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狠狠撸shows by User: otanet / http://www.slideshare.net/images/logo.gif 狠狠撸shows by User: otanet / Sat, 22 Jun 2024 09:48:25 GMT 狠狠撸Share feed for 狠狠撸shows by User: otanet 认知バイアスを考虑した売上のシミュレーション　コンタクトセンターでの事例を通じて /slideshow/ss-2e97/269820507 cognitivebiaslt20240623-240622094825-3a49f675
【フォロワー1,000人記念】オフサイト勉強会＠有明セントラルタワーホール + ZOOM https://chatgptclub.connpass.com/event/320777/#feed https://chatgptclub.connpass.com/event/320859/ 「俺は雨男なんだ…」と言っているのは、認知バイアスでいうところの何バイアスでしょうか？正解：3)錯覚的相関目次：一般的な認知バイアスの種類 LLMの認知バイアスの種類認知バイアスを考慮した場合としない場合の会話例各認知バイアスを考慮した対策例コールセンターのペルソナ（事業者側）と消費者のペルソナ（受け手側）を設定して、認知バイアスの有無でシミュレーションまとめ参考資料?URL一覧 Open the google colabratory in my github. https://github.com/otanet/CognitiveBias_LT_20240623/blob/main/CognitiveBias_LT_20240622.ipynb]]>
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認知バイアスを考慮した売上のシミュレーションコンタクトセンターでの事例を通じて from 博三太田

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0 モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察～Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Musicを例に～ /slideshow/texttomusictexttoimageimagetomusic/267573904 ota20240427ver0-240427025706-3cd92207
https://machine-learning-workshop.connpass.com/event/316112/ 『モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察～Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Musicを例に～』　スピーカー: 太田博三 (X: usagisan2020) 2008 年上智大学大学院　地球環境学研究科後期博士課程単位修得修了. インターネットの会社勤務を経て，サントリーコンシェルジュサービス（株）にてデータマーケティング業務に従事.『Julia データサイエンス（2017 年翻訳）』などがある．最近では特集号記事人工知能学会誌 Vol.39 No.2 (2024年3月号) 「解釈可能性を]]>
https://machine-learning-workshop.connpass.com/event/316112/ 『モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察～Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Musicを例に～』　スピーカー: 太田博三 (X: usagisan2020) 2008 年上智大学大学院　地球環境学研究科後期博士課程単位修得修了. インターネットの会社勤務を経て，サントリーコンシェルジュサービス（株）にてデータマーケティング業務に従事.『Julia データサイエンス（2017 年翻訳）』などがある．最近では特集号記事人工知能学会誌 Vol.39 No.2 (2024年3月号) 「解釈可能性を]]> Sat, 27 Apr 2024 02:57:05 GMT /slideshow/texttomusictexttoimageimagetomusic/267573904 otanet@slideshare.net(otanet) モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察～Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Musicを例に～ otanet https://machine-learning-workshop.connpass.com/event/316112/ 『モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察～Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Musicを例に～』　スピーカー: 太田博三 (X: usagisan2020) 2008 年上智大学大学院　地球環境学研究科後期博士課程単位修得修了. インターネットの会社勤務を経て，サントリーコンシェルジュサービス（株）にてデータマーケティング業務に従事.『Julia データサイエンス（2017 年翻訳）』などがある．最近では特集号記事人工知能学会誌 Vol.39 No.2 (2024年3月号) 「解釈可能性を <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ota20240427ver0-240427025706-3cd92207-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> https://machine-learning-workshop.connpass.com/event/316112/ 『モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察～Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Musicを例に～』　スピーカー: 太田博三 (X: usagisan2020) 2008 年上智大学大学院　地球環境学研究科後期博士課程単位修得修了. インターネットの会社勤務を経て，サントリーコンシェルジュサービス（株）にてデータマーケティング業務に従事.『Julia データサイエンス（2017 年翻訳）』などがある．最近では特集号記事人工知能学会誌 Vol.39 No.2 (2024年3月号) 「解釈可能性を

