Aug
28
KDD2021論文読み会(Zoom視聴もあり)
Knowledge Discovery and Data Miningの論文読み会です。
Organizing : 株式会社フェズ
Registration info |
発表2 Free
FCFS
発表3 Free
FCFS
発表4 Free
FCFS
発表5 Free
FCFS
発表6 Free
FCFS
発表7 Free
FCFS
オフライン視聴 Free
Standard (Lottery Finished)
オンライン視聴 Free
FCFS
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Description
【イベント主旨】
機械学習やデータマイニングについてのトップカンファレンスの一つである、KDD (Knowledge Discovery and Data Mining) の論文読み会を開催いたします。
この論文読み会は、最新の機械学習手法について理解を深めること、参加者同士の情報交換を目的としていますので、小規模且つカジュアルな雰囲気で開催できればと存じます。
お気軽にご参加いただけますと幸いです。
本イベントにつきましては、新型コロナウイルス感染対策を十分に行い運営いたします。
感染症対策のため、オフライン参加の方は、マスクの着用、入場前の検温・消毒及び「新型コロナウイルス感染拡大防止対策同意書」への署名のご協力をお願いしたします。
【参加方法】
①論文発表(オフライン or オンライン)
有志が気に入った論文を紹介し、質疑により理解を深める形で実施。
各セッションは発表25分+質疑5分を予定しています。
論文発表をご希望の方は、お申し込み時に下記をご記載ください。
・お名前
・発表したい論文
・参加方法(オフライン or オンライン)
②オフライン視聴(定員3名、08/23締切)
質疑のみのご参加も大歓迎です。
感染症対策として人数を制限いたします。
4名以上のお申込みがあった場合は、抽選とさせていただき、8/24までにお申込みの方全員に結果をメールにてご案内いたします。
落選してしまった方には、オンラインでの視聴URLをご案内いたします。
③オンライン視聴
オンライン配信は準備中です。
開催1週間前までに、参加者の方へ個別にご案内メールをお送りします。
また、こちらのイベントページでもzoom URLを記載いたします。
【日時】
2021年8月28日(土曜日) 13:30開場 14:00開始 18:10終了予定
参加費無料
【今回の範囲】
Research Track / Applied Data Science Track / Workshop
【アクセス】
株式会社フェズ
東京都千代田区神田紺屋町15番地
グランファースト神田紺屋町
1Fのエレベーターから、会場にお上がりください。
※詳細に関しては参加者の方へ個別でメールをお送りいたします。
※感染症対策のため、マスクの着用、入場前の検温・消毒及び「新型コロナウイルス感染拡大防止対策同意書」への署名のご協力をお願いいたします。
【注意事項】
採用・営業活動はご遠慮ください。
スタッフがイベントの様子を写真撮影させていただくことがございますので、写真撮影NGの方は当日スタッフにその旨をお伝えください。
その他ご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
【タイムテーブル】
13:30 - 14:00 受付
14:00 - 14:30 発表1
14:30 - 15:00 発表2
15:00 - 15:30 発表3
15:30 - 16:00 発表4
16:00 - 16:10 休憩
16:10 - 16:40 発表5
16:40 - 17:10 発表6(募集中)
17:10 - 17:40 発表7(募集中)
【発表者1】
松﨑 遥
東大(数学)→総合文化研究科修士(人工生命)→スタートアップ→解散→ニート→プログラマ。サルガッソーでiPhone開発、ワークスでレシート認識、リクルートで興味予測、PKSHAで画像AIとEM、フェズで強化学習しました。シュレーディンガー方程式(ソリトンの)と情報幾何とブローアップが好きです。いつかDynamic Pricingでひとやま当てて旅に出ます。
【紹介論文1】
Markdowns in E-Commerce Fresh Retail: A Counterfactual Prediction and Multi-Period Optimization Approach (Applied Data Science)
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3447548.3467083
アリババグループの論文です。ウォルマートなど他のスーパーでもPricingを機械学習でしようとしていて、Counter Factual→Optimizationという二段構成が固まってきたみたいです。世界がしのぎを削っている様子なども紹介できればと思っています。
【発表者2】
Yohei Kondo
【紹介論文2】
Differentiable Pattern Set Mining (Research)
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3447548.3467348
【発表者3】
なない
【紹介論文3】
Metric Learning via Penalized Optimization (Research)
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3447548.3467369
【発表者4】
CookieBox26
【紹介論文4】
時系列系の論文を3本紹介します。
(1) A Transformer-based Framework for Multivariate Time Series Representation Learning (Research)
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3447548.3467401
(2) ST-Norm: Spatial and Temporal Normalization for Multi-variate Time Series Forecasting (Research)
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3447548.3467330
(3) Quantifying Uncertainty in Deep Spatiotemporal Forecasting (Research)
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3447548.3467325
【発表者5】
YutaroTsuchiya
【紹介論文5】
Dimensionwise Separable 2-D Graph Convolution for Unsupervised and Semi-Supervised Learning on Graphs (Research)
発表者
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