ICML2021 論文読み会

2021/08/18(水)19:00 〜 21:00 開催

ブックマーク

#機械学習, #読書会, #LT（ライトニングトーク）

イベント内容

イベント概要

2021年7月に開催された機械学習関連の国際学術会議、ICML2021 (International Conference on Machine Learning) にて発表された論文のオンライン読み会です。
10個の論文をピックアップして、10分のLT形式で発表していきます。

学生、社会人、アカデミア問わず機械学習に興味のある方でしたら、どなたでもご参加いただけます。
ぜひお気軽にご登録ください！

※本イベントはLINE株式会社が主催します
※運営および発表は、ボストンコンサルティンググループ(BCG Japan)、株式会社ユーザベース、株式会社リクルート、Sansan株式会社、LINE株式会社の有志によって行われます。

開催日時

2021/08/18(水) 19:00 ~ 21:00

開催場所

Zoom Webinar で配信いたします。事前登録いただいた方に前日までにURLをご案内します

参加される方への事前のお願い

インターネットが良好に繋がる環境にてご視聴ください。
申し込んだ方には、開催当日に視聴URLをメッセージでお送りします。
18:45頃から配信を開始します。
Twitter でのイベントに関する投稿も大歓迎です！ Twitterハッシュタグ：#icml2021_reading

タイムスケジュールおよび対象論文

時間	コンテンツ	登壇者	対象論文
18:45-	Open
19:05 - 19:10	イントロダクション	LINE
19:10 - 19:20	発表1	BCG 鹿野	Lenient Regret and Good-Action Identification in Gaussian Process Bandits
19:20 - 19:30	発表2	BCG Pham	Few-Shot Neural Architecture Search
19:30 - 19:40	発表3	BCG 齋藤	Oops I Took A Gradient: Scalable Sampling for Discrete Distributions
19:40 - 19:50	発表4	LINE 吉永	A General Framework For Detecting Anomalous Inputs to DNN Classifiers
19:50 - 20:00	発表5	LINE 仁ノ平	Revisiting Rainbow: Promoting more Insightful and Inclusive Deep Reinforcement Learning Research
20:00 - 20:10	休憩
20:10 - 20:20	発表6	Uzabase 高柳	Mandoline: Model Evaluation under Distribution Shift
20:20 - 20:30	発表7	Uzabase 中村	Thinking Like Transformers
20:30 - 20:40	発表8	Recruit 荒居	On Disentangled Representations Learned from Correlated Data
20:40 - 20:50	発表9	Recruit 黒木(誠)	Towards Better Robust Generalization with Shift Consistency Regularization
20:50 - 21:00	発表10	Sansan 黒木(裕)	DeepWalking Backwards: From Embeddings Back to Graphs
21:00 - 21:10	Close	LINE

※登壇者の多いLT色の強い会なので、当日の質問はお受付しません。(#icml2021_readingでのツイートは歓迎です)

注意事項

本イベントの内容は後日、主催団体のブログ・YouTube等の媒体にて紹介する可能性があります。その際、ご参加者名が写った画像（キャプチャなど）も紹介されることがあります。予めご了承ください。
当社におけるその他取り扱いは以下プライバシーポリシーに従います。ご同意の上、ご参加ください。 https://terms.line.me/line_rules/?lang=ja
イベントスタッフは、このイベントに関わる全員が気持ちよく過ごせるように考えています。参加者の皆様も、他の方を不快にさせるような発言・行動は謹んでください。またそのような行動を目にした方は、connpassの「イベントへのお問い合わせ」フォームからお知らせください