国際会議発表 (査読有り)

• Yoshiki Takahashi, Masato Asahara, Kazuyuki Shudo. A Framework for Model Search Across Multiple Machine Learning Implementations, Proc. 15h Int'l eScience Conference (eScience 2019), pp. 331-338, Aug. 2019.
• Masato Asahara, Yoshiki Takahashi, Kazuyuki Shudo. Quick! Quick! Exploration!: A framework for searching a predictive model on Apache Spark, DataWorks Summit San Jose 2018, June 2018.
• Yoshiki Takahashi, Masato Asahara, Kazuyuki Shudo. A Framework for Searching a Predictive Model, SysML Conference 2018 (SYSML 2018), Feb. 2018.

国内会議発表 (査読なし・不明)

• 小国英明, 首藤一幸, 髙橋良希. 広域分散の非均質性を考慮した深層学習手法, 第11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, Mar. 2020.
• 小国英明, 首藤一幸, 髙橋良希. 広域分散の非均質性を考慮した深層学習手法, 第12回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2020), Mar. 2020.
• 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), Mar. 2019.
• 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), Mar. 2019.
• 高橋良希, 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, 日本ソフトウェア科学会 第35回大会 講演論文集, Aug. 2018.
• 高橋良希, 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, June 2017.
• 高橋良希, 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), 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) 論文集, Mar. 2017.

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