Practical AIがテーマの会で「機械学習の予測モデルをどう使うか」という話をしました。自分が最近気にしているのがアプリケーションへの組み込み時の予測値の扱いなので、その辺りにフォーカスしています。アクティブラーニング、貪欲法、予測時にパラメータを事後分布からサンプルするThompson Sampling、オンライン凸最適化等です。
スライド: 予測の不確実性と上手く付き合う意思決定の手法
スライド: 予測の不確実性と上手く付き合う意思決定の手法
Repro Tech #7 Practical AI Supported by NAVITIME
https://repro-tech.connpass.com/event/124326/
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