ML勉強会

イベント内容

ML勉強会

広く機械学習に関する内容の勉強会です。

Sansan DSOC R&Dから2名とゲストの藤本さん、3名が発表します。

最新情報と勉強会の様子はSansan DSOCのTwitter(@SansanDSOC)にてお知らせいたします。

参加対象

  • 機械学習の研究者、大学院生・学部生
  • 業務で機械学習を扱っている・興味があり自身で扱っている方

タイムテーブル

時間 コンテンツ 発表者
19:00-19:05 挨拶・簡単な主催会社の紹介
19:05-19:30 発表1 Sansan株式会社 保坂 大樹
19:30-19:55 発表2 Sansan株式会社 大垣 翔
19:55-20:20 発表3 株式会社Rist 藤本 裕介
20:20-20:30 Q&A 発表枠でお答えしきれなかった質問に回答します
20:30ごろ 勉強会終了予定
20:30-21:30 オンライン懇親会 飲み物等は各自でご準備をお願いします

※タイムテーブル・発表順は後日変更になる可能性がございます。予めご了承ください。

発表詳細

発表1:保坂 大樹 / Sansan株式会社 DSOC R&D

テーマ:Graph Neural Network を用いたレイアウトつき文書からの情報抽出

特定のレイアウトに従う文書から情報を抽出する研究の概要とその動向を話します。 また、Graph Neural Network を用いてこの課題に取り組んでいる研究をピックアップして紹介します。


プロフィール:

早稲田大学大学院創造理工学研究科経営システム工学専攻修了。在学中は機械学習やデータマイニングを専攻し、ウェブの閲覧履歴データに対する分散表現手法の研究開発に取り組む。現在は名刺交換データに対する機械学習技術の応用研究に従事。

発表2:大垣 翔 / Sansan株式会社 DSOC R&D

テーマ:良いnode embeddingとは?

グラフデータを活用をする上でnode embeddingは重要な手法の一つです。 Sansanでも、名刺交換データから生成されるグラフのnode embeddingを活用しており、そのembeddingの良し悪しをどのように評価するかは、向き合う必要のある課題となっています。 今回は、node embeddingを定量的に評価する上で、どのような手法があるかを紹介します。


プロフィール:

大阪大学大学院理学研究科数学専攻博士後期課程修了。専門は数論幾何学。大学院修了後、一貫して数理モデルやデータサイエンス関連の業務に携わる。金融機関向け金融モデルの開発や、さまざまな企業との機械学習活用に向けたPoCに従事した後、Sansan株式会社に入社。現在はビジネスネットワークのデータを活用した新機能の検証や、キーワード抽出など要素技術の改良に取り組む。

発表3:藤本 裕介 / 株式会社Rist

テーマ:NeRFの概要と最近の派生系についてのふんわり紹介

昨年発表された「NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis」の紹介と最近の派生系(特に高速化周り)をふんわりと紹介します


プロフィール:

早稲田大学大学院情報理工科修士課程修了。在学時は自然言語処理を専攻。色々やって現在は株式会社Ristにて工業系画像を中心としたAI開発に従事。Kaggle Master( https://www.kaggle.com/yukkyo )

配信方法

オンライン開催となります。
勉強会はZoom、懇親会はGather.Townでの配信を予定しております。
視聴URLは、開催前日までに、お申込みされた方を対象にメールでご案内し、上記「参加者への情報」欄にも記載します。

会社紹介

Sansan株式会社 DSOC

DSOCは、Sansan株式会社のデータ統括部門です。 私たちが取り扱うデータは、名刺だけではありません。 名刺、書類、プレスリリース、業績や株価など企業の公開情報―― あらゆるビジネスデータから「出会いのデータベース」を構築する。 DSOCのミッションは「Activating Business Data」。 私たちは、あらゆるビジネスデータに向き合い、自社が展開するサービスだけでなく、社会の在り方、そして「出会い」そのものにイノベーションを起こすような新しい可能性を生み出しています。

▶Webサイト ▶Twitter

株式会社Rist

Ristは先端技術を取り入れることで社会や顧客の課題を解決し、価値提供を行います。 人工知能技術Deep Learningなどを用いて、製造業や医療、建設業を始めとした分野で画像を用いた検査システムである「Deep Inspection」の提供や、ロボット制御からAIシステムまでを一貫して行う「Deep Robotics」、テーブルデータの分析を行う「Deep Analytics」などお客様に合わせた幅広いAIシステムをオーダーメイドで開発しています。

▶Webサイト ▶Twitter

アンチハラスメントポリシー

本勉強会はアンチハラスメントポリシーを定めております。参加者は内容をご確認、ご同意の上で申し込みをお願いします。

本勉強会では、特定の社会的属性――ジェンダー・性自認・性的指向、障がい、外見・身体的特徴、エスニシティ・国籍、年齢、宗教、特定のツールやプログラミング言語、専門とする学問領域、教育的バックグラウンドなど――に基づく差別的言動を、一切許容しません。 加えて、参加者による以下のような行為を、SNS、イベント会場等問わず禁止します。

・攻撃的な発言
・脅迫行為
・ストーキング行為
・つきまとい
・不適切な接触
・性的な画像の掲示などを含む不適切な情報の開示
・その他、事務局が不適切と判断した行為

参加者がこれらの行為に加担した場合、事務局側は当該参加者に対し必要な処分を行うことができます。この処分には、当該参加者への勧告、今後のイベントに参加者・登壇者として関わることの禁止などを含みます。また、今後のよりよい運営のために、事態の詳細をレポートとして公開する場合があります。 本サービスの中で、「これはハラスメントではないか?」と感じたり、他の誰かがハラスメントを受けていることに気が付いた場合、または事務局側の体制がこれらのポリシーを満たさないと感じることがあった場合には、以下までご連絡ください。

mail:33tech@sansan.com

以上、勉強会の健全な運営のため、ご協力をお願いします。

注意事項

・イベントの様子(写真)・内容をまとめ、後日公開させていただく予定です。

・技術交流が目的の勉強会のため、知識の共有および参加者同士の交流を目的としない参加はお断りしております。

・参加枠が大幅に埋まらない場合には開催を延期または中止する場合がございます。

・参加目的が不適切だと判断される場合には、運営側で参加をキャンセルさせていただく場合がございます。

・個人情報取扱いについて https://jp.corp-sansan.com/privacy_event02に定める利用目的に必要な範囲で利用し当社が責任をもって厳格に管理いたします。参加者は内容をご確認、ご同意の上で申し込みをお願いします。

その他、ご不明点などございましたら、遠慮なくご連絡いただけますと幸いです。

注意事項

※ こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。
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※ 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。

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