Registration info |
参加枠(参加費は案内を参照してください) ¥21000(Pay at the door)
Standard (Lottery Finished)
プラチナスポンサー ¥150000(Pay at the door)
Standard (Lottery Finished)
ゴールドスポンサー ¥50000(Pay at the door)
Standard (Lottery Finished)
シルバースポンサー ¥30000(Pay at the door)
Standard (Lottery Finished)
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Description
第2回機械学習工学ワークショップ(MLSE夏合宿2019)
無料送迎バスの運行のお知らせ
本合宿にスポンサーを頂いたことに伴い、箱根湯本駅と会場となる COLONY 箱根の間の送迎バス(無料)を手配することができました。以下の案内をご確認の上、利用してください。
7 月 6 日(土)の 12:30PM に箱根湯本駅から徒歩 5 分の以下の発着地からバスが出発します。バスは 10 分前(12:20PM)頃に発着地に到着いたしますので、5 分前には発着地に集合してください。12:30PM ちょうどに発車しますのでご注意ください。
発着地:
箱根湯本観光バス予約専用駐車場
神奈川県足柄下郡箱根町湯本字 後山230
0460-85-7751
https://www.its-mo.com/map/top_z/126826977_500797855_18/
詳細については、こちらを参照してください。 無料送迎バスの運行のお知らせ
ワークショップ開催概要
日程
2018年7月6日(土)14:00 ~7日(日)15:00
開催場所・指定宿泊先
COLONY箱根 (神奈川県足柄下郡箱根町仙石原1246-845)
参加募集
以下の参加枠で参加者を募集します。 参加者申し込みが定員を超えた場合は、発表採択者の参加を優先しますが、論文の投稿は必須ではありません。 論文の発表セッションのほかに、基調講演やパターンワークショップなどさまざまな企画がある予定ですので、ぜひこの機会にご参加ください。
参加費
参加費はPaypalで支払いをお願いします。 参加費は8%の 税込み 価格です。 参加者の方の、宿泊及び懇親会への参加は無料です。 会計処理上の事情により、請求書の発行・領収書の分割等には、対応はできません。
プログラム概要
1日目 (7月6日)
時間 | セッション |
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13:20- | 受付 |
13:50-14:00 | オープニング |
14:00-15:00 | 【企画セッション】 鼎談:新しいプログラミングパラダイムとしての深層学習 |
15:00-15:30 | 休憩 |
15:30-17:10 | 発表セッション1 |
18:30-20:30 | 夕食 |
21:00-22:00 | ナイトセッション |
2日目 (7月7日)
時間 | セッション |
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9:00-10:00 | 【基調講演】 機械学習モデル理解のための説明法, 原 聡(大阪大学 産業科学研究所 助教) |
10:00-10:30 | 休憩 |
10:30-12:10 | 発表セッション2 |
12:30-13:30 | 昼食 |
13:30-14:30 | ポスター・デモセッション |
14:30-14:40 | クロージング |
時間は変更になる可能性があります。
プログラム内容
基調講演
【講演者】
原 聡(大阪大学 産業科学研究所 助教)
【タイトル】
「機械学習モデル理解のための説明法」
【講演アブストラクト】
本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演ではこれら近年の代表的な説明法について紹介する。
【プロフィール】
2013年3月大阪大学大学院工学研究科博士後期課程終了。IBM東京基礎研究所、国立情報学研究所を経て、2017年9月より現職。専門は機械学習で、特に特徴選択や異様検知。最近は機械学習モデルの説明法の研究に注力。
鼎談:新しいプログラミングパラダイムとしての深層学習
【鼎談者】
- 萩谷 昌己(東京大学)
- 丸山 宏(Preferred Networks)
- 今井 健男(Idein)
【概要】
近年の著しい深層学習の進歩に伴い、深層学習を、新たなソフトウェア開発手法という意味を込めて”Software 2.0"と海外では呼称されるようになりました。本鼎談では、機械学習の延長としてではなく、新たなプログラミングパラダイムとして、計算機科学と深層学習との接点を探り、そのあるべき姿を計算機科学の視点から議論します。
研究発表
予稿集をMLSEのHP上に公開しました。
発表セッション1
- なぜ機械学習プロジェクトはPoC で終わるのか - アンケート調査: 石谷 規彦, 坂本 竜太, 定塚 和久, 長柄 昌浩, 吉岡 信和
- Facebook/Ax: Adaptive Experimentation Platformの解説: 野村 将寛, 芝田 将
- ハイパーパラメータ最適化における実用的な早期停止アルゴリズムの考察: 芝田 将, 野村 将寛
- 分類ラベルからのセグメンテーションタスクの学習に関する考察: 伊藤 優
- ディープニューラルネットワークのモデル特化ハードウェア合成コンパイラ: 高前田 伸也, 藤澤 慎也, 藤崎 修一
