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Tag: Machine Learning

【開催報告&資料公開】ML@Loft 第8回  「量子コンピュータ x 機械学習」(Part 2: パネルディスカッション編)

ML@Loft #8 「量子コンピュータ x 機械学習」(後半:パネルディスカッション) AWS 機械学習ソリューションアーキテクトの宇都宮 ( Twitter: @shokout ) です。本ブログでは、2019年11月20日に実施された ML@Loft 第8回  「量子コンピュータ x 機械学習」の開催概要の後半編、パネルディスカッションの模様を書き起こし形式でお伝えします。 ML@Loft は AWS 上で機械学習を開発・運用しているデベロッパー・データサイエンティストのための、コミュニティイベントです。第8回は「量子コンピュータ」と「機械学習」について、アカデミック・ビジネスの第一線で活躍されている方々をお迎えし、後半は参加者全員参加型のパネルディスカッションで意見・知見の共有を行いました。大阪大学の根来さん、メルカリの久保さん、大阪大学 藤井さん、MDR 湊さん、東芝 後藤さんの10分ずつライトニングトークに続き、後半は slido で会場にお越しの皆様からいただいたご質問・フィードバックを元に、パネルディスカッション形式でのお悩み相談会を行いました。 前半のLTの様子は、【開催報告&資料公開】ML@Loft 第8回  「量子コンピュータ x 機械学習」(Part 1: LT編)  でお伝えします。 【参考リンク】 togetter: ML@Loft 第8回 「量子コンピュータ」x「機械学習」#MLLoft #AWSLoft パネルディスカッション 量子超越性とは?量子コンピュータの実用化は間近?実現されたら何が解けるようになるのか、その実力は?本当に使えるようになるの?量子コンピュータの研究者や開発者はどんな世界を目指しているのか?会場から寄せられたご質問をベースに、量子コンピュータに関する素朴な疑問を、量子コンピュータ業界を牽引している登壇者の方々とパネル形式でディスカッションを行いました。非常に興味深かったので、書き起こし形式で会場の温度感をそのままにお伝えします。   量子超越性について 写真)右から、根来さん(大阪大学)、藤井さん(大阪大学)、久保さん(メルカリ)、後藤さん(東芝)、湊さん(MDR)、宇都宮(AWS・ファシリテート)   根来氏(大阪大学):実験家からすると、どういうものを作らないといけないかという難しさを想像できる分、作りますと2016年に宣言して、Martinis が本当に実機を作ったということに感動しましたし、勇気をもらった。僕らもああいう仕事をしたいなと思えるすごい結果だったと思いました。 久保氏(メルカリ):僕は割と最近量子計算を始めたので、根来さんがおっしゃったようにとてもすごいことだと認識しているが、実機の実現がどのくらいすごいのかは正直分かっていない部分がある。アルゴリズムの研究開発をやる上では、実機ができてもらわないと困るというところがあるので、実機が確実にできているっていうのはうれしいことだと思う。 後藤氏(東芝):量子超越性の実験は、一昔前だと本当に夢のようなマシン。もちろん何年もの積み重ねの結果だが、ここ最近すごい進歩が明らかになって、あそこまでいった。他のスパコンで近いところまでいけるかもしれないですけど、スパコンをフル活用してやっと近くまで行けるようなものを実際に量子で作ること自体が、昔の量子コンピュータのハードの人からすると、夢のようだったので、科学技術の進歩という意味では十分な成果だと感動した。ただ、実際に使えるソフトウェアを扱う物理系という観点からすると、いろんな意味での実用化はもうちょっとかなという感じはする。 湊氏(MDR):MDR でも量子回路を作っているが、実機使ってどんな問題が解けるっていうのは、今後期待が大きくなってくる。D-Wave が2015年に発表したときに、たまたまその直後にロサンゼルスの Google にいて、当時は D-Wave は絶対流行んないよねみたいな雰囲気で、ひと悶着あったが結局前に進んだ。今回の論文に関しても、スピード面に関しては疑いようがなく早いのは間違いないと思うので、この業界が前に進んでいくのは変わらないと思う。 宇都宮(AWS):ちなみに、今回ご登壇者の方々、根来さんは実験家、湊さんはベンチャー、残りの3名は理論家の方々、という立場で量子コンピュータを考えられていると思うのですが、量子超越性のような実験結果が出ることによって、理論家の方々の研究というのは実験の進歩によって変わってくるものなのでしょうか。 藤井氏(大阪大学):僕が研究を始めたときは、机上の空論みたいなもので、2006年の時の研究では10^10個の量子ビットを扱うという、絶対実験できない理論研究をしていました。それが今や50量子ビットだけれど本当に実験で動く世界になってきたので、理論を考えて提案すると実験で検証できるという、本来物理学のあるべき姿になってきたっていうのが、すごくエキサイティングだと思う。 […]

