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、昨年12月に出版された「Human-in-the-Loop機械学習」の翻訳者であるメルカリ 上田様、筑波大学 伊藤様、Axcreator 角野様をお招きし、書籍内容や関連する話題についてお話しいただく特別回です！

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

20 分で分かる Human-in-the-Loop 機械学習におけるアノテーションとヒューマンコンピューターインタラクションの真髄

書籍「Human-in-the-Loop 機械学習」において、翻訳を担当した章（1,7,8,11,12章）の内容を抜粋して紹介します。Human in the loop 機械学習において重要な概念であるアノテーションとヒューマンコンピューターインタラクションについて、著者の機械学習エンジニアとしての実例を交えつつ説明します。

発表者 上田 隼也 様 (@hurutoriya)

書籍「Human in the Loop機械学習」の翻訳の発起人。2018年に株式会社メルカリに機械学習エンジニアとして入社後、機械学習による商品監視サービスの改善を推進。その結果を論文としてまとめたものが、MLOpsの査読付き国際会議OpML'20に採択された。現在は検索チームに異動し、検索エンジニアとしてメルカリの検索サービスの改善に取り組んでいる。趣味で検索エンジンOSS勉強会というオンライン勉強会を主催している。

能動学習のいろは：書籍「Human-in-the-Loop機械学習」3〜5章

企業での業務や研究で広く活用されている能動学習について解説する。能動学習とは、機械学習モデルの推論結果からアノテーションの重要性が高いデータを特定して人間がアノテーションし、それらを再学習することで、性能が高い機械学習モデルをより早く・より少ないコストで獲得する方法である。この講演では、書籍「Human-in-the-Loop機械学習」で紹介されている能動学習手法である、不確実性サンプリング・多様性サンプリング・これらを組み合わせた高度なサンプリング手法について概説するほか、本書に記載されている能動学習に関する興味深い話題をピックアップして紹介する。

発表者 伊藤 寛祥 様

2020年筑波大学博士後期課程修了。博士（工学）。日本学術振興会特別研究員DC2に従事後、筑波大学図書館情報メディア系助教として勤務。Human-in-the-Loop機械学習、グラフデータマイニング、時系列データマイニング等の研究に従事し、SDM、HCOMP、WWW などの国際会議で論文を発表。

シンプルなHITL機械学習と、様々なタスクにおけるHITL機械学習

書籍「Human-in-the-Loop 機械学習」において、私が翻訳を担当した章（2、6、9、10章）の内容を抜粋して紹介します。具体的には、機械学習システムのシンプルなMVP（最小限の実行可能製品）の構築方法と、さまざまな機械学習タスクにおいて能動学習などをどのように適用するかについて、いくつかのタスクを例に取り上げて解説します。

発表者 角野 為耶 様 (@naohachi89)

リクルート、PKSHA Technologyにて機械学習エンジニアとして勤務した後、株式会社Axcreatorを設立。 現職では生成AIコンペティションプラットフォームの開発と機械学習に関するコンサルティングに従事。 国内外の機械学習コンペティションにおいて入賞実績を持つ他、書籍「Human-in-the-Loop機械学習」の翻訳も実施。

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


          

「Human-in-the-Loop機械学習」の書影の利用をご快諾いただきました共立出版様に心よりお礼申し上げます