MLSE夏合宿2021(オンライン開催)

イベント内容

第4回機械学習工学ワークショップ(MLSE夏合宿2021)

本年はオンラインで開催します。 いくつかのオンライン会議ツールの使用が必須となっていますので、参加要件をよくお読みください。

ワークショップ開催概要

日程

2021年7月1日(木)10:00 ~3日(土)16:30

参加募集

以下の要領で参加者を募集します。

参加要件

  1. 会期中を通じて以下のツールが使用可能であること。
    • Discord
      • あらかじめアカウント作成の上、参加申し込み時にアカウントを申請ください。
        • アカウントは、Discord画面の左下にアイコンと共に表示されています。
        • 下記画像の例だと たろう#1234 がアカウントです。
        • discordアカウント
    • Zoom
      • アカウントの作成は要りませんが、当日参加の環境でZoomでの会議に参加できるようにしておいてください。
  2. 会期中、昼夜通じて合宿に参加できること
    • バーチャルではありますが合宿です。なるべく普段の業務や家庭から離れて合宿のセッションに集中できるようお取り計らいください。

参加費

  • 一般(JSSST会員): 3,000円
  • 一般(JSSST非会員): 5,000円
  • 学生(会員/非会員問わず): 無料

参加費は参加申し込み時にPaypalで支払いをお願いします。
参加費は 消費税込み の価格です。
会計処理上の事情により、請求書の発行・領収書の分割等には、対応はできません。

プログラム概要

1日目 (7月1日)

時間 セッション
10:00-12:00 ウェルカムセッション
13:50-14:00 オープニング
14:00-15:30 【基調講演】馬 雷(カナダ アルバータ大学)
15:30-16:00 休憩
16:00-17:30 フルペーパー発表/企画セッション紹介
17:30-19:30 休憩
19:30-21:00 ナイトセッション

2日目 (7月2日)

※ KS は企画セッションです。

時間 トラック1 トラック2
8:00-9:00 モーニングセッション/朝食
9:00-12:30 KS1:機械学習を活用したシステムの開発における「プロセス・知見」研究 KS2: データ品質エンジニアリングのガイドラインをみんなで作っていこう(1日目)
12:30-13:30 スポンサーセッション1 /昼食
13:30-15:00 【追悼企画】MLSE と青山幹雄先生
15:00-15:30 休憩 KS3:本当に使われている素敵な機械学習システム最前線 〜エッジからスパコンまで〜
15:30-17:00 ポスターセッション KS3:本当に使われている素敵な機械学習システム最前線 〜エッジからスパコンまで〜
17:00-18:00 【チュートリアル】機械学習のデザインパターン KS3:本当に使われている素敵な機械学習システム最前線 〜エッジからスパコンまで〜
18:00-19:30 休憩
19:30-21:00 ナイトセッション

3日目 (7月3日)

※ KS は企画セッションです。

時間 トラック1 トラック2 トラック3
8:00-9:00 モーニングセッション/朝食
9:00-12:30 KS4: 本番適用のためのインフラと運用に関する討論・相談会 KS2: データ品質エンジニアリングのガイドラインをみんなで作っていこう(2日目) KS5: 機械学習システムセーフティ・セキュリティ
12:30-14:00 スポンサーセッション2,3/昼食 KS5: 機械学習システムセーフティ・セキュリティ
14:00-16:00 企画セッション ラップアップ
16:00-16:30 クロージング

※ 時間は変更になる可能性があります。

プログラム内容

基調講演

馬 雷(カナダ アルバータ大学)

【講演者】 馬 雷(カナダ アルバータ大学)

【タイトル】
未定

【講演概要】 未定

【プロフィール】 近年、機械学習・深層学習の発展によって、機械学習を利用するシステムが急速に社会に広がってきていますが、開発・テスト・運用の方法論はまだ確立できていません。さまざまな手法が提案されていますが、まだ普及段階にありません。今まで、ソフトウェア工学や品質保証について長年研究してきた、現在特に未来知能社会を向け機械学習工学のための品質保証の中心にソリューションと取り組んでいる.

