皆さんこんにちは、エクサウィザーズの遠藤です。
はじめましての方向けに簡単にご紹介しますと、エクサウィザーズはAIを利活用することで超高齢社会に代表される様々な社会課題を解決している、スタートアップです。医療、介護、金融、HR、ロボットなど各業界で提携を進め、研究ならびにサービスを開発しています。
これから始めるTechブログでは、技術情報の共有や、勉強会の情報、各種レポートなどを、ご紹介していきたいと思います。
京都大学x理研AIPxエクサウィザーズ 機械学習勉強会
初回の今回は、先日行われた京都大学・理研AIP共催の機械学習勉強会について簡単にレポートしていきます。
今回、京都大学、理研AIPと共催で勉強会を開催させて頂きましたが、それぞれエクサウィザーズとはゆかりがありました。
弊社の創業者である会長の春田・取締役フェローの古屋は京都大学出身であり、今回登壇頂く京都大学の鹿島先生は、弊社の技術顧問もお願いしています。また、私遠藤が所属している理研AIPが京都大学内にラボを作ることになり、AIPで遠藤が所属するユニットのリーダー山田先生が鹿島研の准教授にもなりました。このような縁が重なり、定期的に何かやっていこう！ということで、勉強会が立ち上がりました。
初回の今回は、弊社技術顧問の鹿島久嗣教授、山田誠准教授、京都大学人工知能研究ユニット・ユニット長の下平英寿教授をお招きし、お話頂きました。また、弊社からは桐谷太郎が登壇しました。
鹿島先生
京都大学/AIPの鹿島久嗣先生には、「Human Computation」というタイトルで、機械学習ではうまく処理できない部分をいかに上手に人間にやってもらうかというお話を頂きました。
山田先生
京都大学/AIPの山田先生には、「マルチモーダルデータにおける少数ペアデータからの学習」というタイトルで、教師なしで異なるドメイン間のデータをマッチングさせる手法に関してお話頂きました。
下平先生
京都大学/AIPの下平先生には、「マルチモーダルデータのグラフ埋め込みとニューラルネットワークによる近似定理」というタイトルで、ニューラルネットワークを用いたマルチモーダルデータからの類似度の学習およびその理論についてのお話を頂きました。
弊社桐谷
弊社桐谷からは、「Graph Convolutional Networkの化合物への応用」というタイトルで、Graph Convolutional Networkを化合物の予測、可視化、生成などに応用し、創薬に繋げていく試みをご紹介致しました。
懇親会
勉強会終了後は、ピザとビールで懇親会を行いました。登壇頂いた先生方にもご参加頂き、活発な議論や交流が行われました。
今回は８０名以上の方にお集まり頂き、大変盛り上がったと思います。皆さんありがとうございました！
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