先週の水曜日にたまたま東京出張が入っていたので参加してきました。 会場をご提供いただいたgranica様ありがとうございました。
NoriakiOoshitaさん
薬関係の論文の紹介でした。グラフに関するMLは最近興味を持っているのですが、何よりもDruglikenessという指標が気になってしまいました。薬らしさの意味でしょうか。○○とくっつき易い薬をDruglikenessの指標として使う事で、ある特徴を持った薬を見つけやすくなったりしそうと聞いてなるほどーと思いました。
tamaki さん
AIに関する説明責任のお話。結構難しい話をわかりやすく説明していただきました。データの扱いについて、中国、アメリカ、日本を並べて比較してあるのは面白かったです。MSの論文の紹介があったのですがメモを忘れました。
龍一郎 さん
自然言語処理系の発表でした。僕は全然知らない分野なのに、皆さんふんふんと聞いていたので、ある程度常識だったりするのかなーと思いながら聞いていました。
論文の本筋じゃないんですが、この図が面白かったです。ドイツ語のdieと、死ぬの意味のdie、サイコロのdieがちゃんと分類できていることの可視化です。
koreyou さん
これも自然言語処理の話。データのラベリングを、効率的にする話です。質問に答える形のアノテーションでは、yes, noの1ビットの情報しか無くもったいない。判断の理由を使う事で、アノテーション付きデータを量産します。その仕組みが、雑に作ったルールベースであっても、上手くフィルターすることで有効なルールのみを使えるようにになります。面白い。
TetsuoIshigaki さん
テーラー展開を使って、DLのモデルが入力画像のどこに反応しているかを可視化する手法の紹介でした。数式の展開は途中までついていったけど、途中で力尽きました。そもそもの所で、「テーラー展開の第一項は勾配と同じ」は分かるんだけど、じゃあGRAD-CAMみたいに勾配を直接使ったらあかんの？ってのが分からなかったです。
最後に
こういう何が出てくるかわからない勉強会は面白いですね。意外に自然言語処理が多くて楽しめました。
次、大阪でTFUG KANSAIやります。そこで、僕も機械学習の解釈について話します。僕の発表はこれから機械学習の理由付けをしないといけない人や単に興味を持っている人向けで、難しい式などはでてきません。興味ある人は是非来てください。
ちなみに今回も僕以外の発表者は超豪華です。
最後の最後にTFUG KANSAIのオーガナイザーも募集しています。興味ある方は一度TFUG KANSAIのイベントに参加していただいて声をかけてください。