追悼企画:MLSE と青山幹雄先生

【概要】 検討中

フルペーパー発表

題名

著者

概要

ポスターセッション

*をついている発表は論文が 予稿集に掲載されています。

セッションの形式については、実行員会で検討中です。

ポスター番号 タイトル 発表者

企画セッション

KS1: 機械学習を活用したシステムの開発における「プロセス・知見」研究

【背景】 様々な領域で機械学習(ML)技術が利用されている一方で、各領域にMLを活用したシステムを開発する際に、システムの目的や要件の定義、仮説検証(PoC)を行う際の評価指標の設定、開発時の設計方法など、開発プロセスおよび各フェーズにおける実行内容や手順に関する体系化された知見の蓄積は限定的である。本セッションでは、機械学習を活用したシステムの「プロセス・事例」を収集・概観し、共通するプロセスや知見を共有することを目的とする。

【セッション内容】 本セッションは、以下の2部からなります。第2部のワークショップでは「実際に関わったMLプロジェクトで得られた知見を共有し、共通点などを概観する」といった活動を行います。MLプロジェクトの実践で得られた知見を共有してくださる方の参加をお待ちしております。なお、本セッションで想定する知見は「プロジェクト運営上で有効となる知見」を想定しており、具体的にはプロジェクト管理、プロセス、全体設計に関係するものになります。具体的なツールの使い方や、パラメータ設定などは対象とはなりませんのでご了承ください。

第1部:講演

昨年度の企画セッションの振り返りや、組織内でMLプロジェクトに関する知見の活用に関する講演を予定しています。

タイトル 発表者
オープニング オーガナイザー
昨年度の企画セッションの振り返り オーガナイザー
知見活用に関する講演(2-3件) 調整中

第2部:ワークショップ

MLプロジェクトに関する知見を共有し、知見の有効な活用方法などについて議論をワークショップ形式で行います。

前半: 2020年度の企画セッションの成果として収集事例からボトムアップに抽出した開発モデルをMuralと呼ばれる巨大壁画ツールの上に張り出します。企画参加者には個人作業として、各自が実践したMLプロジェクトでの知見をモデル上に付箋形式で書き出します。(個人作業の詳細などについては現在検討中で、決まり次第連絡します。)

後半:提示された各知見に関する説明、知見全体を概観しながらの議論

Mural上で作成した成果物はPDFなどに変換し、公開します。

【その他】

第1部、第2部の時間配分などは参加者人数によって検討します。また、使用するツールの詳細情報は別途お知らせします。

【オーガナイザ】

  • 今崎耕太(IPA)
  • 竹内広宜(武蔵大学)
  • 土肥拓生(ライフマティックス)
  • 本橋洋介(NEC)

KS2: データ品質エンジニアリングのガイドラインをみんなで作っていこう

機械学習工学(MLSE)でにおいては、学習・検証に用いるデータの品質がとても重要になる。データ品質の向上・確保・保証には、母集団とサンプルの性質のような数理的なアプローチと、要求に対するデータの網羅性のようなエンジニアリング的なアプローチがありうる。前者に関する研究は数理統計分野や機械学習分野において議論されてきたものの、後者について、あるいは両者の現実的な統合のプラクティスは、まだ発展途上である。 本企画セッションとして、データ品質エンジニアリングのガイドラインを共同で構築していくことを目的とし、その構成要素に対する議論を行う。数理的なアプローチとエンジニアリングアプローチ双方における知見や技術に関し、課題や留意点も含めて列挙や構造化を試みることで、データ品質エンジニアリングのガイドラインに向けた議論を行う。

【オーガナイザ】

  • 西 康晴(電通大)
  • 小川 秀人(日立)
  • 石川 冬樹(NII)
  • 光本 直樹(デンソー)

KS3:本当に使われている素敵な機械学習システム最前線 〜エッジからスパコンまで〜

機械学習に基づく高度なアプリケーションの実現には、優れたハードウェアおよびソフトウェアによる計算機システムが必要不可欠である。その実態は、クラウドやスパコンといった大規模・高性能システムから、エッジAIと呼ばれる低消費電力・小型なシステムまで様々である。実際に利活用されている「素敵な」機械学習システムは、計算速度や消費電力、価格といったわかりやすい指標だけではなく、使いやすさなどの人間が深く関わる側面においても優れている。本セッションでは、機械学習サービス・アプリケーションを支えている、エッジAI向けの軽量なシステムから大規模・高並列システムまでの幅広い、実際に使われている素敵な機械学習システムの最新動向を紹介する。

