株式会社フェズ データサイエンティストの松﨑です。

今回は、8月28日に開催した「KDD論文読み会」についてご紹介します。

KDD (ACM Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining) とは、機械学習のトップカンファレンスのひとつです。

この論文読み会は、最新の機械学習手法について理解を深めることと、参加者同士の情報交換を目的とし、小規模且つカジュアルな雰囲気で開催いたしました。

当日はオンライン視聴を交え、国内有名大学・研究機関をはじめ、多種多様な所属から約40名の方々にご参加いただきました。

（※会場では、消毒・検温・換気・座席間隔をあける等、新型コロナウイルス感染防止対策を徹底いたしました。）

プログラムは、以下の通りです。

【発表1】
■発表論文
Markdowns in E-Commerce Fresh Retail: A Counterfactual Prediction and Multi-Period Optimization Approach (Applied Data Science)
■発表者
松﨑　遥（株式会社フェズ データサイエンティスト）
■発表概要
アリババグループの論文です。スーパーマーケットにおける生鮮食品の値下げ率を動的決定するアルゴリズムを紹介しました。

【発表2】
■発表論文
Differentiable Pattern Set Mining (Research)
■発表者
Yohei Kondo
■発表概要
遺伝子配列におけるパターンマッチングを微分可能なオートエンコーダーで行う手法をご紹介いただきました。

【発表3】
■発表論文
Metric Learning via Penalized Optimization (Research)
■発表者
なない
■発表概要
計量学習の最適化手法をご紹介いただきました。

【発表4】
■発表論文
(1) A Transformer-based Framework for Multivariate Time Series Representation Learning (Research)
(2) ST-Norm: Spatial and Temporal Normalization for Multi-variate Time Series Forecasting (Research)
(3) Quantifying Uncertainty in Deep Spatiotemporal Forecasting (Research)
■発表者
CookieBox26
■発表概要
トランスフォーマーベースのSpetiotemporal系列の予測について、様々な視点からご紹介いただきました。

【発表5】
■発表論文
Dimension-wise Separable 2-D Graph Convolution for Unsupervised and Semi-Supervised Learning on Graphs (Research)
■発表者
YutaroTsuchiya
■発表概要
グラフ埋め込みの学習におけるセパラブルネットワーク手法をご紹介いただきました。

発表後、さまざまな観点から機械学習についての意見や質問が積極的に飛び交い、活気にあふれる会となりました。

参加者からは、「一方的なスポンサーからの発表ではなく、一般発表の場を用意して頂き有難い」「発表・質疑応答ともにハイレベル」といった声をいただきました。

今後も、小売の科学の追求や、機械学習全般をテーマに定期的に開催できたらと考えています。

次回は12月のNeurIPS(ニューリプス)論文読み会を予定しておりますので、興味のある方はぜひお気軽にご参加ください。

【筆者プロフィール】
株式会社フェズ　R&Dグループマネージャー
東京大学教養学部後期過程基礎科学科（数理科学分科）。同大学院、総合文化研究科修士（広域科学専攻・複雑系生命科学）
在学中にGoogle Summer of Codeに参加したことでプログラマを本格的に開始、スタートアップSargassoにジョイン。SargassoでiPhoneアプリケーション、ワークスアプリケーションズでレシート画像認識、リクルートで興味予測、PKSHAで画像AI、フェズで時系列予測+強化学習アルゴリズムを主に開発。
著書に「微分・画像・ディープラーニング(KSP)」「数学のロマンが詰まった 夜も眠れないほど面白い18の数学エピソード ロマンティック数学ナイト（KADOKAWA・共著）」

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