トークセッション

Talk Session

数学 x Tech
深層学習をサービスに組み込むTech企業が増えてきていますが、ブラックボックス化や大量のデータを準備する必要性などの理由から深層学習のみで全ての課題を解決することは難しいです。深層学習と数理計画問題を組み合わせることでより多くの問題にアプローチできることをご紹介しながら、数学にバックグラウンドを持つパネラーを中心に、「Techのための数学」「数学を活かした実問題解決」について議論します。


日時・場所
日時：７月13日10:15-10:45
場所：ファカルティルーム
登壇者
渡邊 陽介(ZOZOテクノロジーズ/九州大学マス・フォア・インダストリ研究所)
1985年生まれ。高校卒業後渡米後University of California, Los Angeles(学士号)とUniversity of Utah(博士号)で数学を学び、University of Hawaiiで助教をし転職をきっかけに２０１８年日本帰国。現在はZOZOテクノロジーズ、理論機械学習チーム、チームリーダーと九州大学マス・フォア・インダストリ研究所、訪問研究員などとして機械学習やデータサイエンスの研究に従事
日暮 立(Yahoo! JAPAN研究所)
京都大学大学院農学研究科修了。 2009年 ヤフー株式会社入社。 検索システムのシステム運用、リスティング広告運用システムのバックエンドの開発の経験を経て、2016年よりYahoo! JAPAN研究所にて研究開発を担当。 Yahoo! 知恵袋の見出し生成タスク、Yahoo!トップアプリの位置情報を活用したデータ解析、数理最適化によるユーザのWeb行動の分析等に従事。
吉田 明広(九州大学大学院数理学府 藤澤研究室)
九州大学大学院数理学府修士課程に在籍中。専門は数理最適化・グラフ解析・深層学習およびそれらの産業応用。研究室ではYahoo! JAPANやPanasonicなど10社以上との共同研究に参画し、数理モデルを活用した実問題解決を推進。現在は主にYahoo! JAPANと共同で、ユーザの動的興味に着目したWebsiteの評価指標の研究やバイクシェアリングサービスの最適化について研究を行なっている。