参加登録はこちら https://mlloft12.splashthat.com/

About the event

今回は Amazon Chime を利用したオンライン配信の形式で開催します

ML@Loft は 主に AWS 上で機械学習ワークロードを運用しているデベロッパー・データサイエンティストのための「お悩み相談会」です。月に1回 AWS Loft Tokyo で開催し、毎回活発な議論が行われています。最近はオンラインで開催しています。

第12回はアノテーションをテーマに、アノテーションツール・プラットフォームの話や、アノテーションにまつわる最近の研究動向、ML Ops のためのシステム設計全体の話などについて議論します。はじめに登壇者の方々から10分ずつの自己紹介 LT 形式でアノテーションにおける課題を問題提起いただいた後、参加者の皆さんから頂いた質問を元にパネルディスカッションを実施します。

これまでのイベント開催ブログはこちら https://aws.amazon.com/jp/blogs/startup/tag/mlloft/

How to join

今回は登壇者・参加者の方ともにオンラインで参加いただく形式で開催します。

1. 参加される場合は Connpass 上の本イベントの参加枠に参加して下さい。

2. Connpass 上で参加登録いただいた方に後ほど Web 配信の URL をお送りします。当日は質問用の sli.do (Event code: #ml-loft-12) も合わせてご覧下さい。

オンライン配信では参加者の皆さんと登壇者の方のインタラクティブなコミュニケーションがイベントの盛り上がりを左右します。充実したイベントにしたいと思いますので、ご参加ならびに sli.do への活発なコメントをお待ちしています。日々の取り組みで悩んでいること、アノテーション関連で色々な方に意見を聞いてみたいこと、その他コメントなどお気軽に記入下さい！

Who should attend

機械学習を利用したサービスを開発・運用しているデベロッパー・データサイエンティストの方、自社の機械学習利用の方針を決定する立場にある方など。特に、アノテーション業務及びそのためのツール開発に取り組まれている方。 技術的な観点でパネルディスカッションの際に疑問やご自身の課題感を共有し、インタラクティブに議論に参加いただける方のご参加をお待ちしています！

Schedule

7:00PM–7:05PM はじめに

会の趣旨の説明

7:05PM - 7:35PM LTセッション (10分 × 3 セッション)

谷内出 悠介 氏 (Toyota Research Institute - Advanced Development) 「多品種大量製品向けAnnoOpsの紹介」

TRI-AD で行っている、 実験〜製品向けAnnotation Ops&Serviceを説明します。工場と同様、アノテーション作成にもQCD（Quality(品質)・Cost(コスト)・Delivery(納期)）のという課題があります。今回はアノテーションパイプライン開発によるプロセスの最適化・自動化を実施し、約20プロジェクト、百万枚規模のデータアノテーションのハンドリングを少人数で捌くための基盤について紹介します。

山口 陽平 氏 (来栖川電算)「AnnoFab 開発企業が考えるアノテーションの課題と対策」

来栖川電算では、お客様とともに様々なAI技術の研究開発及び社会実装に取り組む傍らで、これらを効率化するためのツールやサービスを開発・活用しています。AnnoFab（基本無料のクラウド型アノテーションツール）もその１つです。これらの取り組みでは機械学習を用いることが多く、その成功にはアノテーションが特に重要です。我々が取り組みの中で如何にして、よいアノテーション仕様を見つけ出し、高品質なアノテーションを効率的に量産し、アノテーションを活用しているか、そのためにどのようなツールやサービスを開発・活用しているか、について具体例を用いて簡潔に紹介します。

桐谷 豪 氏 (ABEJA) 「ABEJA PLATFORM上でのアノテーションと運用上の課題について」

株式会社ABEJAでは、200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニーとして豊富なAI活用の知見・ノウハウをもとにお客様の状況やニーズに合わせてAI導入・活用まで一気通貫で支援しております。 様々な業界のお客様と共にAIの社会実装に取り組む中で溜まったアノテーションのノウハウと、高品質なデータセットを作成する為に、ABEJA Platform Annotationのサービスにおけるアノテーション作業から品質チェック、管理進行までの業務プロセスの課題と対策を紹介します。

7:45PM – 8:25PM パネルディスカッション (40分)

sli.do にお寄せ頂いた質問を元に登壇者の方々によるパネルディスカッション。 Event code: #ml-loft-12

8:25PM – 8:45PM Wrap-Up

Speakers

登壇者の方は以下の5名で確定になります。

谷内出 悠介 氏 (Toyota Research Institute - Advanced Development, Inc. (TRI-AD), Software Platform, MLTools)

博士課程取得後、カメラ会社にて映像認識技術開発に従事。2017年よりトヨタ自動車株式会社に入社し、翌年よりTRI-ADにて機械学習向けツール・インフラ開発チームおよびアノテーションデータ作成チームを担当している。

山口 陽平 氏 (有限会社来栖川電算)

来栖川電算（名古屋工業大学発ベンチャー企業）を創業し、技術部門（研究開発サービス，基盤サービス，…）を統括する。機械学習・画像認識・並列分散・言語処理系の研究開発、応用サービスの企画〜実装、コミュニティ活動、講師、講演、執筆など幅広く手がける。IPA 未踏ソフトウェア創造事業採択、Mashup Awards 9 優秀賞受賞。

桐谷 豪 氏 (株式会社ABEJA, Head of Dataset Division/Dataset事業責任者)

インフラ系のベンチャー企業にて、事業企画・運用責任者として、ジョイントベンチャーの立ち上げ等に従事。 2019年よりABEJAに入社し、アノテーション事業を行なっているDataset事業を担当。