【会場参加募集】第59回 データマイニング+WEB＠東京 ー深層学習 展開 祭りー
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Koichi Hamada
Jul 27, 2017, 6:05:39 AM7/27/17
to データマイニング+WEB＠東京 (TokyoWebmining)
データマイニング+WEB＠東京 (TokyoWebmining)
主催者の濱田晃一 (id: hamadakoichi)です。
8/5(土)「第59回 データマイニング+WEB＠東京− 深層学習 展開 祭り −」
会場参加募集を開始しました。
深層学習の展開に関する、
・1.「画像を用いたファッションアイテム検索」(講師: @tn1031 )
・2.「深層学習とベイズ統計」(講師: @yutakashino )
のトピック開催。
今回各Talk、発表: 50分 + 議論: 50分 (計 100分)と、
いつもよりさらにたっぷり時間を充て、議論できる進行としています。
今回も、発表時間と同等以上の議論時間をとり、双方向の進行を行いますので、
今回もみんなでたっぷり議論しましょう。
(※登録ページ・内容詳細へのリンクは以下に記載します)
---
■登録にあたってのお願い：
1. 運営・連絡の都合上、登録時に必ず氏名、連絡先、等、正確にご入力ください。
入力いただけない場合および正確でない情報が入力された場合には、
参加をお断りさせて頂く場合があります。
※他メンバーへ参加枠開放を行います。
2.『懇親会LT(1LT: 5分)』を募集しています。発表して頂ける方はぜひご登録下さい。
---
■募集：
募集方法に関しては、広く公平に先着順で募集しています。
今回も参加機会が多くなるように、募集を複数回に分けて行います。
- 第１回募集開始： 7/27(木) 夜
- 第２回募集開始： 7/28(金) 夜
---
■登録ページ・内容詳細：
https://tokyowebmining59.eventbrite.com
---
濱田晃一 (id:hamadakoichi)
Twitter: http://twitter.com/hamadakoichi
Blog: http://d.hatena.ne.jp/hamadakoichi
TokyoWebmining: http://groups.google.com/group/webmining-tokyo
2017年7月25日 22:30 KOMIYA Atsushi <komiya....@gmail.com>:
> データマイニング+WEB＠東京 (TokyoWebmining)
>
> 運営事務局の小宮 (@komiya_atsushi) です。
>
> 8/5 (土) に「第59回 データマイニング+WEB＠東京」 を開催します。
> 今回は『深層学習 展開 祭り』です。
>
> =======
>
> AGENDA:
>
>
> 1.「画像を用いたファッションアイテム検索」(講師: @tn1031 )
> (UST:公開、 資料:公開)
> ファッションアイテムのための画像検索システムは、検索対象となる画像の多様性から複雑なものになりがちです。例えば、ECサイトの画像やユーザーが撮影した画像／置き撮り画像やモデル着用画像の間で同一判定する能力が要求されます。
> 本発表では、このような問題の解決策を最新の研究事例を交えながら紹介します。
>
> 参考文献：
> Deep Learning based Large Scale Visual Recommendation and Search for
> E-Commerce
> https://arxiv.org/abs/1703.02344
>
> Learning Unified Embedding for Apparel Recognition
> https://arxiv.org/abs/1707.05929
>
> Fashion Landmark Detection in the Wild
> https://arxiv.org/abs/1608.03049
>
> Convolutional Pose Machines
> http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Wei_Convolutional_Pose_Machines_CVPR_2016_paper.pdf
>
> -----
> 2.「深層学習とベイズ統計」(講師: @yutakashino )
> (UST:公開、 資料:公開)
>
> 深層学習の力強い発展が続いています．深層学習は計算グラフをベースとする非線形モデルで，確率勾配法を利用することで大規模にスケールする識別学習や系列予測が可能です．しかし，統計学的にみるとモデルの学習とは点推定を行うことに他ならず，過学習を回避する困難さや，複数のモデルを比較することで人間にとって納得するモデルを選ぶことが難しいという欠点があります．一方で，ベイズ推定は，取り扱うモデルの変数を確率変数として保持し人間にとって意味のある確率モデル・統計モデルを構築します．ベイズ推定は確率変数のモデルで学習するので過学習に頑健性があり，複数モデルを比較可能であること（モデル選択可能）から納得感の高い意思決定が可能になります．
> 最近上記の深層学習とベイズ推定を融合させる動き，ベイジアン深層学習/確率的プログラミング，が大きくなっています．このプレゼンテーションではベイジアン深層学習/確率的プログラミングの潮流，基礎的知識，そして具体的なモデリング方法・計算手法を紹介することで，ベイジアン深層学習/確率的プログラミングの初歩を提示することができたら，と考えています．
>
> 参考文献：
> Bayesian Deep Learning Workshop NIPS 2016
> http://bayesiandeeplearning.org/
> https://www.youtube.com/channel/UC_LBLWLfKk5rMKDOHoO7vPQ
