FinML Talk vol.1: 金融から見たNeurIPS2019

2020/02/20(木)19:00 〜 22:00 開催
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イベント内容

FinML Talk vol.1: 金融から見たNeurIPS2019

アンケート

https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSebWQXLyuiqN4dkeYyby7Vls6G71LS3bYveGpcONmpjLtlrtg/viewform

この回について

  • FinMLは、金融への応用を中心に機械学習の研究・勉強・議論を行うグループです。今回は、FinML発足第一回目のイベントです。
  • 金融への応用を念頭に、NeurIPS2019の会議参加報告及び論文紹介を行います。
  • 今回はみずほ第一フィナンシャルテクノロジー㈱が主催します。

新型コロナウイルスに関しまして

ご案内の通り、新型コロナウイルスにつきましては本邦内に於いても患者数の増加がみられているところです。

現在のところ、当イベント「FinML Talk vol.1: 金融から見たNeurIPS2019」は予定通り2/20(木)に開催予定です。

今後の政府及びみずほFGの方針を踏まえた新型コロナウイルス対応状況の変化によっては、中止の決定を行う場合がございます。あらかじめご了承願います。

また、本件に係らず、いかなる事件、事故、傷病等につきまして、主催者・会場側とも一切の責任を負いませんので、本件の参加については、各人の責任においてご判断いただきますようお願いいたします。 体調に不安のある方は、無理をせず、参加をお控え下さい。

尚、当社にて消毒液・マスクについては準備がございます。スタッフもマスクを着用するなど対策を行いますが、感染予防の対策は各自の責任において努めて頂くよう、重ねてお願い申し上げます。

どうぞご理解のほど、よろしくお願い申し上げます。

受付・会場案内

  • 1階のスタッフに受付票をご提示頂き、QR コードが印刷された入館証を受け取り、40階におあがりください。40階のスタッフがご案内します。
    • 【注意】2階にある入館ゲート左側の受付ではありません。1階にスタッフがおりますので、そちらで入館証をお受け取りください。その後、2階にお上がり頂き、向かって一番左の入館者用ゲートからお入りください。
    • 19時45分までにお越しください。万が一それが困難な場合は、お早めに「イベントへのお問い合わせ」からその旨ご連絡くださいますようよろしくお願い致します。
  • 40階では、お名刺2枚もしくは身分証明書の提示をお願い致します。
  • ゲストWiFiの準備がございます。
  • 指定の会議室以外に立ち入らないでください。

発表について

  • 個別の論文発表や複数の論文に跨るテーマ発表を行う方を募集します。
  • 時間帯などは融通可能なので、参加申し込み時のアンケートにご記入ください。
  • 発表論文の重複を防ぐため、参加申し込み時に発表論文・テーマをお知らせください。暫定的なものでも構いません。

スケジュール

※発表順は変更の可能性があります。

時間 内容 発表者 タイトル
19:00-19:15 受付
19:15-19:25 Welcome Address
19:25-19:45 論文発表 竹内 裕貴
(みずほ第一フィナンシャルテクノロジー)
A Geometric Perspective on Optimal Representations for Reinforcement Learning
19:25-19:45 論文発表 or テーマ発表 加藤 真大
(東京大学)
Semi-Parametric Dynamic Contextual Pricing
Deep Gamblers:Learning to Abstain with Portfolio Theory
19:45-20:05 論文発表 or テーマ発表 木村 柚里 Hierarchical Optimal Transport for Document Representation or Controllable Unsupervised Text Attribute Transfer via Editing Entangled Latent Representation
20:05-20:15 休憩
20:15-20:35 論文発表 or テーマ発表 Daiki Matsunaga
(日本IBM)
Exploring Graph Neural Networks for Stock Market Predictions with Rolling Window Analysis
20:35-20:55 論文発表 or テーマ発表 林 祐輔
(Japan Digital Design)
Time-series Generative Adversarial Networks
Meta-learning framework with applications to zero-shot time-series forecasting
N-BEATS: Neural basis expansion analysis for interpretable time series forecasting
20:55-21:00 Closing Address
21:00-21:05 準備
21:05-21:45 懇親会

スピーカープロフィール

Daiki Matsunaga/日本IBM

  • 2017年、日本IBMにエンジニアとして入社。AI(Watson)を活用したWebアプリ開発の案件に従事。
  • 2019年、データサイエンティストに転身し、銀行のお客様を中心に自然言語処理、ディープラーニング、グラフアナリティクスなどを活用した案件を複数経験。

竹内 裕貴/みずほ第一フィナンシャルテクノロジー

  • 2015年、みずほ第一フィナンシャルテクノロジーに入社。金融派生商品のリスク管理手法の調査・開発に従事。
  • 2017年、機械学習の業務にも携わり、AutoMLアプリの開発を経験。

木村 柚里

  • 2019年、大学卒業後、大手証券会社にてマクロ経済分析におけるテキストデータ・深層学習の利用可能性を検討するプロジェクトに従事。

林 祐輔/Japan Digital Design

  • 1986年福岡県生。
  • 日本銀行で国内外の景気動向分析、短観などの統計作成、新日銀ネットの開発プロジェクトなどに従事した後、スタートアップに転職し、オルタナティブ・データを使ったマクロ経済統計の推計プロジェクトなどに携わる。
  • 現在は、JDDの研究員として、機械学習モデルの開発に従事。最近関心をもっているトピックは、メタ学習、深層学習の平均場理論(統計神経力学)、深層生成モデルの相転移。

加藤 真大/東京大学

  • 2017年,東京大学経済学部卒業,経済学研究科中退
  • 現在,同大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻所属
  • 大学院の他,理化学研究所革新知能統合センターや東京大学経済学研究科政策評価研究教育センターなどにおいて,弱教師あり学習,オンライン・アルゴリズム,時空間統計などの研究を行う.

注意事項

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