Shudo's Publication List:
機械学習

Last-updated: March 10, 2018


  1. 髙橋良希, 首藤一幸:
    "複数の機械学習手法にまたがって予測モデルを探索する分散処理フレームワーク",
    第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2019),
    2019年 3月 4日〜3月 6日
  2. 小国英明, 髙橋良希, 首藤一幸:
    "広域分散を想定した深層学習手法の比較",
    第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2019),
    2019年 3月 4日〜3月 6日 (学生プレゼンテーション賞)
  3. 小国英明, 首藤一幸:
    "構造化オーバーレイネットワーク上における機械学習手法",
    第10回 広域センサネットワークとオーバレイネットワークに関するワークショップ,
    2018年 9月 7日〜8日
  4. 高橋賢, 首藤一幸:
    "周波数に着目したAdversarial Examplesに対する頑健性の向上",
    日本ソフトウェア科学会 第35回大会講演論文集,
    2018年 8月 29〜31日
  5. 髙橋良希, 浅原理人, 首藤一幸:
    "複数の機械学習実装にまたがって予測モデルを探索する分散処理フレームワーク",
    日本ソフトウェア科学会 第35回大会講演論文集,
    2018年 8月 29〜31日
  6. Masato Asahara, Yoshiki Takahashi, Kazuyuki Shudo:
    "Quick! Quick! Exploration!: A framework for searching a predictive model on Apache Spark",
    DataWorks Summit San Jose 2018,
    2018年 6月 17日〜21日
  7. Yoshiki Takahashi, Masato Asahara, Kazuyuki Shudo:
    "A Framework for Searching a Predictive Model",
    SysML Conference 2018 (SYSML 2018),
    2018年 2月 15日〜16日 (投稿 205件, 採択 117件)
  8. 髙橋良希, 首藤一幸:
    "P2Pネットワーク上のデータに対する偏りのない機械学習手法",
    第9回 広域センサネットワークとオーバレイネットワークに関するワークショップ,
    2017年 6月 10日〜11日
  9. 髙橋良希, 首藤一幸:
    "P2Pネットワーク上のデータに対する偏りのない機械学習手法",
    第9回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2017),
    2017年 3月 6日〜3月 8日

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