CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修基礎編 / MLOps Basic
同年度のMLOps研修資料はこちらです。 (1/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修Container編: https://speakerdeck.com/szma5a/container-for-mlops (2/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修基礎編: https://speakerdeck.com/nsakki55/mlops-basic (3/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修応用編: https://speakerdeck.com/tyaba/mlops-handson (4/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修実践編: https://speakerdeck.com/hosimesi11/mlops-practice
MIRU2023 参加レポート - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。ZOZO Researchの研究員の古澤・北岸・平川です。2023年7月25日（火）から7月28日（金）にかけて画像の認識・理解シンポジウムMIRU2023に参加しました。この記事では、MIRU2023でのZOZO Researchのメンバーの取り組みやMIRU2023の様子について報告します。 目次 目次 MIRU2023 企業展示 全体の動向 若手プログラム インタラクティブセッション [IS3-46] 着用者の体型を考慮したファッションコーディネート推薦 [IS3-87] ファッショントレンドの検出と予測：SNS投稿データのクラスタリングと時系列解析 気になった研究発表 [OS3B-L2] Instruct 3D-to-3D: Text Instruction Guided 3D-to-3D conversion [OS4A-L2] 数式ドリブン教師あり学習によるセマンテ
秒間数十万クエリをさばく機械学習モデルを継続的に再学習し稼働させる | CA BASE CAMP 2021
サイバーエージェントの社内エンジニアカンファレンス「CA BASE CAMP 2021」で発表した資料です。
Scikit-learn Dev Sprint Japanを開催しました - fltech - 富士通研究所の技術ブログ
こんにちは、人工知能研究所 自律学習PJのプライニング ノルベルトです。 2021年5月26日～28日の3日間、Scikit-learnコンソーシアムと富士通の共催でScikit-learn DevSprint Japanを開催しましたので、レポートします。 ワークショップ 開発スプリント 今後について 今回は日本で初めての Scikit-learn DevSprintを開催しました。これまで富士通はパリで開催されたDevSprintsに継続的に参加してきましたが、日本にいる幅広い開発者や研究者がより簡単に参加できるようにし、日本のユーザーの意見を多くscikit-learnに反映させることを目指して、日本での開催を計画・提案しました。 そして2021年2月のDevSprint後、Scikit-learnコンソーシアムのコアメンバーと議論し、本Scikit-learn Dev Sprint
ICML2021論文読み会に参加して - Qiita
札幌に移住してしまった身としては、リアルな論文読み会というのは滅多に参加できなくなってしまったものなのだが、今回のICML論文読み会は完全にオンラインで参加でき、非常に有り難かった。もっとオンライン化進め！と心から願う。 また形式も１論文10分のLT形式ということで、言い方は悪いが、最先端の論文を気軽につまみ食いでき、非常に楽しかった。さらに、専門に研究されている方・得意とされている方がその分野の最先端の論文を紹介されているので、分かりやすく納得できるものであった。 今まで参加した勉強会の中でも、最も良かった会のひとつだと思う。少なくとも私には非常にマッチしたものだった。 備忘録の意味で、私が気になったものを以下に書き留める。 才能ある若手の皆様の発表を、Shallow Learning を主戦場とする糞ジジイがコメントしてるだけなんで、あまり参考にはならないと思うけど。 ちなみに元論文ほ
NIPS 2016 Adversarial Training Workshop 体験記 - Qiita
去年参加したNIPS Adversarial Training Workshopについて書きます。 Advent Calendarに投稿するはずだったのですが忘れていました...すみません。 動画が全て上がっているので詳しく知りたい人はそれを見るといいと思います。 https://www.facebook.com/groups/675606912596390/ あとHuszarのBlogとかにももっといいまとめが上がっているのでそれもおすすめです。またGANは曖昧な部分が多かったり理解が甘くて、とんちんかんなことを書いていたりかもしれませんがそこは悪しからず。 Adversarial Training Workshopとは Generative Adversarial NetworksとAdversarial example関連 (virtual adversarial trainingと
