人工知能学会全国大会(JSAI2025)に参加しました！ - Leverages Tech Blog
はじめに はじめまして! テクノロジー戦略室先端技術グループの永安と申します。普段はAI/MLに関してプロダクトへの適用を目指した研究開発をしています。レバレジーズって研究していたの?と思ったそこのあなた、鋭いですね。先端技術グループは2025年4月に発足したばかりのチームです! Gemini2.5より年下でGPT 4.1よりは年上ですね。 先端技術グループは、AI/MLの最新技術をキャッチアップまたは新規技術を開発し、それを実際のプロダクトに落とし込んで実用化していくことを目標にしています。その一環として、先日開催された人工知能学会全国大会（JSAI2025）に参加しました。大学企業を問わず様々な研究発表を聞くだけでなく、研究者や技術者と交流することができ、自分の研究活動にとって大きな刺激となりました。 本記事ではそんな人工知能学会の様子や気になった発表について紹介します。 JSAI20
PAKDD2023報告 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 2023年5月25日(木)から5月28日(日)にかけてPAKDD2023が大阪で開催されました。PAKDDは、データマイニングを主とした国際会議です。この記事では、個人的に注目した発表についてポイントを整理し、読んでいただいた方に雰囲気を掴んでいただくことを目指します。 PAKDD2023 https://pakdd2023.org/ プログラム https://pakdd2023.org/program/ 会議の様子（同僚執筆のQiita記事） 国際会議PAKDD2023に聴講参加してきました チュートリアル Moving
JSAI2014行けなかったしいくつか読んでみる-複雑ネットワーク- - KIWAM_KEN_DIARY
昨日は読んでいたら３時回っていて、駅まで全力ダッシュするはめになったので平日は自重気味で行く。 有向ネットワークの構造が情報拡散に与える影響の分析 ネットワーク構造と情報拡散の関係を明らかにするため、ネットワーク関する13個の指標を用意。ある一つの指標だけを変化させ、そのネットワークで情報拡散シミュレーションを行う。指標の増減と情報が伝わったノード数（以下期待影響度）との相関を見る事で、情報拡散と関連の強い指標を検出する。 その結果、ノード内次数相関と期待影響度に極めて強い相関がある事がわかった。ノード内次数相関が高いということは、任意のノードの入次数と出次数がほとんど同じ本数だけあるという事になる。 そのほか、到達可能率（任意の2つのノードの組み合わせに対してリンクをたどって到達できる比率）や次数相関に関連した指標が相関が高く出ている。 これらの結果を考慮したネットワークを作成してみると
ネットワーク科学研究会2022 での発表報告 | CyberAgent Developers Blog
技術本部 Data Science Center の武内です。普段は、メディアサービスのデータ分析業務に携わっております。 今回は、2022年8月23-25日に同志社大学で開催された「ネットワーク科学研究会2022」に弊社から2名が参加しポスター発表を行いましたのでレポートしたいと思います。 ネットワーク科学研究会について ネットワーク科学研究会は、「ネットワーク」を研究キーワードにもつ学生・若手研究者を中心に構成され、分野横断的な情報共有の場を提供することを目的とし、毎年開催されています。今回は現地＋オンラインのハイブリッド形式で開催され、約120人の参加登録があり、現地参加は50人を超えたそうです。 例年、口頭講演とポスター講演があります。分野横断的な交流を目的に掲げていることもあり、口頭講演では異分野の人にもわかりやすく研究背景が説明され、いつも大変勉強になっています。ポスター講演は
KDDCUP 2020 ML Track2入賞手法の紹介（グラフニューラルネットへの攻撃と防御） - Qiita
みなさん、今年の4月、5月は何してましたか？ 緊急事態宣言が出てステイホームしていた人も多いと思いますが、在宅でできるデータ分析の仕事と言えばKDD CUPですよね！（無理矢理） ドコモの落合です。KDD Cupはデータマイニングの国際学術会議であるKDDで開催されている、1997年からの歴史がある世界最高峰のデータ分析コンペです。 ドコモR&DではAI・データサイエンス分野での実力向上のために2016年から毎年KDD CUPに参加していて（KDD CUPは業務時間内に取り組んでいいことになっています）、昨年は1つのトラックで優勝しました。今年は、3部門で入賞1,2することができました。ML Track1については初日の記事で紹介しています。 この記事では、ML Track2で446チームが参加したなかで4位に入賞した手法について解説します。 KDD Cup 2020 ML Track2
【組み合わせ最適化入門】カンファレンスのタイムテーブル決めをマッチング問題としてGoogle OR-Tools/Pulp/munkresで解く - フリーランチ食べたい
PyCon JPの運営メンバーとして自分は、昨年度のPyCon JP 2018のタイムテーブル決めに組み合わせ最適化問題を用いました。ちなみに最終的なタイムテーブルはアルゴリズムで算出された結果を人間がレビューして調整しています。 昨年度は時間の制約があり、いくつか反省点があったので今年は改善したいと考えています。 pyconjp.blogspot.com そういうわけで事前調査も兼ねて、カンファレンスのタイムテーブル決めを組み合わせ最適化問題として考え、それをPythonのライブラリを使って解く方法を書きたいと思います。 解きたい問題 カンファレンスのタイムテーブル決めでは下図のように部屋と時間が決まっていて、そこのトークを割り当てていくことが一般的です。 このとき、部屋の大きさ、時間帯やトークの内容が全く同一であれば何も考えずに隅から配置していけば良いのですが、現実には以下のような条件
Spark+AI Summit 2019参加レポート at San Francisco — Spark3.0/Koalas/MLflow/Delta Lake
こんにちは，NTTの山室です． 今回の記事は4/23–25にサンフランシスコで開催されたSpark+AI Summitの参加レポートになります．興味のある情報への良い足がかりになることを目的に，個人的にチェックした内容を浅く広めに取り上げます． 以下の公式サイトに大半の発表資料と動画が公開されていますので，興味がある方はそちらも併せて参照してください． Spark+AI Summit 2019 Agenda Summitの翌日に訪問した会場近くのDatabricks社Spark+AI Summitは現在年に2回アメリカ西海岸とヨーロッパで開催されているDatabricks（Sparkの作者が在籍する企業）主催のイベントです．特に毎年サンフランシスコで開催されるSummitは規模が大きく，今回世界中から5,000人を超える参加者が集まったそうです． この記事では個人的に興味を持った以下の内容
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グラフ分析ナイト - グラフデータ分析 入門編