みなさんこんにちは。私の名前はコーサック・キムラです。FUJITSUのJAPANESEカンパニーです。今日は、新しいオープンソースプロジェクトのセピアンテンメルを紹介します。この年、FUJITSUはオープンソースプロジェクトをプロジェクトで発売しました。1.インタッシュアップセクショナルフェアネスです。2.テクノロジーのセピアンテンメルは、インタッシュアップセクショナルフェアネスです。3.セピアンテンメルこの紹介のアジェンダーです。後ろのアジェンダーは、A.I.タレントの割り方です。今日は、A.I.タレントの割り方は難しいです。そして、A.I.タレントの割り方は、データサインティストやデータエジディアスの割り方です。それから、この経験は、A.I.アプリケーションの範囲で、多くのアプリケーションが起こり、とったというという descubりです。A.I.オートMLはテクノロジーでアプリケーションがアプリケーションとしてアプリケーションを使用しています。今日、データサイエンスの効果は、エンジニアル、データサイエンス・エクスパティース・ビジネス・トメイン・ナレッジを作っています。そのため、オート・MLを使うために、データサイエンス・タスクが中央人に使うことができます。最近、オート・MLのテクノロジーは、トップデータサイエンス・タスクが中央人に使うことができます。そのため、エンジニアル・データサイエンス・タスクが中央人に使うことができます。オート・MLのテクノロジーは、トップデータサイエンス・タスクが中央人に使うことができます。このようにオート・MLのテクノロジーでは、私はオーツ・MLのテクノロジーを使うことができます。これから、私は、アルバムのテクノロジーでは2つの問題をしています。1. 時間を使用するためにコンピュタショナルリソーシーが必要です2. ブラックボックスネージャーのアイアンモードルを生産するために技術的な成功を考えます3. スピード、コード、アキュラシー4. セップペンテンメルを作りセップペンテンメルはタブラデータのオートメールを作りましょうそれについてセップペンテンメルがサイエンティストのエクスパティストが選んできましたソースコードのコーパスはカゴとギプジェットハブを作るためにプロジェクトデータベースを作るためにデータコンプリヘンションをプロジェクトデータベースを使うためにソースコードを使うためにユーザーのデータセットとマシンラインのタスクリクアメントを作るためにデータプリプロセスを作るためにデータプリプロセスを作るためにソースコードを作るためにデータプリプロセスを作るためにデータアナリシスとモデルビルドを作るためにここはカゴのコンプリションの一つの例ですこの例はこのタゲットのクラスチューションのタスクを作るためにこのタゲットのプロジェクトを作るためにここはこのタスクをセピアンテメールでソースコードを作るためにデータロードを使うためにそしてプリプロセスを作るためにメリカンコーディングのカテゴリカルストリングをサンプリングするためにモデルトレーニングをセピアンテメールでキャットブースクラスファイヤーを選択するために最後にこのモデルのF1スコアを評価するためにこのモデルを紹介するためにファイヤースペースのレモを紹介しますこのQRコードをアップロードしてファイヤースペースを使うためにこのアプリケーションは4つのデータセットを使うために4つのデータセットを使うためにタイタニックデータセットを選択最もよく最も有名な データセットを使うためにこれから私たちのデータセットをアップロードして考えた否定に這樣好きないい時をみて私たちはマシンラーニングタスクのパラメータを取り出す必要があります。このシュトリアルのために、ターゲットフィーチャーはサバイブです。一人のパッセンジャーはサバイブです。0は1はサバイブです。このターゲットフィーチャーを取り出す必要があります。このターゲットフィーチャーはアディショナルパラメータを取り出す必要があります。そして、アディショナルパラメータを取り出す必要があります。このシュトリアルのために、キャラクタのリスティックを取り出す必要があります。このシュトリアルを最初に取り出す必要があります。このシュトリアルを取り出す必要があります。それでは、結果のために見えます。ロジースティックのリグレッションで7mLを取り出す必要があります。ここで、エビア、パット、ソスコードを取り出す必要があります。またも、このアプリケーションはフィーチャル・インポートタンス・ターゲット・アフト・フィーチャル・カームスが必要です。次は、ターゲット・フィーチャル・アフト・フィーチャル・カームスの匂いを変えてくださっています。このプレディクションは、もちろん、パリディクションで使用しています。このシュートリアルの試験は、プレディクションでよく見えます。FM score and accuracy.2. Google CollaboratoryGoogle Collaboratory2. Python APIs2. Python API Fire- kitchen APIFM score and accuracy2. Google Collaboratory2. finally appsデータフレームを使うためにトレーニングやテストを使うためにコモンのフィーチャルを使うためにデータセットをトレーニングやテストデータを使うためにスプレッドを使うためにここはソースコードを生成するために一般的なモデルトレーニングを使うためにコモンのフィーチャルを使うためにプレディクションはコモンのフィーチャルを使うためにコモンのフィーチャルを使うためにR2スコアを数えて、ソースコードを獲得させることができます。So, the CLS.model is including all the generated code as the dictionary object.So, you can get the other files.Here is the file name included in the model.You can get all the source code generated by Seppin.ml.So, this is the conclusion of this presentation.By scanning this QR code, you can access our Github repository.Of course, I provide the Docker image for this application that I showed at the hugging places.Thank you very much.Any questions are welcome.Currently, we are using the pre-trained models trained by corpus.We have created more than 1000 source code machine learning pipelines.We are using the public cargo data sets.Currently, the model training is finished by this model training.Thank you very much.