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0 「Fooocus(Stable DiffusionXL)でアニメ画像生成の仕方」 /slideshow/fooocusstable-diffusionxl/267374035 stablediffusion20240212-240420083753-5db4351f
Fooocus(Stable DiffusionXL)でアニメ画像生成の仕方画像生成AIの入門として、Stable DiffusionXLベースのFooocusを使って、画像生成をしてみるハンズオンの資料です。学べること１）ポイントになる事項のみに絞って解説してあります。２）アニメ画像の生成の軸ができると思います。３）noteやQiitaなどを参照して、知識をつけ足してください。]]>
Fooocus(Stable DiffusionXL)でアニメ画像生成の仕方画像生成AIの入門として、Stable DiffusionXLベースのFooocusを使って、画像生成をしてみるハンズオンの資料です。学べること１）ポイントになる事項のみに絞って解説してあります。２）アニメ画像の生成の軸ができると思います。３）noteやQiitaなどを参照して、知識をつけ足してください。]]> Sat, 20 Apr 2024 08:37:53 GMT /slideshow/fooocusstable-diffusionxl/267374035 otanet@slideshare.net(otanet) 「Fooocus(Stable DiffusionXL)でアニメ画像生成の仕方」 otanet Fooocus(Stable DiffusionXL)でアニメ画像生成の仕方画像生成AIの入門として、Stable DiffusionXLベースのFooocusを使って、画像生成をしてみるハンズオンの資料です。学べること１）ポイントになる事項のみに絞って解説してあります。２）アニメ画像の生成の軸ができると思います。３）noteやQiitaなどを参照して、知識をつけ足してください。 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/stablediffusion20240212-240420083753-5db4351f-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Fooocus(Stable DiffusionXL)でアニメ画像生成の仕方画像生成AIの入門として、Stable DiffusionXLベースのFooocusを使って、画像生成をしてみるハンズオンの資料です。学べること１）ポイントになる事項のみに絞って解説してあります。２）アニメ画像の生成の軸ができると思います。３）noteやQiitaなどを参照して、知識をつけ足してください。

「Fooocus(Stable DiffusionXL)でアニメ画像生成の仕方」 from 博三太田

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0 蝉濒颈诲别冲尝罢冲颁丑补迟驳辫迟部冲太田冲20231118.辫诲蹿 /slideshow/slideltchatgpt20231118pdf/263536144 slideltchatgpt20231118-231118011148-6e42d8a0
日本語LLM評価の気になる２点於 ChatGPT部 #30 ?LT & フリートーク会? 2023年11月18日(土) 太田博三 https://speakerdeck.com/otanet/tai-tian-bo-san-9e014945-91cb-4976-a1d2-c25e7cfb93df ChatGPT部 #30 ?LT & フリートーク会? https://chatgptclub.connpass.com/event/301414/ ]]>
日本語LLM評価の気になる２点於 ChatGPT部 #30 ?LT & フリートーク会? 2023年11月18日(土) 太田博三 https://speakerdeck.com/otanet/tai-tian-bo-san-9e014945-91cb-4976-a1d2-c25e7cfb93df ChatGPT部 #30 ?LT & フリートーク会? https://chatgptclub.connpass.com/event/301414/ ]]> Sat, 18 Nov 2023 01:11:48 GMT /slideshow/slideltchatgpt20231118pdf/263536144 otanet@slideshare.net(otanet) 蝉濒颈诲别冲尝罢冲颁丑补迟驳辫迟部冲太田冲20231118.辫诲蹿 otanet 日本語LLM評価の気になる２点於 ChatGPT部 #30 ?LT & フリートーク会? 2023年11月18日(土) 太田博三 https://speakerdeck.com/otanet/tai-tian-bo-san-9e014945-91cb-4976-a1d2-c25e7cfb93df ChatGPT部 #30 ?LT & フリートーク会? https://chatgptclub.connpass.com/event/301414/ <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slideltchatgpt20231118-231118011148-6e42d8a0-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> 日本語LLM評価の気になる２点於 ChatGPT部 #30 ?LT & フリートーク会? 2023年11月18日(土) 太田博三 https://speakerdeck.com/otanet/tai-tian-bo-san-9e014945-91cb-4976-a1d2-c25e7cfb93df ChatGPT部 #30 ?LT & フリートーク会? https://chatgptclub.connpass.com/event/301414/