発表セッション2
- 機械学習活用に向けた解釈手段の比較考察: 太田 裕一, 北野 健太, 早川 芳昭, 石川 冬樹
- 科学的説明を持つ機械学習システム: 橋本 順之
- 機械学習システムの動的な保証のための支援ツール開発:小池 湧大, 松野 裕, 石川冬樹
- 機械学習ソフトウェアシステムの環境変化適応の課題とアプローチ: スマートフォンのナビゲーションアプリケーションを例として: 田中 優之, 青山 幹雄
- 為替レート予測における機械学習システムのモニタリング手法の検討: 北野 健太, 石川 冬樹
ポスター・デモセッション
- 機械学習エンジニアのデータ分析と知識習得を支援するツールMALSS: 鴨志田 亮太, 石川 冬樹
- JAXAにおける機械学習システムの解釈可能性向上に関する取り組み: 菅原啓介、明神智之、橋本真太郞、森健史、石濱直樹
- 機械学習自動化でラクにデータ分析"RakuDA": 塩田 哲哉, 及川 一樹, 境 美樹
- 機械学習応用システムのテストにおける入力空間分割の評価: 石川 冬樹, 徳本 晋
- Human-in-the-loop型機械学習におけるモジュールの再利用化と開発支援: 大木 憲二, 中里 克久, 谷田 英生, 西村 駿人, 野村 佳秀
- 品質および説明可能性に関する考察: 丸山 宏
- DeepVisual: A Visual Programming Tool for Deep Learning Systems: Chao Xie, Hua Qi, Lei Ma, Jianjun Zhao
- 融合分野としての機械学習工学における技術チャレンジ: Fuyuki Ishikawa, Takeo Imai, Shinya Katsumata, Kohei Suenaga, Mahito Sugiyama, Taro Sekiyama, Ichiro Hasuo, Satoshi Hara, Hiroshi Maruyama, Nobukazu Yoshioka and Hironori Washizaki
論文募集
論文募集のページ(EasyChair)を公開しました。MLSE2019@EasyChair(https://easychair.org/cfp/MLSE2019)
技術論文、経験論文、将来ビジョン論文、サーベイ論文、ツール紹介論文、ポジション論文等、広く論文を以下のスケジュールで募集します。詳しくは、EasyChairの方をご覧ください。 論文が採択された方は優先的に参加できますので、ぜひ論文の投稿を検討ください。
- 締切:
2019年6月11日(火) 17:00締め切りました - 発表採択通知: 2019年6月14日(金)
スポンサー募集
以下のスポンサー枠を募集します。 スポンサー料の支払いは、研究会の口座への振り込みを予定しています。 ご質問は、「イベントへのお問い合わせ」か、slackから実行委員までお願いします。
プラチナスポンサー: 15万円 x 2社
- 1日目夕食中、またはブレイク中のスポンサートーク
- 会場でのスポンサーブース: 以下にあるブースアイテム2点
- チラシ・ノベリティ配布
- ウェブサイトへのロゴの記載(大)
- 参加者枠: 2名(参加費込み)
ゴールドスポンサー: 5万円 x 6社
- 会場でのスポンサーブース: 以下にあるブースアイテム1点
- チラシ・ノベリティ配布
- ウェブサイトへのロゴの記載(中)
- 参加者枠: 1名(参加費込み)
シルバースポンサー: 3万円 x 制限なし
- チラシ・ノベリティ配布
- ウェブサイトへのロゴの記載(小)
メディアスポンサー: 2社
- 合宿の様子を記事に書いていただけることを条件とします。
- チラシ・ノベリティ配布
- ウェブサイトへのロゴの記載(小)
- 参加者枠: 1名(参加費は別)
一般枠でお申し込みの上、メディアスポンサーになりたい旨を、「イベントへのお問い合わせ」か slackから実行委員まで申し出ください。
ブースアイテム
(1) ホワイトボード、(2) スクリーン + プロジェクター、(3) ラウンジのテーブル + PCモニター
主催
日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会
ワークショップ開催の背景
近年の機械学習、あるいは深層学習(ディープラーニング)の発展に伴って、機械学習を利用するシステムは急速に社会に浸透しつつあります。しかしその一方で、従来型のITシステムに用いられてきた様々なソフトウェア工学的手法は、機械学習を組み込んだシステム(機械学習システム)の前に全くと言っていいほど通用しなくなってしまっています。機械学習システムの開発・テスト・運用の方法論は未だに確立できておらず、開発現場ではエンジニア達が試行錯誤でなんとか凌いでいる状況です。
このような現状を踏まえ、機械学習システムに対しては「機械学習工学」ともいうべき、新たなパラダイムの確立・体系化が必要である、と我々は考えます。
ワークショップ運営組織
- 運営委員長: 石川 冬樹(NII)
- 実行委員長: 守田 憲司(Preferred Networks)
- 実行副委員長: 橋本 順之(GREE)
- PC委員長: 吉岡 信和(NII)
- PC副委員長: 竹内 広宜(武蔵大学)
- 会計担当委員: 鎌田 篤慎(ヤフー)
プログラム委員
- 今井 健男(Idein)
- 丸山 宏(Preferred Networks)
- 土肥 拓生(ライフマティックス)
- 太田 満久(ブレインパッド)
- 吉崎 亮介(キカガク)
- 宮崎 崇史(ヤフー)
実行委員
- 江澤 美保(株式会社クレスコ)
- 伊藤 剛(沖電気)