データ表現のためにいろんな方法を使って、ちゃんとした基盤を作る方法を学ぼう。
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David P. Woodruff
新しいアルゴリズムがストリーミングデータ分析のパフォーマンスとメモリ使用を改善する。
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ストリーミングアルゴリズムが連続データ分析をどう変えるかを学ぼう。
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スケッチが大きなテンソルデータをうまく管理する方法を学ぼう。
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有向グラフのカットを推定する技術を見てみよう。
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高次元データ分析におけるコアセットの役割を探ろう。
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コアセットが重回帰分析の効率をどう改善するかを学ぼう。
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低ランク近似が大きなデータセットをどうやって簡素化して、効率的なデータ分析を助けるか学ぼう。
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行列やベクトルの残差誤差を素早く推定する方法を学ぼう。
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対抗的に堅牢なアルゴリズムがデータストリームをうまく管理する方法を学ぼう。
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低ランク近似とサブセット選択を通じて、公正な機械学習の方法を探る。
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ストリーミングアルゴリズムが大規模データセットの中で重要な情報を見つける方法を探ってみてね。
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