Machine Learning Casual Talks #13 (Online)

2022/03/30(水)20:00 〜 22:00 開催
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イベント内容

この会は?

機械学習を用いたシステムを実運用している話を中心に、実践的な機械学習に関して気軽に話せる会を開催します。 実際に運用していく上での工夫や、知見を共有していきましょう!

今回のテーマは機械学習プロジェクトに関する「Human In The Loop」です!!

今回はオンライン開催となり、Youtube Live で中継する形でイベントを開催します。

Youtube Live link: https://youtu.be/mPByIMURM8A

ライブ質問は slidoで、また事前の質問は参加時のアンケートで受け付けております。

slido link : https://app.sli.do/event/rsSXQJBLg4ppUyhYUxEURW

想定している参加者層

現実世界で機械学習の運用・実用化に取り組んでいる人たちの、普段持っている悩みや努力したことをカジュアルに共有する場です。

参加受付

今回はYoutube Live でのオンライン開催となるので人数制限はありませんが、予めどれくらいの方が興味があるのか、視聴されるのかを把握しておきたいので、参加枠を設けております。 また、イベントを忘れないようにカレンダー連携する場合にも便利です!

オンライン懇親会参加受付

gather での懇親会を計画しております。

オンライン参加受付時に懇親会参加の希望のアンケートを同時に取ります。 懇親会の参加受付は2022/03/03 10:00に締め切ります。 オンライン懇親会参加確定通知は2022/03/04 にアンケートでご入力頂いたメールアドレスに運営者から連絡します。 抽選結果は参加確定となった方のみご連絡させていただきます。

注意 上限が決められた懇親会ですので、可能な限りキャンセルはされないようお願いいたします

合計20人枠での参加を考えています。最大数を超えた場合は抽選となります。 懇親会参加者確定後、参加者にspatialchat のリンクをアンケートで入力頂いた連絡先に主催者から共有させていただきます。

2022/03/03 更新

13回目の参加アンケートにてオンライン懇親会参加に「はい」と入力していますが、連絡用のメールアドレスを入力されていない方が多数おり、こちらで連絡します。 オンライン懇親会への案内ですが、はいと答えられたがメールアドレスが入力された方に個別に連絡を取ることが難しい状態です。 オンライン懇親会自体初めての取り組みですので、不慣れな点があり申し訳ありません。

そのためオンライン懇親会の参加するための連絡方法として、オンライン懇親会自体当初想定したよりも遥かに少ない申し込み人数でしたので希望者は全員参加できると見込み、イベント参加者全員が閲覧可能なconnpass の参加者への情報欄にオンライン懇親会のリンクを共有することにしました。 注意) アンケートで入力されたメールアドレスでのオンライン懇親会のへの参加情報共有は今回は行いません。

https://mlct.connpass.com/event/239953/ のページ内の 参加者への情報欄にオンライン懇親会(今回は無料枠で25人が参加できるgather を使います)のリンクを張ってありますので時間になったらご参加ください。 当日再度Youtube live での配信中にオンライン懇親会について案内させていただきます。

タイムテーブル

時間 スケジュール内容
19:55-20:00 Youtube Live放映開始 https://youtu.be/mPByIMURM8A
20:00-20:05 司会 @hurutoriya
20:05-20:30 発表: 石原祥太郎 「Editors-in-the-loop なニュース記事要約システムの提案」
20:30-20:35 質疑応答
20:35-21:00 発表: 鈴木健史 @tkc79 「Auto LabellingとActive Learningでアノテーション作業の効率が爆上がりした話」
21:00-21:05 質疑応答
21:05-21:30 発表: 杉山 阿聖 (@K_Ryuichirou) 「NeurIPS Data-Centric AI Workshop から見る Data-Centric アプローチの現在と未来」
21:30-21:35 質疑応答
21:35- 懇親会 gather.town

登壇者

登壇者名: 石原祥太郎

登壇者名: 鈴木健史 @tkc79

  • 登壇テーマ: 「Auto LabellingとActive Learningでアノテーション作業の効率が爆上がりした話」
  • 登壇者プロフィール: 早稲田大学大学院創造理工研究科修了。在学中、機械学習のアルゴリズムの研究。ワークスアプリケーションズにて、会計SaaS立ち上げや複数のAIプロジェクトを経験後。 その後、AI開発におけるアノテーションの課題を解決したい思いからFastLabelを創業。 FastLabelでは、アノテーションプラットフォームを開発・提供している。

登壇者名: 杉山 阿聖 (@K_Ryuichirou)

  • 登壇テーマ: 「NeurIPS Data-Centric AI Workshop から見る Data-Centric アプローチの現在と未来」
  • 登壇者プロフィール: Citadel AI で Software Engineer として自社サービス開発や MLOps の啓蒙活動に従事。「見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑」の共著者のひとり。

イベントの参加にあたっての注意事項

オンライン開催での試みとなるので、不手際があったりするかもしれませんが、ご理解・ご了承よろしくおねがいします。

アンチハラスメントポリシー

ハラスメントとは、性差、性同一性と表現、性的指向、障害、外見や身体的特徴、人種、宗教、公共な場での性的な画像や類する表現、脅迫、ストーカ、望まない写真撮影や録音・録画、不適切な接触、およびそれらに関連した不快な言動が含まれます。

  • MLCTでは全ての参加者がナレッジ共有に集中できるよう、これらのハラスメント行為を許容しません。
  • MLCT会場内だけでなく、MLCTの内容や状況についてブログやSNSなどで公開、コメントなどいただく際にも、これらハラスメント行為がないようご留意ください。
  • 万が一、ハラスメント行為を見聞きした参加者は、お手数ですがMLCTの窓口を行っている所(@hurutoriya)までTwitter DMなどでご一報ください。

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。
※ 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。
情報提供元ページ(connpass)へ

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