蝉濒颈诲别冲尝罢冲颁丑补迟驳辫迟部冲太田冲20231118.辫诲蹿 from 博三太田

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0 LT_Visual_Entailment_GPT-4V_20231021.pdf /slideshow/ltvisualentailmentgpt4v20231021pdf/262559907 ltvisualentailmentgpt-4v20231021-231021021015-67f7a873
狠狠撸 https://speakerdeck.com/otanet/tai-tian-bo-san-0f3d886c-b415-4474-a7b2-46a6c736a566 URL of LT https://chatgptclub.connpass.com/event/298703/ github https://github.com/otanet/LT_GPT-4V_VE_20231021 From Textual Entailment in BERT to Visual Entailment in GPT-4V -テキスト含意関係から画像の含意関係へ- 2023年10月20日(金) @羽田空港太田博三 [ChatGPT部特別企画] GPT-4Vのポテンシャルを探る！LT大会@東京?羽田空港会場 - connpass https://chatgptclub.connpass.com/event/298703/ 本LTでは１）画像の含意関係認識と２）画像の常識推論を取り上げます。目次： 1.テキストの含意関係認識とは 2.画像の含意関係認識とは 3.マーケティングのへの応用：お店画像とクチコミの相性 4. 考察/まとめ 5.補足：画像の常識推論(“Visual Commonsense reasoning”)]]>
狠狠撸 https://speakerdeck.com/otanet/tai-tian-bo-san-0f3d886c-b415-4474-a7b2-46a6c736a566 URL of LT https://chatgptclub.connpass.com/event/298703/ github https://github.com/otanet/LT_GPT-4V_VE_20231021 From Textual Entailment in BERT to Visual Entailment in GPT-4V -テキスト含意関係から画像の含意関係へ- 2023年10月20日(金) @羽田空港太田博三 [ChatGPT部特別企画] GPT-4Vのポテンシャルを探る！LT大会@東京?羽田空港会場 - connpass https://chatgptclub.connpass.com/event/298703/ 本LTでは１）画像の含意関係認識と２）画像の常識推論を取り上げます。目次： 1.テキストの含意関係認識とは 2.画像の含意関係認識とは 3.マーケティングのへの応用：お店画像とクチコミの相性 4. 考察/まとめ 5.補足：画像の常識推論(“Visual Commonsense reasoning”)]]> Sat, 21 Oct 2023 02:10:15 GMT /slideshow/ltvisualentailmentgpt4v20231021pdf/262559907 otanet@slideshare.net(otanet) LT_Visual_Entailment_GPT-4V_20231021.pdf otanet 狠狠撸 https://speakerdeck.com/otanet/tai-tian-bo-san-0f3d886c-b415-4474-a7b2-46a6c736a566 URL of LT https://chatgptclub.connpass.com/event/298703/ github https://github.com/otanet/LT_GPT-4V_VE_20231021 From Textual Entailment in BERT to Visual Entailment in GPT-4V -テキスト含意関係から画像の含意関係へ- 2023年10月20日(金) @羽田空港太田博三 [ChatGPT部特別企画] GPT-4Vのポテンシャルを探る！LT大会@東京?羽田空港会場 - connpass https://chatgptclub.connpass.com/event/298703/ 本LTでは１）画像の含意関係認識と２）画像の常識推論を取り上げます。目次： 1.テキストの含意関係認識とは 2.画像の含意関係認識とは 3.マーケティングのへの応用：お店画像とクチコミの相性 4. 考察/まとめ 5.補足：画像の常識推論(“Visual Commonsense reasoning”) <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ltvisualentailmentgpt-4v20231021-231021021015-67f7a873-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> 狠狠撸 https://speakerdeck.com/otanet/tai-tian-bo-san-0f3d886c-b415-4474-a7b2-46a6c736a566 URL of LT https://chatgptclub.connpass.com/event/298703/ github https://github.com/otanet/LT_GPT-4V_VE_20231021 From Textual Entailment in BERT to Visual Entailment in GPT-4V -テキスト含意関係から画像の含意関係へ- 2023年10月20日(金) @羽田空港太田博三 [ChatGPT部特別企画] GPT-4Vのポテンシャルを探る！LT大会@東京?羽田空港会場 - connpass https://chatgptclub.connpass.com/event/298703/ 本LTでは１）画像の含意関係認識と２）画像の常識推論を取り上げます。目次： 1.テキストの含意関係認識とは 2.画像の含意関係認識とは 3.マーケティングのへの応用：お店画像とクチコミの相性 4. 考察/まとめ 5.補足：画像の常識推論(“Visual Commonsense reasoning”)

