機械学習工学研究会（MLSE）
機械学習工学研究会（MLSE）は、機械学習システムの開発・運用にまつわる生産性や品質の向上を追求する研究者とエンジニアが、互いの研究やプラクティスを共有し合う会です。 2018年度より、日本ソフトウェア科学会の公式研究会となります。 何をするの？ 近年の機械学習、あるいは深層学習（ディープラーニング）の発展に伴って、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ります。しかしその一方で、これまでのソフトウェア工学は、機械学習を組み込んだシステム（機械学習システム）の前に全くと言っていいほど通用しなくなってしまっています。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、開発現場ではエンジニア達が試行錯誤でなんとか凌いでいる状況です。 このような現状を踏まえ、機械学習システムに対しては「機械学習工学」ともいうべき、新たなパラダイムの確立・体
iMLSE 2020
Keynote Speaker: Clark Barrett (Associate Professor at Computer Science of Stanford University, Co-Director of Center for AI Safety, USA) Title: Towards Rigorous Verification for Safe Artificial Intelligence Biography: Clark Barrett joined Stanford University as an Associate Professor (Research) of Computer Science in September 2016. Before that, he was an Associate Professor of Comput
機械学習工学研究会キックオフシンポジウムは「業界あるある」と「共感」に満ちていた 〜イベントレポート〜 | LeapMind inc.
5/17に開催された、機械学習工学研究会キックオフシンポジウムというイベントに参加してきました！ 機械学習特有の課題を見据えながら、既存のソフトウェア工学をベースにしながら今後の機械学習システムの開発・運用における品質や開発手法を一緒に考え議論する場であり、様々な立場の方々からの視点でかなり詳細に課題提起している会でした。 機械学習における課題は、機械学習関連の企業に勤めている人たちの間では、なんとなく解釈されていて、暗黙の了解のように皆共通で感じていることが多くあるのですが、一歩外に出ると、課題はもちろん理解されていないし、機械学習が魔法かのような扱いを受けることが多々あります。 （発注者と受注者の間で巻き起こる論争。。。。） Twitterなどで、課題提示している人もいますが、大抵は、文章量の少なさや背景知識の差が大きすぎて、マウントをとっているように聞こえることが多く、過去炎上してい
MLSE
機械学習工学研究会（MLSE）は、機械学習システムの開発・運用にまつわる生産性や品質の向上を追求する研究者とエンジニアが、互いの研究やプラクティスを共有し合う会です。 2018年度より、日本ソフトウェア科学会の公式研究会として正式に発足しました。 近年の機械学習、あるいは深層学習（ディープラーニング）の発展に伴って、機械学習を利用するシステムは急速に社会に浸透しつつあります。しかしその一方で、従来型のITシステムに用いられてきた様々なソフトウェア工学的手法は、機械学習を組み込んだシステム（機械学習システム）の前に全くと言っていいほど通用しなくなってしまっています。機械学習システムの開発・テスト・運用の方法論は未だに確立できておらず、開発現場ではエンジニア達が試行錯誤でなんとか凌いでいる状況です。 このような現状を踏まえ、機械学習システムに対しては「機械学習工学」ともいうべき、
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