{新物質}{機械学習}(2)

{『新物質を見つけるための地図を機械学習で開発して公開... | プレスリリース・研究成果 | 東北大学 -TOHOKU UNIVERSITY-』 K#EDD2/A52F-46F6}

https://www.tohoku.ac.jp/japanese/2025/04/press20250415-03-map.html

{パイプライン}{機械学習}(2)

{MLパイプライン K#EDD2/A52F-7119}

(2){MLパイプラインツール}{gokart}

{MLパイプライン}{MLパイプラインツール}{機械学習}(3)

{gokart K#EDD2/A52F-80CB}

(1){『Genericやらoverloadやらを使って、MLパイプラインツールgokartを型安全にしてみた - エムスリーテックブログ』}

{機械学習}(1)

{Axolotl K#EDD2/2650}

https://github.com/OpenAccess-AI-Collective/axolotl

(1){『axolotl-ai-cloud/axolotl: Go ahead and axolotl questions』}

{グラフ}{機械学習}(2)

{グラフ機械学習 K#EDD2/A52F-6DBB}

(2){『Learning Combinatorial Optimization Algorithms over Graphs - joeの日記』}{GNN}

{機械学習}(1)

{KitOps K#EDD2/A52F-DB40}

(2){『KitOps』}{『Fine-tune your first large language model (LLM) with LoRA, llama.cpp, and KitOps in 5 easy steps - Jozu MLOps』}

{機械学習}(1)

{Random Cut Forest K#EDD2/A52F-B3C5}

(1){『Amazon Managed Service for Apache Flink で異常検知（Random Cut Forest）をやってみた | DevelopersIO』}

{機械学習}(1)

{教師あり学習 K#EDD2/A52F-78C0}

(1){自己教師あり学習}

{教師あり学習}{機械学習}(2)

{自己教師あり学習 K#EDD2/A52F-E955}

(1){infoNCE lossは自己教師あり学習}

{カンファレンス}{機械学習}(2)

{ICML K#EDD2/A52F-C6ED}

(1){『GitHub - HKUDS/FlashST: [ICML'2024] "FlashST: A Simple and Universal Prompt-Tuning Framework for Traffic Prediction"』}

{

{}