SG6「自然科学の対象としての経済への数理的アプローチ」セミナー(集中講義)

SG6「自然科学の対象としての経済への数理的アプローチ」セミナー(集中講義)

巨大テック企業は機械学習を如何に活用しているのか

日時

2019年9月17日(火)14:00-15:30 、16:00-17:30
2019年9月18日(水)11:00-12:30 、14:00-15:30

 

場所

京都大学理学研究科 3号館 108室 
アクセス 建物配置図(北部構内)【5】の建物

 

講師

渡辺 有祐氏(Amazon.com, Inc., Seattle)

 

要旨

近年、アメリカのテック企業では機械学習は欠かせない技術になっている。特に Deep Learning の有効性が示されて以来、その傾向は著しい。
 機械学習に必要なツール・サービスの開発が進み、機械学習は誰でも使えるようになってきてはいるものの、依然として機械学習の専門家が必要とされる場面も沢山残っている。

この講義では、アメリカのテック企業において、機械学習の開発の一連のプロセス ― すなわちデータを集め、モデルを学習し、サービスに組み込み、それを検証する ― がどのように行われているのかを解説する。公開されている実例を交えながら、どのあたりが応用上の勘所で、日々サイエンティスト&エンジニアが注力していのかをお伝えする予定である。また、データと機械学習の活用が、なぜ巨大テック企業にとって有利なゲームなのかも伝わるようにしたい。余談的に、アメリカのテック企業での仕事の様子や、日本企業との文化的な違いなどにも触れる予定である。

 以下のトピックをカバーする計画である: 
- 教師あり学習の基本
- 教師あり学習モデル開発の流れとそれを助けるツール群
- 教師データを集める方法 (人手で集める/自動で集まる)
- 学習したモデルを実データで評価する仕組み (仮説検定)
- 転移学習の基本
- 転移学習が有効なケース
- 様々な問題に応用される機械学習