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【開催報告&資料公開】ML@Loft 第8回 「量子コンピュータ x 機械学習」(Part 1: ライトニングトーク編)

ML@Loft #8 「量子コンピュータ x 機械学習」(前半:LT) AWS 機械学習ソリューションアーキテクトの宇都宮 ( Twitter: @shokout ) です。本ブログでは、2019年11月20日に実施された ML@Loft 第8回  「量子コンピュータ x 機械学習」の開催概要を報告いたします。 ML@Loft は AWS 上で機械学習を開発・運用しているデベロッパー・データサイエンティストのための、コミュニティイベントです。月に1回、目黒の AWS Loft Tokyo で開催し、毎回活発な議論が行われています。 第8回は「量子コンピュータ」と「機械学習」について、アカデミック・ビジネスの第一線で活躍されている方々をお迎えしました。前半は10分ずつの自己紹介 LT 形式で量子コンピュータの現状と課題・実例を交えて問題提起頂いた後、後半は参加者全員参加型のパネルディスカッションで意見・知見の共有を行いました。 量子コンピュータの開発・運用に課題をお持ちの方、量子コンピュータ導入や戦略的投資を検討・決定する立場にある方などを参加対象として募集したところ、1日で100名を超えるお申し込みがあり、参加登録が150名の会場のキャパシティをオーバー、最後は泣く泣く受付を締め切ることになりました。受付には長蛇の列、今まで見たことがない AWS Loft Tokyo の光景、セッションは大変盛況でした。そしてこのイベント開催から間も無く、AWS では、AWS re:Invent 2019 にて、Amazon Braket という量子コンピュータのマネージドサービスが発表され、大きな話題を呼びました。 私自身、量子コンピュータ分野がバックグラウンドで、3年ほど前までは国立情報学研究所で光半導体物性を用いた量子情報研究を15年ほど続けてきました。この日ご登壇いただいた皆様は量子情報コミュニティで学生の頃からお世話になった方々です。量子コンピュータ業界が昨今非常にホットになって大変お忙しい中、お越しいただきました。 前半の LT セッションは、大阪大学の根来さん、メルカリの久保さん、大阪大学 藤井さん、MDR 湊さん、東芝 後藤さんより。10分ずつライトニング形式でお話いただきました。本ブログでは前半の模様をご紹介します。後半は、slido で会場にお越しの皆様からいただいたご質問・フィードバックを元に、パネルディスカッション形式でのお悩み相談会を行いました。ディスカッションは大変盛り上がり、ハッシュタグ #ML@Loft で多くの tweet をいただきました。この模様は、開催報告 blog part2 でご紹介します。 【参考リンク】 togetter: ML@Loft 第8回 「量子コンピュータ」x「機械学習」#MLLoft […]

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【開催報告】ML@Loft #7 ユーザー分析

こんにちは、AWS スタートアップソリューションアーキテクトの針原 (Twitter: @_hariby) です。10月23日の ML@Loft 第7回はユーザー分析をテーマに開催しました。 ML@Loft は機械学習のお悩み相談イベントで、目黒の AWS Loft Tokyo で2019年4月より毎月開催されています。AWS をお使いのお客さまがサービスの中に機械学習を取り入れて開発・運用していく際のお悩みを気軽に相談できる場が欲しい、ということで始まったコミュニティイベントです。登壇者 (相談役) が自己紹介を兼ねた10分ほどの Lightning Talk (LT) を順番に行った後、テーブルに分かれて具体的な相談・ディスカッションを行う、という二部構成で開催されています。過去の様子は登壇者のスライド付きでブログにまとまっています [#1 (MLOps), #2 (MLOps), #3 (Recommendation), #4 (Edge), #5 (NLP), #6 (MLPP とコラボ)]。

