線形時間カーネル適合度検定 - NIPS最優秀論文'17 - TWiML Talk #100

この記事は、2017年のNIPS最優秀論文賞を受賞した「線形時間カーネル適合度検定」について議論するポッドキャストエピソードを要約しています。ポッドキャストには、Arthur Gretton、Wittawat Jitkrittum、Zoltan Szabo、Kenji Fukumizuを含む論文の著者へのインタビューが含まれています。議論は、「適合度」テストの概念と、現実世界のシナリオに対する統計モデルの評価におけるその応用についてカバーしています。エピソードでは、論文で提示された特定のテスト、その実用的なアプリケーション、および著者の他の研究との関係についても触れています。この記事には、サンフランシスコで開催されるRE•WORK Deep Learning and AI Assistant Summitsのプロモーションアナウンスも含まれています。

• •この記事は、線形時間カーネル適合度検定に関する特定の研究論文について議論しています。
• •ポッドキャストのエピソードでは、適合度テストの概念とその応用について説明しています。
• •この記事は、RE•WORK Deep Learning and AI Assistant Summitsを宣伝しています。