【増枠しました】さくらの機械学習ナイト

2017-12-09(土)16:30 - 20:30

さくらインターネット大阪本社

大阪市北区大深町4番20号 グランフロント大阪タワーA 35階

工藤理恩 くろきち Toru Okada 金 成雨 murase_syuka Fumio Tsukiyama aska 村松耕司 ツキ ASO Katsumi HotaruMaru Kozo Nishida 龍一郎 イノセンス(井上大輔) 48 KoteElec0320 + 34人の参加者
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参加費無料

「さくらの機械学習ナイト」は機械学習・強化学習に取り組まれている方をお招きし、取り組み内容や技術について語っていただきます。
様々な角度から、機械学習についての知見を広げていきませんか。
イベント後には懇親会もご用意していますので、この機会に機械学習・強化学習仲間も見つかると思います。

【対象者】
 ・機械学習や深層学習、強化学習に興味がある方

【タイムスケジュール】

16:30 開場
17:00 開始  開場の説明
17:10 一部
    登壇者:長谷川氏
18:00 休憩
18:10 二部
    登壇者:やねうらお氏
18;40 休憩
19:00 三部
   登壇者:有山氏
19:50 終了予定
   懇親会
20:30 完全撤収

【発表タイトルと概要】

登壇者 :長谷川氏
タイトル:スプラトゥーン画像解析のはじまりと機械学習
概要  :Nintendo Wii U用ゲームタイトル「スプラトゥーン」の画像をリアルタイム解析しプレイデータを再利用可能にするソフトウェア「IkaLog」では、一部の処理に機械学習を用いています。開発開始当初は機械学習や画像解析の知識ゼロから全てが手探りでしたが、その取り組は、機械学習の有用性を体感する過程そのものでした。本セッションでは、機械学習がどのように開発に役立ったかについて紹介します。

登壇者 :やねうらお氏
タイトル:コンピュータ将棋の最前線でわかった!大規模機械学習のためにはAWSにじゃぶじゃぶお金を使えの巻
概要  :近年、将棋ソフトはトッププロの棋力を大きく超えた。そのブレイクスルーの契機となったは、大規模な機械学習の導入である。従来はプロの棋譜から学習させていたが、2015年以降、自ら教師を生成し、その教師から学習する、いわゆる強化学習と呼ばれる手法が主流になった。そして2017年。やねうら王では、プロの棋譜を用いないゼロからの学習に成功し、大会の上位入賞ソフトと比肩するまでになった。まさに、その原動力となったのは、(さくらインターネットではなく)AWSであった。(さくらインターネットさん、ごめんなさい!)
関連ワード : コンピュータ将棋 , 機械学習 , 強化学習 , SGD , AdaGrad , さくらインターネット , AWS

登壇者 :有山氏
タイトル:TensorFlowによる不適切画像フィルタ作成
概要  :趣味の画像収集サーバーを運用しています。収集した画像の分類を補助するためNSFW(職場では不適切な)画像を検出するフィルターをTensorFlowで作成しました。学習データの作成フローから学習、評価のサイクル構築までを解説します。

【その他】
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