今回のテーマ

CatBoostの何がすごいのか (発表者：関谷侑希）

テーブルデータに対してもっとも精度の高いモデルの1つであるGradient Boosting Decision Tree，そして数あるGBDTの実装の中で最も後発であるCatBoostについてまとめ，CatBoostがLightGBMやXGBoostに対してどう優れているのか解説.

"kaggle Freesound auto tagging 2019 解法紹介" 発表者：秋山理）

音声分類のコンペティション、kaggle Freesound auto tagging 2019について、発表者自身の上位解法 (見込み) について紹介します。

開催場所

最先端医療イノベーションセンター棟３階　演習室3　※前回とは場所が異なります！

持ち物

ご自身のノートPC

AIメディカル研究会（AIMS）とは

阪大生を中心とした，AIの医療応用について学ぶ学生団体です！

AIMS勉強会とは

AIメディカル研究会のメンバーによる，機械学習ややAIの医療応用についての勉強会です． 参加にあたって事前の登録等は必要ありませんので，お気軽にご参加ください！ また，登壇していただける方を随時募集しております．興味のある方はお問い合わせください．

お問い合わせ先・SNSアカウント

• Email: ai.medical.osaka@gmail.com
• HP: https://ai-medical.github.io
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