狠狠撸shows by User: HiroshiSenga / http://www.slideshare.net/images/logo.gif 狠狠撸shows by User: HiroshiSenga / Wed, 29 May 2019 17:14:07 GMT 狠狠撸Share feed for 狠狠撸shows by User: HiroshiSenga de:code 2019登壇資料：MLOpsによるAIモデルの作り方 /HiroshiSenga/decode-2019mlopsai-148163159 decode19cd42fixersenga-190529171407
Microsoft主催の技術者向けカンファレンス「de:code 2019」にて発表した登壇資料です。Automated MLによるモデルの自動開発やMLOpsを実現する方法を解説。]]>
Microsoft主催の技術者向けカンファレンス「de:code 2019」にて発表した登壇資料です。Automated MLによるモデルの自動開発やMLOpsを実現する方法を解説。]]> Wed, 29 May 2019 17:14:07 GMT /HiroshiSenga/decode-2019mlopsai-148163159 HiroshiSenga@slideshare.net(HiroshiSenga) de:code 2019登壇資料：MLOpsによるAIモデルの作り方 HiroshiSenga Microsoft主催の技術者向けカンファレンス「de:code 2019」にて発表した登壇資料です。Automated MLによるモデルの自動開発やMLOpsを実現する方法を解説。 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/decode19cd42fixersenga-190529171407-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Microsoft主催の技術者向けカンファレンス「de:code 2019」にて発表した登壇資料です。Automated MLによるモデルの自動開発やMLOpsを実現する方法を解説。
de:code 2019登壇資料：MLOpsによるAIモデルの作り方 from Hiroshi Senga
]]> 1248 9 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/decode19cd42fixersenga-190529171407-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 日経コンピュータ主催：さわってわかる機械学習 Azure Machine Learning 実践セミナー /slideshow/azure-machine-learning-100295686/100295686 nc161130small-180603151735
大人気セミナーとなった日経コンピュータ主催【ゼロから分かる「機械学習」実践講座 《演習付き》】のセミナー資料。]]>
大人気セミナーとなった日経コンピュータ主催【ゼロから分かる「機械学習」実践講座 《演習付き》】のセミナー資料。]]> Sun, 03 Jun 2018 15:17:34 GMT /slideshow/azure-machine-learning-100295686/100295686 HiroshiSenga@slideshare.net(HiroshiSenga) 日経コンピュータ主催：さわってわかる機械学習 Azure Machine Learning 実践セミナー HiroshiSenga 大人気セミナーとなった日経コンピュータ主催【ゼロから分かる「機械学習」実践講座 《演習付き》】のセミナー資料。 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/nc161130small-180603151735-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> 大人気セミナーとなった日経コンピュータ主催【ゼロから分かる「機械学習」実践講座 《演習付き》】のセミナー資料。
日経コンピュータ主催：さわってわかる機械学習 Azure Machine Learning 実践セミナー from Hiroshi Senga
]]> 547 7 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/nc161130small-180603151735-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Decode2017 登壇資料 /slideshow/decode2017-100292264/100292264 decode201720170523small-180603142821
Machine Learningを活用したチャーン分析と、そこから進化したカスタマーインテリジェンスの実現方法、Blockchainを用いたセキュリティアーキテクチャーのプレゼンテーション。]]>
Machine Learningを活用したチャーン分析と、そこから進化したカスタマーインテリジェンスの実現方法、Blockchainを用いたセキュリティアーキテクチャーのプレゼンテーション。]]> Sun, 03 Jun 2018 14:28:21 GMT /slideshow/decode2017-100292264/100292264 HiroshiSenga@slideshare.net(HiroshiSenga) Decode2017 登壇資料 HiroshiSenga Machine Learningを活用したチャーン分析と、そこから進化したカスタマーインテリジェンスの実現方法、Blockchainを用いたセキュリティアーキテクチャーのプレゼンテーション。 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/decode201720170523small-180603142821-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Machine Learningを活用したチャーン分析と、そこから進化したカスタマーインテリジェンスの実現方法、Blockchainを用いたセキュリティアーキテクチャーのプレゼンテーション。
Decode2017 登壇資料 from Hiroshi Senga
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FISC、金融機関レベルのセキュリティに対応するクラウドの先進事例と、Azure Stackを使ったクロスプレミスでのオープンAPIへの対応、機械学習による不正アクセスからの防御方法などをご紹介。]]>
FISC、金融機関レベルのセキュリティに対応するクラウドの先進事例と、Azure Stackを使ったクロスプレミスでのオープンAPIへの対応、機械学習による不正アクセスからの防御方法などをご紹介。]]> Sun, 03 Jun 2018 14:18:46 GMT /slideshow/decode2018-100291655/100291655 HiroshiSenga@slideshare.net(HiroshiSenga) de:code2018 登壇資料 HiroshiSenga FISC、金融機関レベルのセキュリティに対応するクラウドの先進事例と、Azure Stackを使ったクロスプレミスでのオープンAPIへの対応、機械学習による不正アクセスからの防御方法などをご紹介。 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/gkhaoe7qiq4g5yaaouwl-signature-79acdc01167d90942c99c02ca0f14abd3098ff91ce18fbe046126f01daed3e34-poli-180603141846-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> FISC、金融機関レベルのセキュリティに対応するクラウドの先進事例と、Azure Stackを使ったクロスプレミスでのオープンAPIへの対応、機械学習による不正アクセスからの防御方法などをご紹介。
de:code2018 登壇資料 from Hiroshi Senga
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