나는 LSE 여름 캠프에 참가했다.
평소와 다른 환경에서 기계 학습을 즐길 수 있는 좋은 활동입니다!
이 즐거움을 조금이라도 남기고 싶어서 여름 캠프의 보고입니다.

여름 캠프는 무엇입니까?

2019년 6월 6, 7일 개최된 일본 소프트웨어 과학회 기계 학습 공학 연구회(MLSE)의제2회 기계학습공학 세미나(MLSE 여름캠프 2019)이다.자세한 내용은 Connpass 를 참조하십시오.
(집행위원으로서 이날 운영도 약간의 지지를 받았다~)

어디서 했어요?

장소는 상근탕본Colony이다.아, 외관상으로는 이미 유행이야.

들어가자마자 이런 느낌으로 여기저기 모여 이야기할 수 있는 자리가 마련되어 있었다.

겸사겸사 방 모양을 말씀드리겠습니다.이건 어른이라도 흥분하는 건데.그리고 실내에는 회의 공간이 있습니다.역시 연수시설.

첫날 모습

시작

오프닝은 NII의 석천동수 선생님.
2018년 출범한 MLSE는 이번 여름 캠프가 20번째 활동이라고 한다.기세가 있네.

다음은 백금 스폰서 엑사웨세스 사토.치매를 비롯한 초고령화 사회 과제인 엑사웨세스가 사회를 바꿀 웨세스를 모집하고 있다.

정담: 새로운 프로그래밍 모델로서의 심층 학습

여름 캠프의 기획회의는'정담: 새로운 프로그래밍 모델로서의 심층학습'이다. 도쿄대 하기우다 창기 선생님, Prefered Networks 완산홍 선생님, 아이딘의 금정건남 선생님이 대화 형식으로 말했다.
프로그램과 다른 것들인 소프트웨어 1.0과 비교하면 소프트웨어 2.0에서도 공식(자원 탐색의 일부분)에 편입되면 재미있다!매우 흥분하다.
할 수 있는 엔지니어의 원 전략을 확보하는 데는 다들 단서가 있겠지. 여기저기 웃는 게 기억에 남아.

맞다, 맞다.하기야 선생님은 7월 말까지 수강생을 모집하고 있다.이거 공짜로 받을 수 있어서 대단한데...
실제 데이터 학습을 통한 인공지능 강좌(AI 데이터 최첨단 과정)

발표 회의

첫날 발표 세션은 머신러닝 프로젝트의 PoC 문제부터 Facebook/Ax 해설, 조기 정지 알고리즘이 라이브러리에 들어가는 Optuna와 Tune의 설치 방법에 대한 해설, 제조 현장의 정밀도 향상을 목적으로 분류 라벨에서 분할 임무를 배우면 마지막으로 컴파일러라면!알찬 내용.
문외한이 모르는 주제도 있지만 발표자의 열량은 흥미롭다.

왜 기계학습 프로젝트가 PoC로 끝났나 - 설문조사: 석곡규언, 판본용마, 정총와구, 장병창호, 지강신화

Facebook/Ax: Adaptive Experimentation Platform의 설명: 야촌장관, 지전장

초파라미터 최적화에서 실용적인 조기 정지 알고리즘에 대한 고찰: 지전장, 야촌장폭

분류 라벨에서 분할 임무를 배우는 것에 대한 고찰: 이토우

깊이 신경 네트워크의 모델 특화 하드웨어 합성 컴파일러: 고전전신도, 후지쯔신도, 후지쯔키슈일

저녁 식사 후의 야간 회의

오후에는 회의 후 기다리기 힘든 저녁을 충분히 즐겼다.회화 메뉴도 대단하지만 식사 메뉴도 대단하다.
하기우다 선생의 건배에서 시작된 저녁식사는 고정석이 아닌 자유주소로 진행되는 일도 있었고, 자신의 걸음걸이에 따라 식사를 즐긴 뒤 다양한 사람들과 이야기를 나눴다.
하기야 선생님이 한마디 하셨어요.

식사는 대단하고 디저트는 유행이다!



저녁 식사 후에는 야간 회의다.석천 선생님의 말씀을 들으면서 여기저기 시끌벅적하다.
나도 기계 학습 프로젝트에 대한 관리라면 데이터의 수집·처리에 관한 법률을 배우면.모델 구축의 속도 향상 등에 대해 다양한 말을 할 수 있어 자극적이다.
이 일대는 합숙 형식이 매우 좋은 곳이다.
야간 회의 석천 선생님


도처에 화제가 되다

다음날 모습

기조 강연: 기계 학습 모델을 이해하는 설명법

다음날 아침 9시부터모두들 늦게까지 떠들썩해도 아침에 잘 모일 것이다.할 수 없다.
기조강연은 오사카대학의 원총 선생님이다.
기계 학습 모형의 판단 근거를 제시하는 설명법은 매우 흥미로운 주제이다.
묘사 모델은 사용자가 기계 학습 모델을 바탕으로 다음 행동을 취하는 데 필요한 절차이다.
이런 말은 나를 매우 화나게 한다.여러분의 이해를 위해 설명에 주의하세요.

