よしたかのぶろぐ

田舎の大学院を卒業し都会でもまれる話

CCSE2018の備忘録

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CCSE2018のメモ at Meiji Univ.

機械学習系カンファレンスCCSEが明治大学中野キャンパスで開催されました.
特にブログとしてではなく,メモとして投稿します.
詳しくは公式サイトccse2018と公式twitterccse_comitee (@ccse_comitee) | Twitterを参照ください.
印象的な講演などの感想は含まれません.

「Reactive Extensionsを用いた映像機器向けモバイルアプリの制御とキャッシュ機構の簡素化手法」

IODATA所属でandroid開発

モバイルアプリ
アプリ起動からロードまで10~20秒かかっていた
ReactiveXを使った
javaでリアクティブを行うライブラリ
バイスのデータ取得失敗でキャッシュ取得

「より良い機械学習のためのアノテーション機械学習

ABEJA
アノテーション 細かい機能
教師データ作成
細かいところはブログで
アノテーションはひつようなのか
半教師あり
検証したSSL手法
モデルの出力が揺らがないように正則化を加える手法
反響しありは不安定
やはりアノテーション必要,となる
顔認証 リピータ認識
face netのデータセットを使っていた
VGGFace2が最近出た(念入りにクレンジングされている)
クリーンなアノテーション
アノテーションノイズ
model: convlarge
ノイズを検知する
EM algoによるアノテーション解析
initialise
書くアノテーターのCMを並列化
(割愛)
あのテータの制度が高ければ重複アノテーションさせるより
同じ件数のユニークなアノテーションを作ったほうがよい

「対話エージェントの積極的な介入による関係性構築の試み」

石黒教授と共同研究
複数人対話,選択式対話など
理不尽なクレームを諦めさせよう
カスタマーサポートの想定
=>複数人対話により会話をしクレーム対応する
怒るボタン,送るボタン
社会的バランス理論
味方感の演出効果
嫌がる,うざいは設計次第

「ファッション業界向けセマンティクスとコンテキストアウェアハイブリッド推薦システム」

collaborate filtering
item based recommendation
なぜhybrid recommendationか
zozo have huge date...
compositive learning algorithms
context aware recommendation
items viewed/clicked/purchased at SIMILAR CONTEXT
traditional RecSys vs context
confarence
SEMANTiCS2018@vienna(Austria)
10~13/9/2018

「錯覚で無限にまっすぐ歩ける廊下を作る Unlimited Corridor」

rekimoto lab
redirected walking
magic pot
人間の古典的感覚モデル
クロスモダリティ多感的相互作用
HMDleap motion
危機感を持たせて壁を触らせれる
自己移動感覚(ベクション)
文脈が感覚を作る
Unlimited Corridor
省スペースで大規模マップの体感

「AI Labにおける広告配信技術の研究開発について」

Response Prediction
RTB
DSP(広告主と契約していてオークションに参加)
予算を元に決済
どういう風に画像あるいはテキスト広告をだすか
「100ms」
広告表示までの時間
performanceが鍵
画像自体の情報
Logistic regression
field aware factorization machines
bandit algorithm
画像選択
表示回数やimp実績などの要素から判断
表示回数すくないもの = 探索
一番いいもの(impおおい)= 活用
活用と探索のバランスから判断
counterfactual <- problem
評価ができない,が課題
Inverse Probability Weighting
確率の約数を重み付け
出現確率の高いものを低くして評価する
LR,SVM,RFで評価比較
さらにABテストして評価

スマートフォンから遠隔操作可能なデジタルサイネージの開発とその応用」

静的ー動的ーインタラクティブインタラクティブ(個人の端末に統合)
Parraらの実験
広告に気づいた人のうち0.4%のみがCVした
public/privateの衝突
ex. 大衆の中で大型サイネージを触る
携帯端末の利用
wall shop
遠隔操作によって商品詳細をスマホから操作

「メルカリにおける画像認識の応用」

CtoCなのでデータ量膨大
SysML(システムの基盤整備)力入れいる
creating modelとsupporting MLで分ける
サーベイ時間確保
論文書く時間
データサインエンティストに対してエンジニア必要
実用例
image recognition
感動出品,出品改善,不正出品の判定
出品のフェーズにとる写真を認識
CNN(inseption v3)
generate title
category recg
brand recg
古典的な手法であるのは2ヶ月で実装するため
k8s
cluss activation mapping
色推定
use HSV
不正検知
2段階のベクターで抽出
TF-IDF
CNN
maxpool
MLP
テキストと画像のマルチモーダル学習