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【開催報告&資料公開】ML@Loft #6 × MLPP #4 – 自然言語・レコメンド・時系列解析

ML@Loft #6 × MLPP #4 「自然言語・レコメンド・時系列解析 」   AWS 機械学習ソリューションアーキテクトの宇都宮 ( Twitter: @shokout ) です。本ブログでは ML@Loft 第6回 x MLPP 第4回「NLP/レコメンド/時系列解析」の開催概要を報告いたします。 ML@Loft は、 機械学習を AWS 上でプロダクション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コミュニティイベントです。毎月テーマを設定し、前半は各分野のエキスパートの方々からの LT、後半は機械学習のサービス導入のノウハウや様々なツラミについて、LT のご講演者の方々を交えて参加者全員参加型のお悩み相談ラウンドテーブルという構成で AWS Loft Tokyo にて実施しています。次回の ML@Loft #8 は「量子コンピュータ x 機械学習」 をテーマに 11月20日 (水)開催予定です。

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【開催報告】ML@Loft #5 (NLP)

こんにちは、スタートアップソリューションアーキテクトの針原 (Twitter: @_hariby) です。8月27日に AWS Loft Tokyo で開催された機械学習のコミュニティイベント ML@Loft の第5回では、自然言語処理をテーマとして話が盛り上がりました。興味はあったけどこの日は予定が合わなかった、という方も居られるかもしれないので内容をまとめます。

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【開催報告】ML@Loft #4 (Edge)

こんにちは、スタートアップソリューションアーキテクトの針原 (Twitter: @_hariby) です。7月19日に AWS Loft Tokyo で開催された機械学習のコミュニティイベント ML@Loft の第4回では Edge Deep Learning をはじめとした技術についての話が盛り上がりました。興味はあったけど予定が合わなかった、という方のために内容をまとめたいと思います。

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【開催報告&資料公開】ML@Loft #3 – Recommendation

AWS 機械学習ソリューションアーキテクトの宇都宮 (Twitter: @shokout) です。本ブログでは ML@Loft 第3回「レコメンド」の開催概要を報告します。 ML@Loft は、 機械学習を AWS 上でプロダクション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コミュニティイベントです。毎月テーマを設定し、前半は各分野のエキスパートの方々からのLT、後半は機械学習のサービス導入のノウハウや様々なツラミについて、LT のご講演者の方々を交えて参加者全員参加型のお悩み相談ラウンドテーブルという構成で AWS Loft Tokyo にて実施しています。 第2回 [Blog] は、第1回で好評だった MLOps のテーマを引き続き、そして今回 6/21 (金) の第3回は過去の参加者アンケートで最も人気の高かった「レコメンド」をテーマに、豪華な LT 登壇者の方々にご協力いただき開催しました。

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【開催報告&資料公開】ML@Loft #2

AWS ソリューションアーキテクトの針原 (Twitter: @_hariby) です。ML@Loft はいわゆる機械学習の「お悩み相談会」で、5/13 (月) に AWS Loft Tokyo で第2回目を開催しました。第1回目 [Blog] に引き続き、機械学習の運用をテーマに Lightning Talk (LT) による話題提供と Round Table によるディスカッションの2部構成で行われました。 イベント開始前、AWS Loft Tokyo からの眺め 本ブログではこの ML@Loft #2 (MLOps) の様子についてお伝えします。次回 6/21 (金) のお申し込みも受け付けているのでディスカッションに参加されたい方はぜひお申込み下さい [ML@Loft #3 (レコメンド)]。

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【開催報告&資料公開】ML@Loft #1

AWS ソリューションアーキテクトの針原 (Twitter: @_hariby) です。先日スタートアップとデベロッパーのための場所、AWS Loft Tokyo において、新たな機械学習イベントが開催されました。本ブログではこの ML@Loft の第一回の様子についてお伝えしたいと思います。次回 5/13 (月) のお申し込みも受け付けています [ML@Loft #2]。 ML@Loft は、機械学習・深層学習システムを AWS 上でプロダクション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、コミュニティイベントです。当日の様子は有志の運営メンバーにより Togetter にまとめて頂いたように、機械学習のサービス導入のノウハウや様々なツラミについて、赤裸々な意見と熱い議論が繰り広げられました。

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