邦訳『機械学習デザインパターン』発刊 SmartSE eAI共催 出版記念セミナー「AI活用成熟度と機械学習デザインパターン詳説」11月10日(水)19:00無料オンライン開催。訳者陣からライフサイクルとあわせて詳しく解説します。参加特典もありますのでぜひご参加ください。
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■2021年11月10日(水)19:00-21:15 オンライン
出版記念セミナー: AI活用成熟度と機械学習デザインパターン詳説
https://smartse.connpass.com/event/227908/

社会の隅々までを機械学習が支える時代において、最適なモデルや開発・運用
の方法および基盤を自ら組み立て改善し続けることを通じ、AI活用成熟度を高め
ていくことが求められています。Google Cloudのデータ分析&AI部門トップらが
機械学習のモデルや開発・運用にあたりほぼ必ず直面する問題と解決をまとめた
Machine Learning Design Patterns を、JST未来社会 eAIプロジェクトメンバに
より『機械学習デザインパターン – データ準備、モデル構築、MLOpsの実践上の
問題と解決』（Lakshmanan, Robinson, Munn著, 鷲崎, 竹内, 名取, 吉岡訳,
オライリー・ジャパン, 2021）として翻訳出版のはこびとなりました。

これを記念して、AI活用成熟度や機械学習ライフサイクルとあわせて機械学習
デザインパターンの全体像ならびに主要パターンを詳しく解説するセミナーを、
訳者陣により以下に開催します。Zoomオンライン開催・参加無料です。
参加特典も予定しています。ぜひご参加ください。

日時: 2021年11月10日(水)19:00-21:15
場所: オンライン Zoom
参加費: 無料
参加申込: connpassページからお申し込みください
主催: スマートエスイーコンソーシアム
共催: JST未来社会 Engineerable AI（eAI）プロジェクト
協力: 株式会社オライリー・ジャパン
早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所

プログラム（予定）:
19:00-19:10 オープニング、機械学習デザインパターンの必要性と
機械学習ライフサイクル（発見・探索、開発、デプロイ）
鷲崎 弘宜（早稲田大学）

19:10-19:25 データ表現のパターン: 特徴量ハッシュ、埋め込み、
特徴量クロス、マルチモーダル入力
鷲崎 弘宜（早稲田大学）

19:25-19:40 問題表現のパターン: 問題再設定、マルチラベル、
アンサンブル学習、カスケード、中立クラス、リバランシング
竹内 広宜（武蔵大学）

19:40-19:55 モデル訓練のパターン: 価値ある過学習、チェックポイント、
転移学習、分散戦略、ハイパーパラメータチューニング
名取 直毅（株式会社アイシン）

19:55-20:05 質疑

20:05-20:20 対応性のある運用のパターン: ステートレスサービング関数、
バッチサービング、継続的モデル評価、2段階予測、キー付き予測
名取 直毅（株式会社アイシン）

20:20-20:35 再現性のパターン: 変換、繰り返し可能な分割、
スキーマブリッジ、ウィンドウ推論、ワークフローパイプライン、
特徴量ストア、モデルバージョニング
吉岡 信和（早稲田大学）

20:35-20:50 責任あるAIのパターン: 経験的ベンチマーク、
説明可能な予測、公平性レンズ
竹内 広宜（武蔵大学）

20:50-21:00 パターンのつながりとAI活用成熟度
（戦術的・手動、戦略的・パイプライン、変革的・完全自動化）
鷲崎 弘宜（早稲田大学）

21:00-21:15 質疑・特典他
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