本企画セッションの講演は聴講希望者への一般公開を検討しております。詳細は本ページにて後日通知します。

【オーガナイザ】

  • 高前田 伸也(東大)
  • 福田 圭祐(Preferred Networks)

KS4: 本番適用のためのインフラと運用に関する討論・相談会

本番適用のためのインフラと運用に関して討論・相談会を開きます。

参加者各位の経験や考察に基づく意見を交わすことで当該領域の理解を深め、最終的に世の中共通的に利用できる知見を編み出すことを目指します。オーガナイザが事前抽出したトピックから参加者が選択する討論と、あらかじめ募集した「本番適用のためのインフラと運用に関係する相談事」について互いにアイデアを出し合って解決策を模索する相談の場を設けます。

◆ トピック例:アノテーション手法とアーキテクチャ、試行錯誤からシームレスに本番適用に持っていくためのアーキテクチャ、など

◆ 備考: 討論会の議事メモを可能な限り公開していく予定です。

本企画セッション参加をご希望される皆様へ

  • 本企画セッションではひとりひとりの積極的な参加により活発な議論を行うため、参加希望者が多数(30名以上目安)の場合には抽選等により人数制限を設けさせていただく場合があります。
  • 参加をご希望される方は夏合宿の参加申込みフォームで「相談事」を記入ください。

【オーガナイザ】

  • 有賀 康顕(Treasure Data)
  • 土橋 昌(NTTデータ)

KS5: 機械学習システムセーフティ・セキュリティ

機械学習システム セーフティ・セキュリティWGのイベントとして、以下の企画セッションを行います。

【論文発表】2020年7月3日(土) 9:00-10:30

  1. 吉岡信和, 矢嶋 純 森川 郁也,機械学習応用システムのためのセキュリティリスク分析手法
  2. ReliableAI: Safety Verification of Black Box Type of AI Hideki Nomoto, Shota Iino and Yasutaka Michiura

【招待講演】2020年7月3日(土) 10:45-12:30

講演者:岡田 学 (株式会社TierIV)

タイトル:自動運転サービスにおけるDevOps安全性論証の取り組み

自動運転の安全性について、楽しく議論しましょう。是非ご参加ください!!

【ランチセッション】 本企画セッションでは終了後にオンラインランチセッション(13:00-14:00) を開催します。

本企画セッションの講演は聴講希望者への一般公開を検討しております。詳細は本ページにて後日通知します。

【オーガナイザ】

  • 金子朋子(NII)
  • 向山輝(NEC)
  • 髙橋雄志(NaiSS)
  • 野本秀樹(JAMSS)

ウェルカムセッション、ナイトセッションなど

初日の午前中は皆さんにツールの利用と合宿の雰囲気に馴染んでいただくため、ウェルカムセッションを開催します。
以降のスムーズな参加を可能にするためにも、ぜひ参加をお願いします。

その他、朝食・昼食の時間やナイトセッションについても現在企画中です。

主催

日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会

ワークショップ運営組織

実行委員

  • 実行委員長
    • 吉崎 亮介(キカガク)
  • 副実行委員長
    • 土肥 拓生(ライフマティックス)
  • ローカル委員長
    • 江澤 美保(クレスコ)
  • プログラム委員長
    • 原 聡(大阪大学)
  • 副プログラム委員長
    • 吉岡 信和(早稲田大学)
  • 出版委員長
    • 竹内 広宜(武蔵大学)

プログラム委員

  • 石川 冬樹(国立情報学研究所)
  • 今井 健男(Idein)
  • 鵜林 尚靖(九州大学)
  • 先崎 佑弥(Idein)
  • 徳本 晋(富士通研究所)
  • 吉田 則裕(名古屋大学)
  • 渡邉 孝文(Idein)

スポンサー

ゴールドスポンサー

シルバースポンサー

株式会社マイクロアド

マイクロアド

スポンサー募集

現在、以下のスポンサー枠を募集しています。
スポンサー料の支払いは、研究会の口座への振り込みを予定しています。
ご質問、ご連絡は mlse2021sws@googlegroups.com までお願いします。

ゴールドスポンサー:4万円

  • スポンサーセッション(質疑応答込み25分)
  • 申込サイトにロゴを掲示いたします
  • 2名にご参加いただけます

シルバースポンサー: 2万円

  • 申込サイトにロゴを掲示いたします
  • 1名にご参加いただけます

注意事項

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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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