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0 LanguChain_summarization_LT_20230415.pdf /slideshow/languchainsummarizationlt20230415pdf/257396277 languchainsummarizationlt20230415-230414180625-b5c49bb7
概要： ?LangChainで下記の2つのタイプの自動要約を試してみました。 ?芥川竜之介の『蜘蛛の糸』青空文庫(3236文字)を用いました。 ?WikipediaのあらすじとLangChainの2種類のあらすじ(要約)を比較し、考察しました。目次： 1.?The map_reduce Chain：並列処理型の自動要約 2.?The refine Chain：翻訳とオリジナルを繰り返す自動要約上記の1.と2.とで、要約の処理過程を可視化し、プロンプトのテンプレートで調整します。 3. 1.と2.の結果をGraphGPTで可視化 4. 考察?まとめ 5. 参考文献?URL一覧 ]]>
概要： ?LangChainで下記の2つのタイプの自動要約を試してみました。 ?芥川竜之介の『蜘蛛の糸』青空文庫(3236文字)を用いました。 ?WikipediaのあらすじとLangChainの2種類のあらすじ(要約)を比較し、考察しました。目次： 1.?The map_reduce Chain：並列処理型の自動要約 2.?The refine Chain：翻訳とオリジナルを繰り返す自動要約上記の1.と2.とで、要約の処理過程を可視化し、プロンプトのテンプレートで調整します。 3. 1.と2.の結果をGraphGPTで可視化 4. 考察?まとめ 5. 参考文献?URL一覧 ]]> Fri, 14 Apr 2023 18:06:25 GMT /slideshow/languchainsummarizationlt20230415pdf/257396277 otanet@slideshare.net(otanet) LanguChain_summarization_LT_20230415.pdf otanet 概要： ?LangChainで下記の2つのタイプの自動要約を試してみました。 ?芥川竜之介の『蜘蛛の糸』青空文庫(3236文字)を用いました。 ?WikipediaのあらすじとLangChainの2種類のあらすじ(要約)を比較し、考察しました。目次： 1.?The map_reduce Chain：並列処理型の自動要約 2.?The refine Chain：翻訳とオリジナルを繰り返す自動要約上記の1.と2.とで、要約の処理過程を可視化し、プロンプトのテンプレートで調整します。 3. 1.と2.の結果をGraphGPTで可視化 4. 考察?まとめ 5. 参考文献?URL一覧 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/languchainsummarizationlt20230415-230414180625-b5c49bb7-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> 概要： ?LangChainで下記の2つのタイプの自動要約を試してみました。 ?芥川竜之介の『蜘蛛の糸』青空文庫(3236文字)を用いました。 ?WikipediaのあらすじとLangChainの2種類のあらすじ(要約)を比較し、考察しました。目次： 1.?The map_reduce Chain：並列処理型の自動要約 2.?The refine Chain：翻訳とオリジナルを繰り返す自動要約上記の1.と2.とで、要約の処理過程を可視化し、プロンプトのテンプレートで調整します。 3. 1.と2.の結果をGraphGPTで可視化 4. 考察?まとめ 5. 参考文献?URL一覧

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0 image_video_instagram_202212.pdf /otanet/imagevideoinstagram202212pdf imagevideoinstagram202212-221207055533-b2bbfd9f
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image_video_instagram_202212]]> Wed, 07 Dec 2022 05:55:32 GMT /otanet/imagevideoinstagram202212pdf otanet@slideshare.net(otanet) image_video_instagram_202212.pdf otanet image_video_instagram_202212 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/imagevideoinstagram202212-221207055533-b2bbfd9f-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> image_video_instagram_202212

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EC_intro_ota_202212]]>
EC_intro_ota_202212]]> Wed, 07 Dec 2022 05:54:27 GMT /slideshow/ecintroota202212pdf/254798001 otanet@slideshare.net(otanet) EC_intro_ota_202212.pdf otanet EC_intro_ota_202212 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ecintroota202212-221207055427-abf87e69-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> EC_intro_ota_202212

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0 EC_attribute_exstraction_20221122.pdf /slideshow/ecattributeexstraction20221122pdf-254386560/254386560 ecattributeexstraction20221122-221122004412-a7d1b1d0
非构造化データの构造化による消费者行动のより详细な把握のイメージです。闭闭>
非构造化データの构造化による消费者行动のより详细な把握のイメージです。闭闭> Tue, 22 Nov 2022 00:44:12 GMT /slideshow/ecattributeexstraction20221122pdf-254386560/254386560 otanet@slideshare.net(otanet) EC_attribute_exstraction_20221122.pdf otanet 非构造化データの构造化による消费者行动のより详细な把握のイメージです。 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ecattributeexstraction20221122-221122004412-a7d1b1d0-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> 非构造化データの构造化による消费者行动のより详细な把握のイメージです。