>
> edward
> http://edwardlib.org/
>
> PyMC3
> https://github.com/pymc-devs/pymc3
>
> =======
> 今回も発表時間と同等の議論時間をとり、双方向の進行を行います。
> 今回はいつもよりさらに深く議論できるよう、発表本数を絞り１トピックあたりの時間を増やしています。
>
> みなさんぜひご参加下さい。みなでたっぷり議論しましょう。
>
> ---
> ■会場参加 募集：
>
> 詳細タイムテーブル確定し次第、詳細アナウンスします。
> 今回も登録ページ作成し、広く公平に先着順で募集を行います。
>
> ■会場参加枠 確保：
> 今回の第 59 回開催でも、
> ・第 56 回開催以降の連続開催での講師陣へ、会場参加の共通参加枠を用意します。
> ・今後の開催で講師日程が確定されている方へも、共通参加枠を用意します。
> 上記、講師枠での会場参加希望の方は、
> 7/26 (水) 18時までに、Twitter:@yanaoki @TokyoWebmining 宛に、ご連絡下さい。
主催者の濱田晃一 (id: hamadakoichi)です。
8/5(土)「第59回 データマイニング+WEB＠東京− 深層学習 展開 祭り −」
会場参加募集を開始しました。
深層学習の展開に関する、
・1.「画像を用いたファッションアイテム検索」(講師: @tn1031 )
・2.「深層学習とベイズ統計」(講師: @yutakashino )
のトピック開催。
今回各Talk、発表: 50分 + 議論: 50分 (計 100分)と、
いつもよりさらにたっぷり時間を充て、議論できる進行としています。
今回も、発表時間と同等以上の議論時間をとり、双方向の進行を行いますので、
今回もみんなでたっぷり議論しましょう。
(※登録ページ・内容詳細へのリンクは以下に記載します)
---
■登録にあたってのお願い：
1. 運営・連絡の都合上、登録時に必ず氏名、連絡先、等、正確にご入力ください。
入力いただけない場合および正確でない情報が入力された場合には、
参加をお断りさせて頂く場合があります。
※他メンバーへ参加枠開放を行います。
2.『懇親会LT(1LT: 5分)』を募集しています。発表して頂ける方はぜひご登録下さい。
---
■募集：
募集方法に関しては、広く公平に先着順で募集しています。
今回も参加機会が多くなるように、募集を複数回に分けて行います。
- 第１回募集開始： 7/27(木) 夜
- 第２回募集開始： 7/28(金) 夜
---
■登録ページ・内容詳細：
https://tokyowebmining59.eventbrite.com
---
濱田晃一 (id:hamadakoichi)
Twitter: http://twitter.com/hamadakoichi
Blog: http://d.hatena.ne.jp/hamadakoichi
TokyoWebmining: http://groups.google.com/group/webmining-tokyo
2017年7月25日 22:30 KOMIYA Atsushi <komiya....@gmail.com>:
> データマイニング+WEB＠東京 (TokyoWebmining)
>
> 運営事務局の小宮 (@komiya_atsushi) です。
>
> 8/5 (土) に「第59回 データマイニング+WEB＠東京」 を開催します。
> 今回は『深層学習 展開 祭り』です。
>
> =======
>
> AGENDA:
>
>
> 1.「画像を用いたファッションアイテム検索」(講師: @tn1031 )
> (UST:公開、 資料:公開)
> ファッションアイテムのための画像検索システムは、検索対象となる画像の多様性から複雑なものになりがちです。例えば、ECサイトの画像やユーザーが撮影した画像／置き撮り画像やモデル着用画像の間で同一判定する能力が要求されます。
> 本発表では、このような問題の解決策を最新の研究事例を交えながら紹介します。
>
> 参考文献：
> Deep Learning based Large Scale Visual Recommendation and Search for
> E-Commerce
> https://arxiv.org/abs/1703.02344
>
> Learning Unified Embedding for Apparel Recognition
> https://arxiv.org/abs/1707.05929
>
> Fashion Landmark Detection in the Wild
> https://arxiv.org/abs/1608.03049
>
> Convolutional Pose Machines
> http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Wei_Convolutional_Pose_Machines_CVPR_2016_paper.pdf
>
> -----
> 2.「深層学習とベイズ統計」(講師: @yutakashino )
> (UST:公開、 資料:公開)
>
> 深層学習の力強い発展が続いています．深層学習は計算グラフをベースとする非線形モデルで，確率勾配法を利用することで大規模にスケールする識別学習や系列予測が可能です．しかし，統計学的にみるとモデルの学習とは点推定を行うことに他ならず，過学習を回避する困難さや，複数のモデルを比較することで人間にとって納得するモデルを選ぶことが難しいという欠点があります．一方で，ベイズ推定は，取り扱うモデルの変数を確率変数として保持し人間にとって意味のある確率モデル・統計モデルを構築します．ベイズ推定は確率変数のモデルで学習するので過学習に頑健性があり，複数モデルを比較可能であること（モデル選択可能）から納得感の高い意思決定が可能になります．
