■ お知らせ

New!! 9/9(月)11:45 増枠しました。
参加費用は受付で頂戴いたします。お釣りのないようご協力をお願いいたします。

< キャンセルについて >
ご都合によりご参加が難しくなった場合は必ずサイトよりキャンセルをお願いいたします。無断で欠席されますと次回以降のご参加をお断りする場合があります。

Machine Learning Meetup KANSAI へようこそ

Machine Learning Meetup KANSAI は、関西のIT企業が協力して開催する、機械学習エンジニアのためのコミュニティイベントです。

2018年に京都に拠点を持つ3社を中心として発足し、初回のイベントを2018年4月に開催。各社の具体的な業務の中で機械学習がどのように活用されているか、また機械学習を導入するにあたってのプロセスについてもオープンにシェアされました。

▼初回イベントの模様
機械学習を実践するデータサイエンティストのための勉強会 MACHINE LEARNING Meetup KANSAI を共催しました
MACHINE LEARNING Meetup KANSAI #1 参加レポート MACHINE LEARNING Meetup KANSAI #2 レポート MACHINE LEARNING Meetup KANSAI #3 レポート MACHINE LEARNING Meetup KANSAI #4 レポート MACHINE LEARNING Meetup KANSAI #5 レポート

Machine Learning Meetup KANSAI では、プレゼンターからの一方的な座学だけではなく、積極的な意見交換や Lightning Talk など、参加者の皆さんからのインプットも大事にしていきたいと考えています。 私たちと一緒に関西の機械学習を盛り上げていきませんか？みなさんのお越しをお待ちしております。

イベント概要

■ 日時　：2019年9月19日(木) 19:00-21:30
　　　　　18:30より受付開始

■ 会場　：さくらインターネット株式会社大阪オフィス(〒530-0011 大阪府大阪市北区大深町４−２０ グランフロント大阪タワーA 35F)
※駐車場・駐輪場はございません。公共交通機関でお越しください

■定員：62名（ うち学生枠 10枠 + LTプレゼン枠 2枠 )

■ 参加費：1,000円 (ドリンク・軽食込み、学生枠無料）
　※お釣りのないようにご協力お願いします
　※領収書の発行はできません。ご了承ください。

■ 持ち物：名刺(学生の方は不要です)
　※会場にWifi環境は用意しております

プレゼンテーション

※プレゼンテーションのタイトルは予告なく変更される場合がございます

▼メインセッション

朴 炳宣 (パク ビョンソン) : LINE株式会社

発表タイトル : 「機械学習を用いたテキスト正規化手法の動向」
概要 : 大量のコーパスを用いる機械学習アプローチ(e.g., 機械翻訳, 音声合成)において、テキスト正規化(Text Normalization)などの前処理は、品質に大きく関わる重要なタスクとなります。従来では人によって作成されたルールをベースとしたアプローチは主流でしたが、近年深層学習によるアプローチが登場しつつあります。そこで、近年の機械学習（主に深層学習）に基づくテキスト正規化手法の動向についてご紹介したいと思います。

プロフィール : 日本の大学院にてマルチモーダルコンテンツにおける情報アクセスについて研究していました。
2019年に大学院を修了し、LINE株式会社に入社しました。入社後はClova開発チームに所属し、Clovaの音声合成における自然言語処理に関する業務を担当しています。

高橋 智洋 : オムロン株式会社

発表タイトル : 「Decentralized GAN」
概要 : GAN を用いて画像生成をしたい場合，通常であれば画像を一つの machine に集約して学習を回す必要がある．
勿論集約できればそれで良いが，医療画像などプライバシーの観点などからデータを集約しづらいケースもある.集約できない場合には，各々にデータを置いたまま学習することが求められる．
本発表では，このような状況でも GAN 学習ができるアルゴリズムについて， arXiv:1905.09684 において考案したものを紹介する．本手法は「理論保証がある」点と「どこから来たデータかは分からないというレベルのプライバシーが保護される」点の二点に特徴がある.特に二つ目の特徴が刺さりそうな応用先などについて広く議論できればと考えている．

プロフィール : 013年 京都大学大学院博士後期課程修了。博士（理学）。2011～2013年、日本学術振興会特別研究員 (DC2)。大学院では理論宇宙物理学を専攻する。修了後、NTT データ数理システムにて数理最適化に関する業務に従事。主に大規模離散最適化問題に関して、ソフトウェアの開発や個別コンサルティングを行う。数理最適化と並行し機械学習を独学。前職の ABEJA では画像解析をターゲットとした深層学習の調査や実装に従事。現職のオムロンではロボティクスも絡めた研究を行っている。

有方利織：パナソニックシステムデザイン株式会社

発表タイトル :AI開発のデザインセンス - Deep Learningのソフトウェア開発
概要 : 教師あり学習におけるデータ準備の重要性と課題、不確実性へ対応するためのプロジェクトマネジメント、教師データの品質を高めるためにエンジニアが考慮すべき認知科学上の観点と実装、についてお話させていただきたいと思います。

プロフィール : BtoB/BtoGのシステム開発、ソフトウェア開発標準の策定、ロボット制御用状態遷移フレームワーク開発、画像処理の研究開発支援、などを経て、現在はAI事業の立ち上げでテクニカルサイドの推進を担当し、ビジネスサイドの担当と全力疾走中です。

LTプレゼンター募集しています

Machine Learning Meetup KANSAI では参加者によるLightning Talk (5分以内) を歓迎します。
内容は機械学習に関することが含まれていれば何でもOKです。ご自身や所属会社のPRにもご利用ください。
希望者はイベント申込時アンケートで「LT希望」とお知らせください。
または、 イベント事務局 info-machinelearning-kansai@hacarus.com までご連絡ください

タイムテーブル

18:30 開場 受付開始
19:00 開会〜会場案内〜趣旨説明
19:10 メインセッション
20:30 ミートアップ & Lightning Talk
21:30 閉会

対象者／こんな方におすすめ

・機械学習を実業務で利用している方
・入門書籍やチュートリアルは一通り体験済みで、実システムへの適用を考えている方
・情報系の大学で学んでいる、もしくは学んだ機械学習の活かし方を知りたい方

コミュニティ参加者へのお願い

Machine Leaning Meetup KANSAI は、機械学習に関しての情報交換や交流を行うためのコミュニティです。Machine Leaning Meetup KASNAI では、登壇者・事務局・参加者によるあらゆるハラスメント(いやがらせ)行為を禁止します。

ハラスメント行為には，言葉による性別，性的指向，障碍の有無，外見，身体の大きさ，人種，宗教に関する攻撃的なコメント，公的空間での性的な映像表現，意図的な威力行為，ストーキング，つきまとい，写真撮影や録音によるいやがらせ，イベントに対して繰り返して中断しようとする行為，不適切な身体接触，そして望まれない性的な注意を引きつける行為を含みます。

私たちのイベントにおいて、ハラスメントに対する注意喚起を記載すること、および、万一そのような行為を続ける方がいらっしゃった場合、当該者のコミュニティへの参加をお断りさせていただきます。

事務局は全ての方が安心してコミュニティに参加し知見を得られる場にするよう、運営を改善してまいります。もしそういったハラスメント行為をお見かけしましたら、事務局にお知らせください。皆様のご理解とご協力をよろしくお願いいたします。

Machine Learning Meetup KANSAI 事務局

さくらインターネット株式会社 / ヤフー株式会社 / 有限会社シーリス / LINE株式会社 / 株式会社はてな / 株式会社ハカルス
info-machinelearning-kansai@hacarus.com

※connpassでのイベント応募情報は運営事務局内で共有されます。