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0 EC_attribute_exstraction_20221122.pdf /slideshow/ecattributeexstraction20221122pdf/254384970 ecattributeexstraction20221122-221121233833-a940e594
非构造化データの构造化による消费者行动のより详细な把握のイメージです。闭闭>
非构造化データの构造化による消费者行动のより详细な把握のイメージです。闭闭> Mon, 21 Nov 2022 23:38:33 GMT /slideshow/ecattributeexstraction20221122pdf/254384970 otanet@slideshare.net(otanet) EC_attribute_exstraction_20221122.pdf otanet 非构造化データの构造化による消费者行动のより详细な把握のイメージです。 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ecattributeexstraction20221122-221121233833-a940e594-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> 非构造化データの构造化による消费者行动のより详细な把握のイメージです。

EC_attribute_exstraction_20221122.pdf from 博三太田

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0 Python nlp handson_20220225_v5 /slideshow/python-nlp-handson20220225v5/251246407 pythonnlphandson20220225v5-220225114903
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Pythonで自然言語処理ハンズオン - connpass https://connpass.com/event/238671/]]> Fri, 25 Feb 2022 11:49:03 GMT /slideshow/python-nlp-handson20220225v5/251246407 otanet@slideshare.net(otanet) Python nlp handson_20220225_v5 otanet Pythonで自然言語処理ハンズオン - connpass https://connpass.com/event/238671/ <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/pythonnlphandson20220225v5-220225114903-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Pythonで自然言語処理ハンズオン - connpass https://connpass.com/event/238671/

Python nlp handson_20220225_v5 from 博三太田

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0 LT_hannari python45th_20220121_2355 /slideshow/lthannari-python45th202201212355/251033740 lthannaripython45th202201212355-220121155824
Try to apply logical flamework to BERT such as "IF-THEN-BECAUSE".]]>
Try to apply logical flamework to BERT such as "IF-THEN-BECAUSE".]]> Fri, 21 Jan 2022 15:58:24 GMT /slideshow/lthannari-python45th202201212355/251033740 otanet@slideshare.net(otanet) LT_hannari python45th_20220121_2355 otanet Try to apply logical flamework to BERT such as "IF-THEN-BECAUSE". <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/lthannaripython45th202201212355-220121155824-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Try to apply logical flamework to BERT such as "IF-THEN-BECAUSE".

LT_hannari python45th_20220121_2355 from 博三太田

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0 Logics 18th ota_20211201 /slideshow/logics-18th-ota20211201/250759603 logics18thota20211201-211201042311
論理学友の会例会#18 に用いた資料です。 https://domuslogica.connpass.com/event/226064/]]>
論理学友の会例会#18 に用いた資料です。 https://domuslogica.connpass.com/event/226064/]]> Wed, 01 Dec 2021 04:23:11 GMT /slideshow/logics-18th-ota20211201/250759603 otanet@slideshare.net(otanet) Logics 18th ota_20211201 otanet 論理学友の会例会#18 に用いた資料です。 https://domuslogica.connpass.com/event/226064/ <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/logics18thota20211201-211201042311-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> 論理学友の会例会#18 に用いた資料です。 https://domuslogica.connpass.com/event/226064/