機械学習プロジェクトとアノテーション（機械学習名古屋第22回勉強会） - Qiita
はじめに この資料は機械学習名古屋勉強会のAnnoFabハンズオンの補足説明です。 本編はこちらです。 自己紹介 n-kats(中西克典) 来栖川電算で機械学習エンジニア 話の内容 アノテーションと機械学習プロジェクト全体の関係の話を通して、研究者（機械学習エンジニア）視点で思っていることを話します。 結論を先に言うと、 サービス内容・アルゴリズム・アノテーション方法・データは密につながっている バッサリ分けて考えている人が多い気がする、炎上の元なのでやめてほしい 機械学習プロジェクトには研究者以外の努力も大切 丸投げダメ絶対、肝心な仕事を忘れないで 機械学習にばかり目が行き過ぎてもダメ（機械学習楽しいけど） アノテーションをするだけで分かることはたくさんある 素早くたくさん失敗する・上手く行かないところに気付くには、すぐには機械学習をしない選択も お断り 難しい話かも。 結論は言ったので
ICML'17における強化学習 - sotetsuk's tech blog
この記事は2017年に書きかけのままだったブログ記事の供養です。 今2018年年始なので、NIPS参加報告も目立つ中、4ヶ月遅れくらいですが書きかけだったICML2017の参加録をひとまず投稿しておきます。 ホットトピック モデルベース深層強化学習 ソフト最適 階層性（オプション） （報酬情報なしでの）系統立った探索 一貫学習 (end-to-end learning) 学習時と異なる環境への汎化（transfer/zero-shot） 実用的な探索（安全・公平） ヒトによる教示 方策オフ型学習でのバイアス・バリアンス 個人的に面白かった発表・トピック5選 チュートリアル ソフト最適 カテゴリカルDQN ベータ方策 PVFによるオプションの発見 総括 [PR] 速習 強化学習 8月上旬にシドニーで行われたICML2017に参加してきました 私自身は自然言語生成のワークショップで発表をしてき
SIGIR2011読み会に参加して3.Learning to Rankを発表してきました - シリコンの谷のゾンビ
SIGIR2011読み会に行ってきました．関東会場の筑波大学に行って発表してきました．家からドアツードアで3時間．．．まさかこんなにかかるとは思わなかったのですが，道中ゆっくり論文も読めて旅行みたいで楽しかったです．(帰りは疲れのせいかぐったり．．．) 幹事のみなさま，会場を提供してくださった皆様，発表者，参加者のみなさま，ありがとうございました． 発表プログラムはこんな感じ．なお，全資料はSIGIR2011読み会のページにアップロードされている． ============================================================== ■プログラム■ ■13:00 - 14:30 京都会場発表（6件，90分） ・1 Users I 梅本（京大 ・9 Collaborative filtering I 奥（立命館大） ・10 Users II 山本（京大
ICML2017 参加報告 | CyberAgent Developers Blog
機械学習の国際会議であるICML2017に、アドテク本部データサイエンティストの金本が参加してきました。本稿では個人的に気になった研究をピックアップする形で参加報告をさせて頂きます。 ICMLについて ICML（International Conference on Machine Learning）はNIPSと肩を並べる機械学習関連のトップカンファレンスで、機械学習の様々な分野の研究発表が行われました。その中でも深層学習の割合は年々増加しており、本稿の報告も主に深層学習関連となっています。論文を受理された研究機関についての分析も報告されており、やはりGoogle/DeepMindが群を抜いています。今年はシドニーでの開催となり、欧米からのアクセスの問題もあり参加者数は前年（@ニューヨーク）と比べ多少減少したようでした。 論文ピックアップ Decoupled Neural Interfac
ECCV 2018で発表してきました - Technology of DeNA
はじめに 皆さんこんにちは。DeNA AIシステム部の李天琦(leetenki)です。DeNAのAIシステム部では、物体検出、姿勢推定、アニメ生成等、様々なComputer Vision技術の研究開発に取り組んでいます。また、AIシステム部では世界の最新技術トレンドをキャッチアップするために、年一回国際会議に自由に参加する機会が設けられています。今回は、ドイツ ミュンヘンで開かれたComputer Visionに関する世界トップの国際会議の一つである「ECCV 2018」について、AIシステム部のメンバー５名で参加してきましたので、その内容について紹介したいと思います。また、今回は聴講としてだけでなく、DeNAからもWorkshop論文が1件採録され、濱田晃一（下図右）と私（下図左）の2人で発表してきましたので、その様子についても紹介したいと思います。 ECCVとは ECCVの正式名称は「
突撃KDD2018🎤！〜強化学習ハンズオンとKDD Cupを中心に〜 - Qiita
この記事は，ドコモSI部 アドベントカレンダー10日目の記事になります。 今回の記事では今年の夏に出張したKDD2018について，特に強化学習ハンズオンとKDD Cupを中心に書いていきたいと思います。 ※下記リンクから飛べば記事のつまみ食いができます🍔 - 強化学習ハンズオン - KDD Cup Workshopまとめ 概要 KDDは今年で24回目を数える，データマイニング関連の学術会議です。今年は8/19〜8/23の期間で，イギリスのロンドンで開催されました。 参加者，採択論文数ともに過去最大となり，一層の盛り上がりを見せています。 会議は特定の分野の基本事項から最先端研究までを概観するチュートリアル，各分野の最先端な研究発表が行われる本会議，参加者が手を動かしながら基本事項を学ぶハンズオンから構成されています。またイベントとして，特に深層学習分野での各種基調講演が行われるDeep
