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 PT2(自然言語生成)の応用
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SUMMARY:[Math & Coding #06] グラフニューラルネット入門/ GPT2(
 自然言語生成)の応用
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/75088
 7?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nMath & Codingは
 主に分析業務や予測モデルの作成、機械学習にたずさ
 わる方が\n数学とプログラミングのスキルを向上させ
 たい方が集い学び合う場です。  \n難しい概念や技術も
 、シンプルな例で確認したり参加者が対話することで
 本質的な理解を得られると考えます。\n本グループは
 、互いに教え学び合いができるようなコミュニティと
 なることを目指します。\n◆groupページ\nhttps://www.faceboo
 k.com/groups/284004485439214/  \n◆過去のイベント スクラムサ
 インのコミュニティーページ\nhttps://scrumsign.com/commuty/  
 \n進行について \n運営者が必要に応じて進行や議論の
 整理などを行います。\n内容に関係する質問ならいつ
 でもOKです。 \n質問は認識を深める大切なコミュニケ
 ーションだと考えます。  \n内容について    \n[1]  グラ
 フニューラルネット入門\n京都大学 大学院医学研究科
 人間健康科学系専攻 ビッグデータ医科学分野  \n特定
 助教 小島 諒介 氏  \n今回の内容について\nグラフを用
 いたニューラルネットワークについて紹介します。\n
 深層学習技術の最近の発展により、様々な領域で今ま
 でに蓄積されたデータの利活用が期待されている。\n
 特に、画像やいわゆるテーブルデータに対するニュー
 ラルネットワークはかなり一般的なものになり、工場
 や医療現場など多くの場面で実用的なものとなってき
 ています。\nその一方で、それら以外のデータに対し
 ても、利活用できないかということからグラフデータ
 に対するニューラルネットワークが注目を集めていま
 す。\n本発表では、グラフニューラルネットワークの
 基礎的な仕組みと応用例について紹介します。  また
 、イメージをつけるために、オープンソースのグラフ
 コンボリューションライブラリを使っての簡単な使い
 方も紹介します。  \n何が学べるか？\n・グラフニュー
 ラルネットワークの基礎的な内容\n・実例を通して、
 データをグラフで表現する方法\n・グラフニューラル
 ネットワークの使い方  \n準備と前提知識\n初歩的なニ
 ューラルネットワークの知識\nPython（google colaboratoryな
 どでも可）環境があると実際に動かしてみることがで
 き、より楽しめます。\nkGCN: https://github.com/clinfo/kGCN  \n[
 2] 予測モデリング合宿成果共有    \nMath & Codingでは2019
 年8月2日から4日にかけて参加者各自が課題を持ち寄り\
 n集中して取り組む合宿を行いました。その中で一部で
 すが成果や知見を参加者と分かち合います。    \n[2-1] G
 PT-2: 本当に面白い教師なし文章生成の世界\nYasumasa Sasan
 o 氏  \n概要\n近年の機械学習の隆盛に反して、多くの
 機械学習タスクはアノテーションに依存しています。\
 nこれに対し、GPT-2は教師なしで多くのタスクを実現で
 きますが、そのデモの多くは単に文章の続きを作るだ
 けとなっていて、その可能性について十分説明できて
 いないように感じます。\n今回はGPT-2の可能性を探るべ
 くデモを作ってみたのでご紹介いたします。  \n何が学
 べるか？(参加者目線)\n・GPT-2の応用アプリのデモ\n・GP
 T-2、Transformerについての概要\n・個人的なプロジェクト
 をクラウドや合宿で進める上での苦労話\n・など\n必要
 な知識や環境\nWebブラウザのみ  \n[2-2]  グラフ構造デー
 タの作成について\n株式会社スクラムサイン 代表取締
 役　北村 友和\n概要\nグラフィカルラッソを紹介し先
 行研究を参考にdarpa1998の時系列データをグラフにする
 際の知見を共有します。  \n会場について  \n終了後、
 希望者でお茶会を行う予定です。\n内容は変更される
 可能性があります。ご了承ください。\n興味のある方
 はぜひ参加くださいませ！
LOCATION:京都大学医学部附属病院 先端医療機器開発・臨
 床研究センター(リンク先案内図80番の建物) 〒606-8507 
 京都府京都市左京区聖護院川原町５４
URL:https://techplay.jp/event/750887?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
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