機械学習モデル解釈ナイト (エンジニア向け)

11月

27
機械学習モデル解釈ナイト (エンジニア向け)

主催 : 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

募集内容	一般参加者 500円（前払い）先着順 107/110人運営協力者無料先着順 4/5人
申込者	申込者一覧を見る
開催日時	2019/11/27(水) 19:00 ～ 21:00 Googleカレンダー icsファイル
募集期間	2019/11/01(金) 15:04 〜 2019/11/27(水) 21:00まで
会場	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) マップで見る
前払いについて	前払いについての連絡先: (参加者にのみ公開されます)
	キャンセル・参加費用の払い戻しについて主催者からの説明: 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。
	領収データの発行: 発行する (詳しくはこちら)

イベントの説明

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