ML@Loft #11. 類似画像/テキスト検索 - オンライン開催決定!

About the event

今回はコロナウイルスの影響もあり、Youtube Liveを利用したオンライン配信の形式で開催します

URLはこちら（機材トラブルのため変更しましたmm）: https://youtu.be/vGmTP7B2I64

ML@Loft は 主にAWS 上で機械学習ワークロードを運用しているデベロッパー・データサイエンティストのための「お悩み相談会」です。月に1回 AWS Loft Tokyo で開催し、毎回活発な議論が行われています。

第11回は類似画像/テキスト検索をテーマに、特徴量に落とし込むネットワークの話や、特徴量検索の速度・可用性向上の話、類似画像検索のシステム設計全体の話などについて議論します。はじめに登壇者の方々から10分ずつの自己紹介LT 形式で類似画像検索における課題を問題提起いただいた後、参加者の皆さんから頂いた質問を元にパネルディスカッションを実施します。

これまでのイベント開催ブログはこちら [ #1, #2, #3, #4, #5, #6, #7, #8, #9 ]

How to join

今回は登壇者・参加者の方共にオンラインで参加いただく形式で開催します。

1. 参加される場合はConnpass上の本イベントの参加枠に参加して下さい。
2. 事前に(もちろん当日も)こちらのsli.doにて登壇者の方へのご質問をお待ちしてます。日々の取り組みで悩んでいること、類似検索周りで是非色々な方に意見を聞いてみたいこと、その他コメントなどお気軽に記入下さい！ https://app.sli.do/event/zocra1ne
3. 当日はこちらのURLからYoutube liveを利用してご参加下さい。 https://www.youtube.com/watch?v=vGmTP7B2I64

オンライン配信は始めての取り組みですが、参加者・登壇者の皆さんと是非盛り上がったイベントにしたいと思っていますので、ご参加、sli.doのコメントをお待ちしています！

Who should attend

機械学習を利用したサービスを開発・運用しているデベロッパー・データサイエンティストの方、自社の機械学習利用の方針を決定する立場にある方など。特に、レコメンド・類似画像/テキスト検索に取り組まれている方。 技術的な観点でパネルディスカッションの際に疑問やご自身の課題感を共有し、インタラクティブに議論に参加いただける方のご参加をお待ちしています！

Schedule

Connpass上で参加登録いただいた方に後ほどWeb配信動画のURLをお送りします。

7:00PM–7:05PM はじめに

会の趣旨の説明

7:05PM - 8:10PM LTセッション (10-15分 × 5 セッション）

松井 勇佑 氏 (東京大学 生産技術研究所 助教) 「annbench: 近似最近傍探索アルゴリズムのベンチマーク」

画像検索を考える上で近傍探索アルゴリズムの選択は重要ですが難しいです。既存の有名なベンチマーキングライブラリは網羅的ですが実行に十数時間かかるという問題がありました。そこで私は軽量でシンプルなベンチマークのライブラリを作りました。これにより手軽に手法を比較出来ます。是非使ってみてください。

スライド: https://speakerdeck.com/matsui_528/annbench-jin-si-zui-jin-bang-tan-suo-arugorizumufalsebentimaku

GitHub: https://github.com/matsui528/annbench

中川 裕太 氏 (株式会社ABEJA) 「リピーター分析における特徴量DBって研究課題満載でホントおもしろい！」

株式会社 ABEJA では顔特徴量をベースにしたリピーター分析機能を提供しています．ここで用いられている特徴量DBについて，非常におもしろい課題たちをモデルとシステムの両面から振り返り，特にモデルに関して具体的な解決策を紹介します．ここで触れた課題についてLT後にみなさんと深堀りできることを楽しみにしています！

氏原 淳志 氏 (BASE株式会社) 「BASEアプリの関連商品の裏側」

BASEアプリではBASEを利用してるECサイトの商品を横断的に検索し購入することができます。よりよい商品探し体験のため、商品ページにはその商品に似た商品を表示しています。この類似商品がどのような仕組みで提供されていて、どのように運用されているかを紹介します。

澁井 雄介 氏 (株式会社メルカリ)　「メルカリ写真検索１年の歩み」

メルカリに写真検索の機能が追加されてからちょうど１年が立ちます。この機能がどういう仕組で提供されていてるのかやどのように改善されてきたかなどを、１年間の運用の中で起こった様々な感動秘話を交えて紹介いたします。

田口 雄哉 氏 （株式会社朝日新聞社）「ELMoで文脈に応じた類似キーワード検索システムを作った話」

朝日新聞社では、Qrichという四択問題を解くことで時事ニュースに触れてもらうクイズサービスを提供しています。従来は4択問題の選択肢を単語ベクトル (word2vec) を用いて検索していましたが、常に近傍の単語が同じため選択肢が固定されるという問題がありました。そこで、文脈に応じて類似キーワードを検索するシステムを作った話をモデル中心に紹介します。

8:10PM–8:50PM パネルディスカッション (40分程)

こちらのsli.doにお寄せ頂いた質問を元に登壇者の方々によるパネルディスカッション

https://app.sli.do/event/zocra1ne

8:50PM–9:00PM Wrap-Up

Speakers

登壇者の方は以下の5名で確定になります。

松井 勇佑 氏 (東京大学 生産技術研究所 助教)

2016年東京大学情報理工学系研究科にて博士取得。NIIポスドクを経て2019年より東京大学生産技術研究所助教。画像検索や近傍探索の研究に従事。 http://yusukematsui.me/

中川 裕太 氏 (株式会社ABEJA)

大学ではロボットを専攻。2017年株式会社ABEJAに入社し，Insight for Retailから ABEJA Platform，研究開発まで幅広く担当し、研究成果のプロダクト適用に日々もがいています。

氏原 淳志 氏（BASE株式会社）

2008年にNAISTバイオサイエンス研究科を卒業し上京して受託開発の会社に就職。2015年からRettyに入社し機械学習を手がけるように。2018年からBASEのData Strategyチームにて機械学習などを担当している。 https://thebase.in/

澁井 雄介 氏（株式会社メルカリ）

2018年7月メルカリ入社。それ以前はクラウドを作ったりML基盤を作ったりしていました。メルカリでの仕事はMLOpsの立ち上げとチームマネジメントと障害対応とその他いろいろ、MLぽいの仕事を横断的に担当しています。

田口 雄哉 氏 (株式会社朝日新聞社)

Webメディアでの編集スタッフを経てNAISTに進学。大学院では自然言語処理の研究に従事。2017年に修士号を取得して朝日新聞社に入社。自然言語処理を中心としたR＆Dに従事しています。 https://qrich.asahi.com/