Logics 18th ota_20211201 from 博三太田

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0 Jsai2021 winter ppt_ota_20211127 /otanet/jsai2021-winter-pptota20211127 jsai2021winterpptota20211127-211127145303
人工知能学会　合同研究会　2021年11月27日知識ベースシステム研究会 (SIG-KBS) テーマ：知識表現?知識獲得とその応用 14:10-14:35 「自然言語における知識獲得及び常識推論への接近法-移民政策と日本語教育、法的な視点から-」 ○太田博三（放送大学，(株)VSN）]]>
人工知能学会　合同研究会　2021年11月27日知識ベースシステム研究会 (SIG-KBS) テーマ：知識表現?知識獲得とその応用 14:10-14:35 「自然言語における知識獲得及び常識推論への接近法-移民政策と日本語教育、法的な視点から-」 ○太田博三（放送大学，(株)VSN）]]> Sat, 27 Nov 2021 14:53:03 GMT /otanet/jsai2021-winter-pptota20211127 otanet@slideshare.net(otanet) Jsai2021 winter ppt_ota_20211127 otanet 人工知能学会　合同研究会　2021年11月27日知識ベースシステム研究会 (SIG-KBS) テーマ：知識表現?知識獲得とその応用 14:10-14:35 「自然言語における知識獲得及び常識推論への接近法-移民政策と日本語教育、法的な視点から-」 ○太田博三（放送大学，(株)VSN） <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/jsai2021winterpptota20211127-211127145303-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> 人工知能学会　合同研究会　2021年11月27日知識ベースシステム研究会 (SIG-KBS) テーマ：知識表現?知識獲得とその応用 14:10-14:35 「自然言語における知識獲得及び常識推論への接近法-移民政策と日本語教育、法的な視点から-」 ○太田博三（放送大学，(株)VSN）

Jsai2021 winter ppt_ota_20211127 from 博三太田

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0 2021年度　人工知能学会全国大会　第35回 /slideshow/202135/249259602 jsai2021nlppresenslideota20210610-210609185524
自然言語処理における常識推論の精度向上要因に関する一考察最近のベンチマーク?タスクにおける言語的要因をつうじて一般セッション ? GS-6 言語メディア処理[3J1-GS-6a-02] 9:20-9:40　2021年度6月10日(木) 太田博三 (放送大学)]]>
自然言語処理における常識推論の精度向上要因に関する一考察最近のベンチマーク?タスクにおける言語的要因をつうじて一般セッション ? GS-6 言語メディア処理[3J1-GS-6a-02] 9:20-9:40　2021年度6月10日(木) 太田博三 (放送大学)]]> Wed, 09 Jun 2021 18:55:24 GMT /slideshow/202135/249259602 otanet@slideshare.net(otanet) 2021年度　人工知能学会全国大会　第35回 otanet 自然言語処理における常識推論の精度向上要因に関する一考察??最近のベンチマーク?タスクにおける言語的要因をつうじて??一般セッション ? GS-6 言語メディア処理?[3J1-GS-6a-02] 9:20-9:40　2021年度6月10日(木) 太田博三 (放送大学) <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/jsai2021nlppresenslideota20210610-210609185524-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> 自然言語処理における常識推論の精度向上要因に関する一考察??最近のベンチマーク?タスクにおける言語的要因をつうじて??一般セッション ? GS-6 言語メディア処理?[3J1-GS-6a-02] 9:20-9:40　2021年度6月10日(木) 太田博三 (放送大学)

2021年度人工知能学会全国大会第35回 from 博三太田

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0 Lt conehito 20210225_ota /slideshow/lt-conehito-20210225ota/243408937 ltconehito20210225ota-210225100001
推论についてまとめたもの。闭闭>
推论についてまとめたもの。闭闭> Thu, 25 Feb 2021 10:00:01 GMT /slideshow/lt-conehito-20210225ota/243408937 otanet@slideshare.net(otanet) Lt conehito 20210225_ota otanet 推论についてまとめたもの。 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ltconehito20210225ota-210225100001-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> 推论についてまとめたもの。

Lt conehito 20210225_ota from 博三太田

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0 Seattle consultion 20200822 /slideshow/seattle-consultion-20200822/238137424 seattleconsultion20200822-200822072814
「数理最適化-技術書典の出版に向けて-」もくもく会で、数理最適化の入門をまとめたものです。【第4回】＼オンライン／シアトルもくもく会！時間：2020年8月22日（土）13：00-17：00 場　所：オンライン]]>
「数理最適化-技術書典の出版に向けて-」もくもく会で、数理最適化の入門をまとめたものです。【第4回】＼オンライン／シアトルもくもく会！時間：2020年8月22日（土）13：00-17：00 場　所：オンライン]]> Sat, 22 Aug 2020 07:28:14 GMT /slideshow/seattle-consultion-20200822/238137424 otanet@slideshare.net(otanet) Seattle consultion 20200822 otanet 「数理最適化-技術書典の出版に向けて-」もくもく会で、数理最適化の入門をまとめたものです。【第4回】＼オンライン／シアトルもくもく会！時間：2020年8月22日（土）13：00-17：00 場　所：オンライン <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/seattleconsultion20200822-200822072814-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> 「数理最適化-技術書典の出版に向けて-」もくもく会で、数理最適化の入門をまとめたものです。【第4回】＼オンライン／シアトルもくもく会！時間：2020年8月22日（土）13：00-17：00 場　所：オンライン

