますので、その場合指摘いただけると助かります。 目次 概要 architecture ReLU Nonlinearity Training on Multiple GPUs Local Response …

Deep State Space Models for Time Series Forecasting

Deep State Space Models for Time Series Forecastingを読んでまとめました。 解釈間違い等ある時がありますので、その場合指摘いただけると助かります。 目次 概要 問題定義 State Space Models 方程式 Parameter learning Deep State Space Models 学習 P…

Explainable k-Means and k-Medians Clustering

Explainable k-Means and k-Medians Clustering(ICML2020 Accepted paper)を読んでまとめました。 解釈間違い等ある時がありますので、その場合指摘いただけると助かります。 目次 背景と概要 k-means、k-median clustering Explainable k-Means and k-Media…

DyCRS: Dynamic Interpretable Postoperative Complication Risk Scoring

DyCRS: Dynamic Interpretable Postoperative Complication Risk Scoring(AAAI2020 Accepted paper)を読んでまとめました。 解釈間違い等ある時がありますので、その場合指摘いただけると助かります。 目次 背景と概要 問題設定 データセット 特徴量 患者の…

A Three-Level Optimization Model for Nonlinearly Separable Clustering

A Three-Level Optimization Model for Nonlinearly Separable Clustering(AAAI2020 Accepted paper)を読んでまとめました。 解釈間違い等ある時がありますので、その場合指摘いただけると助かります。 目次 背景と概要 The three-level optimization model …

One Picture Is Worth a Thousand Words? The Pricing Power of Images in e-Commerce

One Picture Is Worth a Thousand Words? The Pricing Power of Images in e-Commerce(The Web conderence2020 Accepted paper)を読んでまとめました。 解釈間違い等ある時がありますので、その場合指摘いただけると助かります。 目次 背景と概要 問題設定 …

Learning from Weak-Label Data: A Deep Forest Expedition

Learning from Weak-Label Data: A Deep Forest Expedition(AAAI2020 Accepted paper)を読んでまとめました。 解釈間違い等ある時がありますので、その場合指摘いただけると助かります。 目次 背景と概要 Weak-label learning 概要 問題の定義 アルゴリズム(…

Learning Sleep Quality from Daily Logs

Learning Sleep Quality from Daily Logs(KDD2019 Applied Track Papers)を読んでまとめました。 解釈間違い等ある時がありますので、その場合指摘いただけると助かります。 目次 目次 背景と概要 背景 概要 MISSING DATA IMPUTATION 概要 評価 Sleep Effici…

State Space Models for Forecasting Water Quality Variables

State Space Models for Forecasting Water Quality Variables(KDD2018 Applied Track Papers)を読んでまとめました。 解釈間違い等ある時がありますので、その場合指摘いただけると助かります。 目次 目次 背景と概要 Model formulation 線形ガウスモデル …

FAHES: A Robust Disguised Missing Values Detector

FAHES: A Robust Disguised Missing Values Detector(KDD2018 Research Track Papers)を読んでまとめました。 解釈間違い等ある時がありますので、その場合指摘いただけると助かります。 目次 目次 背景と概要 背景 概要 DMVs DMVsのタイプ分け DMVs検出問題…

Hyperparameter Importance Across Datasets

Hyperparameter Importance Across Datasets(KDD2018 Research Track Papers)を読んでまとめました。 解釈間違い等ある時がありますので、その場合指摘いただけると助かります。 背景と概要 背景 機械学習の予測モデル開発において、自動的にハイパーパラメ…

A Severity Score for Retinopathy of Prematurity(KDD2019 Applied Data Science Track Papers)

A Severity Score for Retinopathy of Prematurity(KDD2019 Applied Data Science Track Papers)をざっくり読んでまとめました。 解釈間違い等ある時がありますので、その場合指摘いただけると助かります。 背景と概要 Retinopathy of Prematurity(ROP:未熟…

Sanity Checks for Saliency Maps

Sanity Checks for Saliency Mapsを読んでまとめました。 解釈間違い等ある時がありますので、その場合指摘いただけると助かります。 背景と概要 機械学習技術が向上し複雑になり、インパクトを与えるようになるにつれ、説明する手法(Saliency method)が更に…

可視化アルゴリズムSHAPの論文を読みました②

機械学習の可視化アルゴリズムであるSHAPの論文を読みました 今回の目標は、SHAPライブラリを実務で使えるレベルまで各指標・プロットを理解することとしました SHAPとはどのようなものか? ある予測モデルが予測結果を算出した時に、なぜその予測になるのか…

可視化アルゴリズムSHAPの論文を読みました

可視化アルゴリズムSHAPの論文を読んで発表したもくもく会LT用資料 (理解が間違っている点があったら指摘いただければ幸いです) A Unified Approach to Interpreting Model Predictions http://papers.nips.cc/paper/7062-a-unified-approach-to-interpretin…