2021年度WG

プロセス・事例収集WG

機械学習を活用したシステムを開発する際、システムの目的や要件の定義、仮説検証(PoC)の評価指標、設計方法など、実行内容や手順の体系化された知見が蓄積されていない為、エンジニアが試行錯誤で凌いでいる状況がある。

本WGでは、実行内容・手順を収集し、プロセスとして纏めることを目的とし、実用例や研究成果の発表会等を開催する。

  • 仮説検証手順

  • 要件定義/設計/実装/テストのプロセス

  • プロジェクトマネジメント方法

幹事

  • 久野倫義(IPA)

  • 本橋洋介(NEC)

  • 土肥拓生(ライフマティックス)

  • 竹内広宜(武蔵大学)

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#wg_プロセス


システム基礎WG

機械学習が産業界で広く活用されていくにあたり、数学的背景・理論・アルゴリズムのみならず、実社会での応用を支えるシステムとインフラストラクチャがますます重要となります。学習・推論のいずれにおいても、プロセッサ、メモリ、ストレージ、ネットワークには高い性能と電力効率が求められ、それらを活用するシステムソフトウェアが欠かせません。システム基礎WGは、Systems for MLと呼ばれる領域のうち

・機械学習/深層学習フレームワーク

・プログラミング言語

・システムソフトウェア

・計算機アーキテクチャ、プロセッサ、ハードウェア、回路

などの分野に着目して国内の産学コミュニティの発展と活性化を目指すWGです。国内での産学/学会の壁を超えたコミュニティの活性化、そしてトップレベルの国際学会への日本からの論文採択数の増加を目指して活動を行っていきます。

幹事

  • 高前田伸也(東京大学)

  • 福田圭祐(Preferred Networks)

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#wg_システム基礎


本番適用のためのインフラと運用WG

学習、推論など機械学習パイプラインを支えるシステムや基盤(機械学習基盤)は、アプリケーション等機能要件やレイテンシ等非機能要件に応じて多様である。一方、産業界では多くが各社のエンジニアリングによるものであり、機械学習基盤特有の課題やシステムアーキテクチャのパターンが明らかになっていない。

本WGでは、1) 機械学習基盤特有の機能や業務要件を考慮したシステムデザインのパターンを明らかにし、2) 継続的で安定した機械学習パイプラインを実現できる企業や組織の数を増やすことを目指して活動を行っていく。

以下にトピックの例を挙げるが、これらのトピックに限らず議論し体系化も試みる。

  • EDA、実験、学習、本番系での予測も含むパイプライン、統合的機械学習基盤

  • モデルのライフサイクル管理・デプロイ、ガバナンス、サービング

  • feature storeやデータのバージョン管理、ガバナンス

幹事

  • 有賀康顕(Tresure Data)

  • 土橋昌(NTTデータ)

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#wg_インフラ_運用

GitHubレポジトリ

https://github.com/mlse-jssst/InfraOpWGProceedings


データ品質エンジニアリングWG

機械学習工学(MLSE)では学習・検証のデータの品質がとても重要になる。MLSEにおけるデータ品質の向上・確保・保証には、母集団とサンプルの性質のような数理的なアプローチと、要求に対するデータの網羅性のようなエンジニアリング的なアプローチがありうる。前者に関する研究は数理統計分野や機械学習分野において盛んに行われているが、後者に関する活動は盛んとは言えない。そこで本WGでは、前者に関する知見を基にしつつ、後者に関する技術を発展させることを目的とする。

具体的には、

  • データ品質を向上・確保・保証するための数理的な考え方や手法、メトリクスの調査と体系化

  • 要求を反復的に探索しデータの品質と対応付けるような手法やプロセスの確立

を目指していく。活動はQA4AIコンソーシアムなどと連携し、産学からの知見の融合を試みる。

幹事

  • 西 康晴(電気通信大学)

  • 小川 秀人(日立製作所)

  • 石川 冬樹(国立情報学研究所)

  • 光本 直樹(デンソー)

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#wg_データ品質エンジニアリング


機械学習システム セーフティ・セキュリティWG

機械学習を応用したシステムが社会で広く活用されるためには、セーフティ・セキュリティの確保が重要となる。本WGでは、機械学習システムのセーフティ・セキュリティを向上する技術に関し、以下を行う。

  • 既存のセーフティ・セキュリティ分析手法を機械学習システムに適用した事例の調査

  • 機械学習システムにセーフティ・セキュリティ分析手法を適用するアイデアの創出

これらをテーマとする発表会や検討会を行い、得た知見や課題を整理してまとめる。

なお、本WGでは、

  • 悪意のない偶発的・突発的な事故に対する安全性である「セーフティ」

  • 悪意を持って行われる人的な脅威に対する安全性である「セキュリティ」

の両方を扱う。

幹事

  • 金子朋子(NII)

  • 向山輝(NEC)

  • 髙橋雄志(NaiSS)

  • 野本秀樹(JAMSS)

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#wg_mls3