Preferred Networksにおける研究と開発

セッション概要

我々Preferred Networksは最先端の機械学習技術の実用化により現実世界の課題を解決することを目指しています。そんな我々にとって、「研究」と「開発」の関係は非常に深く、様々な課題に対して両面からの知識経験を発揮し取り組む必要があります。学術研究者出身という自分自身の背景も踏まえつつ、Chainer や Optuna 等の何個かの事例を挙げながら、私の「研究」と「開発」に対する考え方や、こういった取り組みにおける重要なスキル・体制などについてお話できればと思います。

スピーカー

秋葉 拓哉（あきば たくや）

株式会社Preferred Networks
機械学習基盤担当VP
Twitter @iwiwi

2015 年より国立情報学研究所助教。2016 年より株式会社 Preferred Networksリサーチャー。2018 年より株式会社 Preferred Networks 執行役員兼機械学習基盤担当VP。分散深層学習フレームワーク ChainerMN、分散ベイズ最適化フレームワーク Optuna 作者。書籍「プログラミングコンテストチャレンジブック」共著、書籍「問題解決力を鍛える！アルゴリズムとデータ構造」監修。Kaggle Grandmaster。

登壇資料

c5_PFNにおける研究と開発_公開版.pdf