イベント概要

AI開発における「データ」に着目した取り組みについて、世界的な動向や、様々な人・組織の知見・ノウハウなどを共有するための勉強会です。具体的なテーマとしては、例えばデータ収集の工夫、データ品質の評価・改善、アノテーションの効率化など様々なものが考えられます。データに主眼を置いたものを幅広く対象とします。

今回はWoven by Toyota 孔様、LINEヤフー 古川様から2件の発表です！

SNS等におけるハッシュタグは #dcai_jp でお願いいたします。

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タイムテーブル

発表内容

Pedestrian-Centric大規模交通安全映像解析向けWoven Traffic Safety (WTS) データセットの紹介

自動運転や交通安全に向け、車載カメラから細粒度の映像理解技術が求められ、従来それに向け、車両とドライバーの行動分析に焦点を当てているが、歩行者の行動理解にはまだ十分に検討されていない。WTSデータセットは、インフラ協調型となる車載/路上マルチカメラ環境を想定し、歩行者を中心として、事故を含む大規模な交通安全に関する映像を集めたデータセットとなります。各イベントに、歩行者と車両との位置、行動、周辺の環境コンテキスト情報を細粒度に言語化した映像説明文を提供します。加えて、歩行者の詳細な位置、視線を事前に用意した3D環境に投影し、3D空間上で多視点の分析が可能となります。今発表は、WTSデータセットの内容をはじめ、その作成と利用した取り込みについて紹介します。

発表者 孔 全 様 (bio)

2016年大阪大学大学院 情報科学研究科で博士学位を取得後、同年日立製作所 中央研究所に入社。パブリックセーフティに関するソリューション向けのコンピュータビジョン技術、主に物体/人行動認識・シーン理解など映像解析に関する研究開発に従事、大規模マルチモーダル行動理解データセットMMActをリリース。2022年からWoven by Toyota, Inc.にて、Woven Cityプロジェクトに参画し、スマートシティに関する映像解析プラットフォームの研究開発に取り組む。

データ品質をコード化！LINEヤフーのMLOpsを最適化する "ACP Data Quality" の紹介

エンタープライズのMLOps成長戦略において、開発効率が成熟してくるとモデルの運用の信頼性が課題になってきます。LINEヤフーのAIプラットフォームでは、データ品質管理を適切に管理することで運用の信頼性を向上するACP Data Qualityというマネージドサービスを提供しています。このセッションでは、一貫性のあるデータ品質管理を実現するための中核的機能の1つであるDQML（データ品質モデル言語）によるデータ品質のコード化の取り組みについて紹介します。

発表者 古川 新 様 (@_ornew)

2017年からDMM.comでAI事業の立ち上げに携わり、MLプロジェクトのビジネスヒアリングからモデリング、システム開発、運用まで一気通貫で担当。そのスキルと経験を活かしてAI事業全体の生産性を最適化するKubernetesネイティブなMLOpsプラットフォームを開発。2022年からヤフー株式会社（現：LINEヤフー株式会社）でAIプラットフォームに参画し、モデル品質の監視システムを開発しながら事業に兼務し、MLOpsにおけるデータ品質管理の課題を解決するためのACP Data Qualityを企画・開発。

会場

オンライン (YouTube Live) で開催いたします。質疑応答はSlidoにて行います。YouTube Live及びSlidoのURLは開催前日に参加者の方にお知らせします。

※後日アーカイブ公開を予定しています。

配信スポンサー

GO株式会社様