| Item type |
Symposium(1) |
| 公開日 |
2018-01-11 |
| タイトル |
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タイトル |
機械学習工学－機械学習のためのソフトウェア工学－ |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Machine Learning Systems Engineering - Software Engineering for Machine Learning - |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
機械学習工学－機械学習のためのソフトウェア工学－ |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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国立情報学研究所 |
| 著者所属 |
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LeapMind 株式会社 |
| 著者所属 |
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株式会社Preferred Networks |
| 著者所属 |
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国立情報学研究所 |
| 著者所属(英) |
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en |
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National Institute of Informatics |
| 著者所属(英) |
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en |
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LeapMind, Inc. |
| 著者所属(英) |
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en |
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Preferred Networks, Inc. |
| 著者所属(英) |
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en |
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National Institute of Informatics |
| 著者名 |
石川, 冬樹
今井, 健男
丸山, 宏
吉岡, 信和
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| 著者名(英) |
Fuyuki, Ishikawa
Takeo, Imai
Hiroshi, Maruyama
Nobukazu, Yoshioka
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
近年の深層学習を軸とした機械学習の発展に伴い，機械学習を利用するソフトウェアは急速に社会に浸透しつつある．しかしその一方で，従来型のソフトウェア工学は機械学習の前に全くと言っていいほど通用していない．機械学習ソフトウェアの開発 ・ テスト ・ 運用の方法論は未だに確立できておらず，開発現場では試行錯誤に依っている状況である．この現状を踏まえ，機械学習ソフトウェアに対しては 「機械学習工学」 ともいうべき，新たなパラダイムの確立 ・ 体系化が必要である．以上の認識に立って，本セッションでは，機械学習エンジニア，ソフトウェアエンジニア双方の立場から，機械学習システムに対する問題提起や研究報告，参加者からの取り組み，あるいはこれから取り組んでみたいという思いについて議論したい． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Recent advancement of machine learning, especially deep learning, has brought a large amount of software applying the machine learning technology into our society quite rapidly. On the other hand, however, traditional software engineering techniques has had almost no effect to organize machine-learning based systems; we have failed to establish any methodology for development, testing, deployment and maintenance of machine learning systems, hence the engineers are now falling into trial-and-error in their development. In the light of such current situation, this session would like to present problems, report studies, and discuss the current (or future) effort of attendees, from both of machine learning engineers’ and software engineers’ perspectives. |
| 書誌情報 |
ウィンターワークショップ2018・イン・宮島 論文集
巻 2018,
p. 1-3,
発行日 2018-01-11
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-WWS2018001.pdf (433.4 kB)