エンジニアから見た NeurIPS 2019 参加記 - うどん記
会社で書いていた論文が機械学習トップ国際会議の NeurIPS 2019 に採択されたので12月8日から14日にかけて開催地のバンクーバーに発表のために行っていました。近況報告も兼ねてその様子をメモ書きしてみようと思います。 会場の Vancouver Convention Center 自分について エンジニアとして働いています。研究を行い論文を書くことを主として行う研究者ではなく、実用上の問題を解決するための仕事をしています。今回論文を書いて発表を行うことになったのは、解きたかった問題の解決方法がまだ世の中に知られていなかったため自分で新たに編みだす必要があり、それが論文としてアウトプットする価値があったという事情に基づきます。 発表した内容としては「ニューラルネットの学習ではメモリ消費が非常に大きくなりGPUのメモリから溢れることがあるが、その消費量を再計算という手法によって削減する
CVのトップカンファレンスCVPR2021へ参加しました - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは。 @tereka114です。最近、気温が上がってとても暑くなりましたね。 この季節恒例のCVPR2021が先日開催され、今年もリモートで業務後に動画を見たり、論文読んだりして参加していました。 この記事では、CVPR2021の簡単な紹介をしたいと思います。 CVPR2021 CVPRはコンピュータビジョンを扱うアメリカの学会で、6/19（土）〜6/25（土）の日程で開催されていました。 学会の正式名称はComputer Vision and Pattern Recognitionです。 cvpr2021.thecvf.com 昨年からオンラインで開催されており、昨年はリアルタイムで参加していましたが、今年は仕事が終わってから動画を確認するスタイルにしました。 前回のCVPR2020は、COVID-19の影響により急遽オンラインのみとなりました。その影響か、サイトがしばらく
WWW2020 論文紹介 / www2020-papers
2020年4月30日 The Web Conference2020 参加報告会 by Wantedly (https://connpass.com/event/174856/) における発表資料です。 以下の２つの論文について概要を紹介しました。 - Zhang, Le and Xu, Tong and Zhu, Hengshu and Qin, Chuan and Meng, Qingxin and Xiong, Hui and Chen, Enhong. Large-Scale Talent Flow Embedding for Company Competitive Analysis.Proceedings of The Web Conference 2020 P. 2354–2364. - https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3366423.338
MLOps NYC 2019 and Strata Data Conference NY 2019 report nttdata
「MLOps と Strata Data Conference NY 参加報告」 （Hadoopソースコードリーディング 第27回、2019/12/4） Japan Taxi / 渡部 徹太郎 株式会社NTTデータ OSSプロフェッショナルサービス/ 土橋 昌 Read less
Netflix社のMLOpsの事例を紹介します | 行灯Labo（アンドンラボ）｜JapanTaxi採用ブログ
その中で特に面白かったNetflix社の事例を紹介します！ Netflix社事例「A Human-Friendly Approach to MLOps」 Netflix社では、「Metaflow」と呼ばれる独自フレームワークを開発して、データサイエンティストに提供することにより、機械学習アプリケーションの開発・運用を社内で拡大することを実現している。 Netfliexのデータ分析の目標 コンテンツの発売前に、日毎の視聴者数の予測がしたい。これにより、優先度付やリソースの配置を考えている ゴールは２つ 190カ国すべてのオフィスにて、データから一貫した洞察を得られるようにする意思決定者のために正確で即時の情報を提供する データ分析プロジェクトの進め方型と課題 データ探索（〜２週間）notebookなどを用いて、データの振る舞いを理解して、どの特徴量を使うべきか等を探索するプロトタイピング（６
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2022.2.11 第6回 統計・機械学習若手シンポジウム チュートリアル講演 Vision and LanguageとTransformers
夏のトップカンファレンス論文読み会 / InnovationMeetup20170918csn_cvpr2k17
Poincaré Embeddings for Learning Hierarchical Representations