> 最近上記の深層学習とベイズ推定を融合させる動き，ベイジアン深層学習/確率的プログラミング，が大きくなっています．このプレゼンテーションではベイジアン深層学習/確率的プログラミングの潮流，基礎的知識，そして具体的なモデリング方法・計算手法を紹介することで，ベイジアン深層学習/確率的プログラミングの初歩を提示することができたら，と考えています．
>
> 参考文献：
> Bayesian Deep Learning Workshop NIPS 2016
> http://bayesiandeeplearning.org/
> https://www.youtube.com/channel/UC_LBLWLfKk5rMKDOHoO7vPQ
>
> edward
> http://edwardlib.org/
>
> PyMC3
> https://github.com/pymc-devs/pymc3
>
> =======
> 今回も発表時間と同等の議論時間をとり、双方向の進行を行います。
> 今回はいつもよりさらに深く議論できるよう、発表本数を絞り１トピックあたりの時間を増やしています。
>
> みなさんぜひご参加下さい。みなでたっぷり議論しましょう。
>
> ---
> ■会場参加 募集：
>
> 詳細タイムテーブル確定し次第、詳細アナウンスします。
> 今回も登録ページ作成し、広く公平に先着順で募集を行います。
>
> ■会場参加枠 確保：
> 今回の第 59 回開催でも、
> ・第 56 回開催以降の連続開催での講師陣へ、会場参加の共通参加枠を用意します。
> ・今後の開催で講師日程が確定されている方へも、共通参加枠を用意します。
> 上記、講師枠での会場参加希望の方は、
> 7/26 (水) 18時までに、Twitter:@yanaoki @TokyoWebmining 宛に、ご連絡下さい。
Koichi Hamada
Jul 28, 2017, 2:54:45 AM7/28/17
to データマイニング+WEB＠東京 (TokyoWebmining)
8/5 第59回 TokyoWebmining「深層学習 展開 祭り」、
昨日1回目の募集は満席となっていますが、
本日7/28夜、「2回目の会場参加募集」を行います。
今回が最後の募集となります。
募集開始後、
本Group で アナウンスを行いますので、
興味をお持ちの方はぜひご登録下さい。
hamadakoichi
> ■募集：
> 募集方法に関しては、広く公平に先着順で募集しています。
> 今回も参加機会が多くなるように、募集を複数回に分けて行います。
> - 第１回募集開始： 7/27(木) 夜
> - 第２回募集開始： 7/28(金) 夜
2017年7月27日 19:04 Koichi Hamada <koichi...@gmail.com>:
昨日1回目の募集は満席となっていますが、
本日7/28夜、「2回目の会場参加募集」を行います。
今回が最後の募集となります。
募集開始後、
本Group で アナウンスを行いますので、
興味をお持ちの方はぜひご登録下さい。
hamadakoichi
> ■募集：
> 募集方法に関しては、広く公平に先着順で募集しています。
> 今回も参加機会が多くなるように、募集を複数回に分けて行います。
> - 第１回募集開始： 7/27(木) 夜
> - 第２回募集開始： 7/28(金) 夜
Koichi Hamada
Jul 28, 2017, 5:57:56 AM7/28/17
to データマイニング+WEB＠東京 (TokyoWebmining)
> - 第２回募集開始： 7/28(金) 夜
第2回の会場参加募集を開始しました。ぜひご登録ください。
今回もたっぷり議論しましょう。
---
いつもよりさらにたっぷり時間を充て、議論できる進行としています。
(※登録ページ・内容詳細へのリンクは以下に記載します)
---
■登録にあたってのお願い：
1. 運営・連絡の都合上、登録時に必ず氏名、連絡先、等、正確にご入力ください。
入力いただけない場合および正確でない情報が入力された場合には、
参加をお断りさせて頂く場合があります。
※他メンバーへ参加枠開放を行います。
2.『懇親会LT(1LT: 5分)』を募集しています。発表して頂ける方はぜひご登録下さい。
---
■登録ページ・内容詳細：
https://tokyowebmining59.eventbrite.com
hamadakoichi
2017年7月28日 15:54 Koichi Hamada <koichi...@gmail.com>:
第2回の会場参加募集を開始しました。ぜひご登録ください。
今回もたっぷり議論しましょう。
---
深層学習の展開に関する、
・1.「画像を用いたファッションアイテム検索」(講師: @tn1031 )
・2.「深層学習とベイズ統計」(講師: @yutakashino )
のトピック開催。
今回各Talk、発表50分 + 議論50分 (計100分)と、
・1.「画像を用いたファッションアイテム検索」(講師: @tn1031 )
・2.「深層学習とベイズ統計」(講師: @yutakashino )
のトピック開催。
いつもよりさらにたっぷり時間を充て、議論できる進行としています。
(※登録ページ・内容詳細へのリンクは以下に記載します)
---
■登録にあたってのお願い：
1. 運営・連絡の都合上、登録時に必ず氏名、連絡先、等、正確にご入力ください。
入力いただけない場合および正確でない情報が入力された場合には、
参加をお断りさせて頂く場合があります。
※他メンバーへ参加枠開放を行います。
2.『懇親会LT(1LT: 5分)』を募集しています。発表して頂ける方はぜひご登録下さい。
---
https://tokyowebmining59.eventbrite.com
hamadakoichi
2017年7月28日 15:54 Koichi Hamada <koichi...@gmail.com>:
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