機能改善 領収データ発行機能にてインボイス制度の書式での出力に対応しました。 詳しくはこちらをご覧ください。

新機能 参加者によるイベント出席機能をリリースしました。今までは主催者による出席管理機能はありましたが、大規模イベント等での受付処理が大変とのフィードバックをいただいてました。今後はイベント作成時に発行される「出席コード」を会場現地や配信で共有してもらうことで、参加者自身でイベント出席登録を行うことができるようになります。これにより受付処理が容易になりますので、イベント主催者の皆様はぜひご活用ください。詳しくはこちらのニュース特集ページ をご確認ください。

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Nov

27

機械学習モデル解釈ナイト (エンジニア向け)

Organizing : 日本マイクロソフト株式会社 /株式会社 電通国際情報サービス

Registration info

一般参加者

500 (Pre-pay)

FCFS
107/110

運営協力者

Free

FCFS
4/5

About Prepayment

About Prepayment Contact Info:

(Only shown to attendees.)

Cancel/Refund Policy:

ご入金後のキャンセルはお受けいたしかねます。あらかじめご了承ください。
代理で参加いただくことは可能です。連絡先のメールアドレスへご連絡をお願いいたします。
※代金の徴収は、運営事務局の株式会社中外が代行いたします。

Print receipt data:

発行する (詳しくはこちら)

Description

機械学習モデル解釈ナイト !

機械学習アルゴリズムを活用して、複雑なデータの関係性をうまく捉えられることができるようになってきています。しかしながら、アルゴリズムが複雑化したために、下記のような問題が出てきました。

  • 構築された機械学習モデルは妥当なものか?信頼できるか?
  • なぜこの予測値になったのか現場に説明できない
  • モデルをどうやって改善すればいいか分からない

本勉強会ではモデルの解釈に関連する様々なテクノロジーについて説明します。

※ 学生さんの参加も可能です !
※ 参加希望者多数のため定員を増やしました。(50->75->90->100名)

タイムテーブル(題名、登壇者など調整中)

時間 セッションテーマ 登壇者
18:00 受付・開場
19:00 開演
19:00 - 19:40 BlackBox モデルの説明性・解釈性技術の実装
表形式データ、画像データ、テキストデータに対して、種々の説明性・解釈性技術を実装し、実行してみた結果や感想について解説します。
小川雄太郎
株式会社電通国際情報サービス
19:45 - 20:25 一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
本セッションでは、最も古典的かつ重要な解釈可能モデルの一つである GLM と、その応用技術である GAM について、歴史とアルゴリズムを概観します。さらに、実際に解析する場面を想定し、GLM/GAM に対するモデル解釈で気をつけるべきポイントもご紹介します。
山口順也
日本マイクロソフト株式会社
20:30 - 21:00 AutoML のモデルを Azure Machine Learning Interpret で解釈してみる
AutoML で作成したモデルを Azure ML のモデル解釈機能で解釈します。
女部田啓太
日本マイクロソフト株式会社

持ち物

  • 名刺

Deep Learning Lab とは

Deep Learning Labとは、Chainerを提供するPreferred Networksと、Azure クラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関する「最新技術をビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」を共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたコミュニティです。

詳しくはこちらをご参照ください。 https://www.slideshare.net/hironojumpei/deep-learning-lab-ai-expo

※本イベントで収集された個人情報の取り扱いについて

日本マイクロソフト株式会社の個人情報保護方針に準拠して取り扱います。 https://www.microsoft.com/ja-jp/mscorp/privacy/default.aspx

発表者

Feed

おなぶー

おなぶーさんが資料をアップしました。

11/28/2019 15:05

community

communityさんが資料をアップしました。

11/27/2019 21:12

community

communityさんが資料をアップしました。

11/27/2019 18:52

OpenJNY

OpenJNY wrote a comment.

2019/11/01 16:41

GLM/GAM について分析例を交えてお話できればと思っています!よろしくお願いします

TakutoHiguchi

TakutoHiguchi published 機械学習モデル解釈ナイト (エンジニア向け).

11/01/2019 15:04

機械学習モデル解釈ナイト (エンジニア向け) を公開しました!

Group

DEEP LEARNING LAB

ディープラーニングに関連する、開発事例や最新技術動向を情報発信するコミュニティ

Number of events 159

Members 10722

Ended

2019/11/27(Wed)

19:00
21:00

You cannot RSVP if you are already participating in another event at the same date.

Registration Period
2019/11/01(Fri) 15:04 〜
2019/11/27(Wed) 21:00

Location

日本マイクロソフト株式会社

東京都港区港南 2-16-3 (品川グランドセントラルタワー 31階)

Attendees(111)

YuukiSugiyama

YuukiSugiyama

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koikunizow

koikunizow

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hika

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puerrot

puerrot

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りなたむ | Ryota Nakamura

りなたむ | Ryota Nakamura

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240PPP

240PPP

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Y-Komatsu

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emataru

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satotaro

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None

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