발표 회의

2일차 발표회도 풍성했다.특히 서비스가 장기간 지속되는 것에 대해 흥미를 느낀다.

기계 학습 활용에 대한 해석 수단에 대한 비교 고찰: 태전유일, 북야건태, 조천방소, 석천동수
같은 문제에 대해 서로 다른 분류 방법을 응용하여 ML 프로젝트의 단계에 따라 이용 방법을 제시했다.응용 사례로서 신용카드 기본 예측

과학적 설명을 가진 기계 학습 시스템: 교본순지
이미지 식별에서 LIME로 설명하고 의사결정 트리로 설명하며 다중기계 학습 모델을 조합할 때의 예측과 설명을 한다.

기계 학습 시스템의 동적 보증을 위한 지원 도구 개발: 작은 연못이 솟아오르고 송야유, 석천동수
운용 시 시스템의 지속적인 보증은 매우 중요한 주제이다.다시 생각해봤어요.

머신러닝 소프트웨어 시스템이 환경 변화에 적응하는 과제와 방법: 스마트폰 내비게이션 응용을 예로 들면 다나카 유키, 청산간웅
서비스의 장기화된 환경 변화에 대한 대응, 복구를 이끌 수 있는 엔지니어의 중요성!aaS를 필두로 서비스과에서 빠질 수 없는 이야기입니다.

환율 예측 중 기계 학습 시스템의 모니터링 방법에 대한 연구: 북야건태, 석천동수
외환 차익 거래를 제재로 과거의 환율에서 미래의 환율을 예측하다.

포스터

포스터 세션은 8개입니다.우선 1분 1분씩 개요를 설명하고 각자 좋아하는 순서대로 신경 쓰이는 곳을 보면서 걷는 방식을 살펴보세요.
오후가 되자 비도 그치고 산뜻한 분위기 속에서 모두 포스터를 보았다.
푸른 하늘 포스터 회의도 열렸는데 분위기가 좋았어요.

머신러닝 엔지니어의 데이터 분석과 지식 습득을 돕는 도구 MALSS: 오리지전량태, 석천동수

JAXA의 기계학습 시스템 향상 해석 가능성에 대한 배합: 간원계개, 명신지, 교본진태랑, 삼건사, 석빈직수

머신러닝 자동화 간편한 데이터 분석 "RakuDA": 염전철야, 그리고 사천1수, 경미수

기계 학습 응용 시스템 테스트에서 입력 공간 분할에 대한 평가: 석천동수, 덕본진

Human-in-the-loop형 머신러닝 중 모듈의 재활용과 개발 지원: 대목헌2, 중릭구, 곡전영생, 서촌준인, 야촌가수

품질 및 설명 가능성에 대한 고찰: 환산홍

DeepVisual: A Visual Programming Tool for Deep Learning Systems: Chao Xie, Hua Qi, Lei Ma, Jianjun Zhao

기계학습공정이 융합분야로서의 기술도전: Fuyuki Ishikawa, Takeo Imai, Shinya Katsumata, Kohei Suenaga, Mahito Sugiyama, Taro Sekiyama, Ichiro Hasuo, Satoshi Hara, Hiroshi Maruyama, Nobukazu Yoshioka and Hironori Washizaki

닫다

폐막식에 앞으로의 계획이 실렸다.LSE 사이트는 앞으로도 게재될 예정이다.
8월 JSSST 총회, SESS 2019 세미나, 10월 18일 국제 세미나, 11월 IBIS 2019 등 앞으로도 다양한 행사가 있을 예정이다.

감상

처음에 쓴 바와 같이 평소와 다른 환경에서 기계 학습을 충분히 즐길 수 있다는 것은 정말 좋은 활동이다.
각양각색의 회화를 듣고 자극을 받아 이런 기세로 각양각색의 사람들과 이야기를 나누는 시간이 있으면 이런 이해가 깊어진다.
그리고 시설도 좋아요.전세를 냈기 때문에 시간에 신경 쓰지 않고 야간 회화와 교류를 즐겼다.
투영된 온천이 있어 온천 시주사로도 반가운 곳이다.
내년에도 참가하고 싶어요!