Seattle consultion 20200822 from 博三太田

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0 Syumai lt_mokumoku__20200807_ota /slideshow/syumai-ltmokumoku20200807ota/237662992 syumailtmokumoku20200807ota-200808045856
「础滨の问题设定の利活用を考える～强化学习と数理最适化を例にして～」闭闭>
「础滨の问题设定の利活用を考える～强化学习と数理最适化を例にして～」闭闭> Sat, 08 Aug 2020 04:58:56 GMT /slideshow/syumai-ltmokumoku20200807ota/237662992 otanet@slideshare.net(otanet) Syumai lt_mokumoku__20200807_ota otanet 「础滨の问题设定の利活用を考える?～强化学习と数理最适化を例にして～」 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/syumailtmokumoku20200807ota-200808045856-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> 「础滨の问题设定の利活用を考える?～强化学习と数理最适化を例にして～」

Syumai lt_mokumoku__20200807_ota from 博三太田

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0 Lt syumai moku_mokukai_20200613 /slideshow/lt-syumai-mokumokukai20200613/235524311 ltsyumaimokumokukai20200613-200613045120
日常会话闭闭>
日常会话闭闭> Sat, 13 Jun 2020 04:51:20 GMT /slideshow/lt-syumai-mokumokukai20200613/235524311 otanet@slideshare.net(otanet) Lt syumai moku_mokukai_20200613 otanet 日常会话 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ltsyumaimokumokukai20200613-200613045120-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> 日常会话

Lt syumai moku_mokukai_20200613 from 博三太田

]]> 280 0 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ltsyumaimokumokukai20200613-200613045120-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post

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【オンライン】Pythonデータ分析勉強会＃19 - connpassでの発表しりょうです。 https://pythondata.connpass.com/event/173020/]]>
【オンライン】Pythonデータ分析勉強会＃19 - connpassでの発表しりょうです。 https://pythondata.connpass.com/event/173020/]]> Sat, 23 May 2020 04:41:29 GMT /slideshow/online-python-dataanalysis19th20200516/234490108 otanet@slideshare.net(otanet) Online python data_analysis19th_20200516 otanet 【オンライン】Pythonデータ分析勉強会＃19 - connpassでの発表しりょうです。 https://pythondata.connpass.com/event/173020/ <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/onlinepythondataanalysis19th20200516-200523044130-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> 【オンライン】Pythonデータ分析勉強会＃19 - connpassでの発表しりょうです。 https://pythondata.connpass.com/event/173020/

Online python data_analysis19th_20200516 from 博三太田

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0 https://cdn.slidesharecdn.com/profile-photo-otanet-48x48.jpg?cb=1719048261 ◇2004年?2006年大学院後期博士課程では統計学に従事し、民間企業にてデータマイニングによる大規模データを扱いました。 ◇2007年から2013年 POSデータを生かした店舗作りや棚づくり、レコメンドエンジンなど、マーケティングと統計分析を実務に落とし込む経験を積みました。 ◇2014年から2016年テキストデータが対象になり、テキストマイニングから自然言語処理によるECサイトの商品説明文の文章分類を行い、Data Management Platform(DMP)の企画開発に参画しました。レコメンドエンジンのアルゴリズムの設計?デモ実装を行いました。この頃から本格的に機械学習の勉強を始めました。 ◇2017年? 友人の講演のご依頼をきっかけに、約10年ぶりに学術論文を作成し、自然言語処理とディープラーニングに没頭する。今後に生かして行きたいと考えております。 www.wantedly.com/users/3948982 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/cognitivebiaslt20240623-240622094825-3a49f675-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/ss-2e97/269820507 认知バイアスを考虑した売上のシミュレーション... https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ota20240427ver0-240427025706-3cd92207-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/texttomusictexttoimageimagetomusic/267573904 モーダル间の変换后の一致性とジャンル表を用い... https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/stablediffusion20240212-240420083753-5db4351f-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/fooocusstable-diffusionxl/267374035 「Fooocus(Stable Diffus...