[Online] PyData.Tokyo Meetup #22 機械学習の品質保証
イベント内容
PyData.Tokyoについて
企業・スタートアップ・学会等の各方面で活躍している Pythonista の皆さんが、データ分析・機械学習関連のトピックについて深く議論、交流するためのコミュニティです。「Python+Dataを通じて、世界の PyData エクスパートと繋がれるコミュニティを作る」ことを目標としています。
PyData.Tokyo Meetup #22について
- 第22回勉強会としてPyData.Tokyo Meetup #22 を開催します。今回のテーマは「機械学習の品質保証」です。
- 今回のオンラインmeetupは、YouTube Live を利用します。
- 参加者の皆様は、以下のYoutube Liveの視聴リンクからご参加ください。
- Meetup中は、Youtube Liveのコメント欄にて、参加者の皆様からのコメントやご質問をお待ちしています
- アーカイブは後日公開予定です
URL: https://youtu.be/miMluUPIwJs
アジェンダ
時間 | 内容 | スピーカー |
---|---|---|
19:00 - 19:05 | live 開始・opening | pydata オーガナイザー 山本 |
19:05 - 20:00 | セッション: 機械学習品質管理・保証の動向と取り組み | 福島 真太朗 |
発表概要
講演タイトル: 機械学習品質管理・保証の動向と取り組み
スピーカー: 福島 真太朗(トヨタ自動車株式会社 コネクティッド・カンパニー コネクティッド先行開発部 InfoTech)
概要:
機械学習を用いたサービス,アプリケーションの社会実装が進むにつれて,その品質管理,保証が重要な検討事項となっています.本発表では,まず品質管理,保証に関連した技術を概観し,続いて国プロなどで議論されている内容や動向について説明します.最後に,トヨタ自動車での取り組みについて事例等を交えて説明します.
トピック(予定):
- 機械学習品質管理・保証の社会的な動向
- 品質管理・保証に関連する技術
- : ニューラルネットワークの入出力関係保証(形式保証)
- : テストデータのカバレッジ検証・生成
- : 敵対的攻撃・防御
- : Explainable AI(XAI) 等
- 国プロにおける議論
- : 品質管理・保証のチェックポイント,プロセス 等
- 事例紹介
- : 生産工場における外観検査
- : 車両走行データの物体検知 等
参加資格
- PyData Tokyo Code of Conduct に賛同いただける方。
- キャンセルポリシーに同意いただける方。
Code of Conduct (行動規範)
PyData.Tokyo では、参加者のみなさまへ以下の Code of Conduct の内容を理解してくださることを期待しています。参加前にご一読くださいますようお願いいたします。
キャンセルポリシー
- 今回はオンラインでの開催になりますが、都合がつかなくなった場合には、参加をキャンセルしていただけますと幸いです。
ご質問・ご相談
この勉強会に関するご質問等は@PyDataTokyoまでお願い致します。
注意事項
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。
新規会員登録
このイベントに申し込むには会員登録が必要です。
アカウント登録済みの方はログインしてください。
※ ソーシャルアカウントで登録するとログインが簡単に行えます。
※ 連携したソーシャルアカウントは、会員登録完了後にいつでも変更できます。