2017年7月26日

データサイエンス

名古屋で機械学習の勉強会をやっています

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勉強会お手伝い担当の iwasawa です。

今回は弊社の名古屋オフィスが会場提供をしている『機械学習 名古屋 分科会 ゼロから作る Deep Learning 読書会+ハンズオン』をご紹介させていただきます。

『機械学習 名古屋 分科会 ゼロから作る Deep Learning 読書会+ハンズオン』とは

こんなの。

nagoya_ml_01

nagoya_ml_02

書籍『ゼロから作る Deep Learning』を輪読しつつ、合間にコードを書いたりする勉強会です。

『ゼロから作る Deep Learning』には Python によるサンプルコードが多く載っているのですが、この勉強会では Python だけでなく Ruby や Julia によるソースコードを提示することが定番になりつつあります。
みなさん Ruby や Julia が大好きなようです ( ´∀`)

この勉強会の主催はヤフーではありませんが、名古屋オフィスを会場として提供させていただいております。
また、この勉強会は理論・実装に重きを置いた分科会です。より実用性のある勉強会も本家として別途開催しています。
機械学習 名古屋 - connpass

弊社機械学習黒帯による LT

さて、この勉強会の第4回目には弊社の田頭より「AnnexML: Approximate Nearest Neighbor Search for Extreme Multi-label Classification」と題した LT (ライトニングトーク) を行いました。

田頭はヤフーの黒帯制度 (「ある分野に突出した知識とスキルを持つ第一人者」を任命する弊社の制度) にて機械学習の黒帯としても活動しております。

nagoya_ml_03

AnnexML はラベルの種類が膨大な数 (10^4 - 10^6) のマルチラベル分類問題に対し、高速かつ精度良く予測を行う分類器です。

LT では内部処理の高速化について解説を行いました。詳細については控えさせていただきますが要するに「AnnexMLは58倍速い!! ヽ(゚д゚)ノ」ということです。

AnnexML の詳細については AnnexML: Approximate Nearest Neighbor Search for Extreme Multi-label Classification をご覧ください。

C++による実装は Yahoo! JAPAN研究所のサイトからダウンロードすることができます。
Software/Data - Yahoo! JAPAN Research - Yahoo Japan Corporation

AnnexML は KDD2017 にて発表する予定となっております。KDD2017 はカナダの Halifax で2017年8月13日から開催されるデータマイニングのトップカンファレンスです。

おわりに

ヤフー名古屋オフィスでは、地図やカーナビを筆頭とするさまざまなサービスやアプリを開発しています。
これらの開発に機械学習のノウハウを取り込み、今後も機械学習の勉強会を支援して行きます。

名古屋近辺で機械学習やディープラーニングにご興味のある方はぜひ機械学習名古屋の勉強会へ!
機械学習 名古屋 - connpass

Enjoy Deep Learning!

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