【第18回 Machine Learning 15minutes!】NewsPicksの記事推薦アルゴリズムやSONYのNeural Network Consoleなど

最終更新日： 2019年5月10日

ranranです。

11月25日に開催された「第18回 Machine Learning 15minutes!」に参加してきました。

Machine Learning 15minutes!とは、毎回6〜9人が機械学習について15分間のLTをイベントです。DeepLearningや強化学習などの先端技術技術のビジネスへの応用例などを学び、様々な角度から機械学習についての知見を広げることができます。

私は今回初めて参加させてもらったのですが、LTの内容はアカデミックなものとビジネス的なものが半分ずつくらいで取り上げている技術のジャンルも幅広く、とても楽しく勉強させてもらえました！

そんな「第18回 Machine Learning 15minutes!」のイベントの様子とLTの内容をお伝えしていきます。

【高次元非線形モデリング】山田誠さん（理化学研究所）
【バッチ正規化がFisher情報量行列に与える影響】木脇太一さん（東京大学助教）
【機械学習と特許】五味和泰さん（cotobox株式会社）
【ソーシャル経済ニュースNewsPicksにおける記事の推薦】北内啓さん（株式会社ユーザベース）
【クラウドソーシングを活用した教師データ作成】佐藤柚花さん（株式会社リアルワールド）
【Sonyのディープラーニングツールで簡単エッジコンピューティング】神谷亮平さん（株式会社LABBIZ）
【TensorFlowを使った分散学習】藤原秀平さん（株式会社トップゲート）
【AIニュースサイト「AINOW」掲載記事でAIトレンド分析~11月~】亀田重幸さん（dip AI. Lab）
参加者の感想
まとめ
- 次回開催情報

【高次元非線形モデリング】山田誠さん（理化学研究所）

山田さんは、非線形性やグラフ等の構造データから効率良く特徴選択するための機械学習技術、HSIC Lasso (Neural Computation 2014)について紹介してくれました。この技術は、サンプル数は少ないけど次元数が高い分野のデータ（医療や農業など）の分析に応用することができるそうです。

サンプル数が限られていたり、サンプルを得るのに高いコストがかかってしまうものに対しても機械学習による分析が行えるようになれば、もっと幅広い分野で機械学習技術を利用することができるようになり、新たな発見や技術の進歩が期待できそうです！

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【バッチ正規化がFisher情報量行列に与える影響】木脇太一さん（東京大学助教）

バッチ正規化とはニューラルネットワークの学習速度を高速化するための技術で各層の分散を1、平均を0にする技術です。しかし、このバッチ正規化がどのように機能しているかは実はまだよくわかっていないんだそうです。

木脇さんはこのバッチ正規化とFisher情報量行列の関係性をKronecker因子分解を利用して分析した結果をお話ししてくれました。

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【機械学習と特許】五味和泰さん（cotobox株式会社）

弁理士の五味さんは、Cotobox株式会社が提供するオンラインで商標登録ができるサービスなどリーガルテックの領域についてお話してくれました。

また、データ収集時にフィードバックの与え方を工夫したり、データ整理時に価値のある情報を付加したりすることが機械学習分野での発明や特許になりうるというお話がとても興味深かったです。

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【ソーシャル経済ニュースNewsPicksにおける記事の推薦】北内啓さん（株式会社ユーザベース）

北内さんは、ユーザの好みを学習してオススメの記事を推薦するNewsPicksのマイニュース機能のアルゴリズムについて紹介してくれました。記事を推薦するアルゴリズムとして、記事に含まれる単語を元にしたコンテンツベースと誰がどの記事をPICKしたかという協調フィルタリングのハイブリッドな手法を用いているそうです。

ちなみに、自然言語処理を専攻したい私は「茶筌」の開発に北内さんが携わっていたというお話にかなり興奮しました…（小声）

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