機械学習工学研究会（MLSE）は、機械学習システムの開発・運用にまつわる生産性や品質の向上を追求する研究者とエンジニアが、互いの研究やプラクティスを共有し合う会です。 2018年度より、日本ソフトウェア科学会の公式研究会となります。 何をするの？ 近年の機械学習、あるいは深層学習（ディープラーニング）の発展に伴って、機械学習を利用するソフトウェアは急速に社会に浸透しつつあります。しかしその一方で、これまでのソフトウェア工学は、機械学習を組み込んだシステム（機械学習システム）の前に全くと言っていいほど通用しなくなってしまっています。機械学習ソフトウェアの開発・テスト・運用の方法論は未だに確立できておらず、開発現場ではエンジニア達が試行錯誤でなんとか凌いでいる状況です。 このような現状を踏まえ、機械学習システムに対しては「機械学習工学」ともいうべき、新たなパラダイムの確立・体
お知らせ 2024年9月1日より、connpassではスクレイピングを禁止し、利用規約に明記しました。以降の情報取得にはconnpass APIをご利用ください。APIご利用についてはヘルプページをご確認ください。 新機能 「QRコード読み取りによる出席機能」をリリースしました。事前に入場受付が必要な場合や、受付時に参加枠などによって個別の誘導が必要な場合にご利用ください。詳しくは こちら をご覧ください。 新機能 connpass APIに新しく、ユーザーのプロフィールを取得できるユーザーAPIを追加しました。APIリファレンスは こちら を、またAPI利用希望の方は こちら をご覧ください。
Keynote Speaker: Clark Barrett (Associate Professor at Computer Science of Stanford University, Co-Director of Center for AI Safety, USA) Title: Towards Rigorous Verification for Safe Artificial Intelligence Biography: Clark Barrett joined Stanford University as an Associate Professor (Research) of Computer Science in September 2016. Before that, he was an Associate Professor of Comput
5/17に開催された、機械学習工学研究会キックオフシンポジウムというイベントに参加してきました！ 機械学習特有の課題を見据えながら、既存のソフトウェア工学をベースにしながら今後の機械学習システムの開発・運用における品質や開発手法を一緒に考え議論する場であり、様々な立場の方々からの視点でかなり詳細に課題提起している会でした。 機械学習における課題は、機械学習関連の企業に勤めている人たちの間では、なんとなく解釈されていて、暗黙の了解のように皆共通で感じていることが多くあるのですが、一歩外に出ると、課題はもちろん理解されていないし、機械学習が魔法かのような扱いを受けることが多々あります。 （発注者と受注者の間で巻き起こる論争。。。。） Twitterなどで、課題提示している人もいますが、大抵は、文章量の少なさや背景知識の差が大きすぎて、マウントをとっているように聞こえることが多く、過去炎上してい
機械学習工学研究会（MLSE）は、機械学習システムの開発・運用にまつわる生産性や品質の向上を追求する研究者とエンジニアが、互いの研究やプラクティスを共有し合う会です。 2018年度より、日本ソフトウェア科学会の公式研究会として正式に発足しました。 近年の機械学習、あるいは深層学習（ディープラーニング）の発展に伴って、機械学習を利用するシステムは急速に社会に浸透しつつあります。しかしその一方で、従来型のITシステムに用いられてきた様々なソフトウェア工学的手法は、機械学習を組み込んだシステム（機械学習システム）の前に全くと言っていいほど通用しなくなってしまっています。機械学習システムの開発・テスト・運用の方法論は未だに確立できておらず、開発現場ではエンジニア達が試行錯誤でなんとか凌いでいる状況です。 このような現状を踏まえ、機械学習システムに対しては「機械学習工学」ともいうべき、
内閣府は、2019年10月付で、「研究データ基盤整備と国際展開ワーキンググループ報告書－研究データ基盤整備と国際展開に関する戦略－」を公表した。 同報告書は、内閣府「国際的動向を踏まえたオープンサイエンスの推進に関する検討会」の下に設置された、「研究データ基盤整備と国際展開ワーキンググループ」による検討結果を取りまとめたもの。 同報告書では、研究データを適切に管理・利活用するための基本的な考え方を述べたうえで、実現するための研究データ基盤システムの構築と周辺環境の整備、国際的ネットワークとの連携の推進などを示している。 報告書本文（pdf：全31ページ） 図表集１（pdf：全27ページ） 図表集２（pdf：全29ページ） ※以上、内閣府(accessed 2019-11-29) ［ニュースソース］ 国際的動向を踏まえたオープンサイエンスの推進に関する検討会 ― 内閣府 (accessed
国際動向を踏まえたオープンサイエンス推進のための方策等について検討し、本政策分野における国際プレゼンスの向上、及び国内施策の充実を図るため、国際的動向を踏まえたオープンサイエンスの推進に関する検討会を開催しています。 研究データ基盤整備と国際展開ワーキング・グループ第２フェーズ報告書（令和３年３月）（PDF形式：941KB） 研究データ基盤整備と国際展開ワーキング・グループ第２フェーズ報告書図表集（令和３年３月） １（PDF形式：858KB）２（PDF形式：1695KB） 研究データ基盤整備と国際展開ワーキング・グループ報告書－研究データ基盤整備と国際展開に関する戦略－（PDF形式：771KB） 研究データ基盤整備と国際展開ワーキング・グループ報告書図表集１（PDF形式：1119KB） ２（PDF形式：1945KB） 研究データリポジトリ整備・運用ガイドライン（PDF形式：893KB） 国
Here is the information from the NIH Figshare website and the message from the NIH Office of Data Science Strategy: "NIH is exploring how a generalist data repository might be useful to funded researchers. If you are an NIH-funded researcher with research data to share and no “domain-specific” repository to use, please check out https://nih.figshare.com What is the NIH Figshare? The NIH is pilotin
The State of Open Data 2019 report is the fourth in the series and includes survey results and a collection of articles from global industry experts. It is now the longest running longitudinal study on the subject, which was created in 2016 to examine attitudes and experiences of researchers working with open data – sharing it, reusing it, and redistributing it. This year’s survey received a recor
The State of Open Data 2019 – Global Attitudes towards Open Data By Alex Jackson • October 23, 2019 Majority of researchers want funding withheld and penalties for lack of data sharing Today Figshare, the online digital repository for academic research, launched its annual report The State of Open Data 2019, to coincide with global celebrations around Open Access Week. The report is the fourth in
Research Data Canada（RDC）とデータの標準化を図る非営利のコンソーシアムConsortia Advancing Standards in Research Administration Information（CASRAI）はこのたび、研究データ管理についての分野横断型用語集試験版を公開した。 この用語集にはコミュニティーで受け入れられている500の用語とその定義が収録される。必要な場合には更新を行う「生きた文書」として、データ管理に関係する用語を安定的、持続的に管理することを目的としている。用語集の最初の更新は9月第1週を予定している。 [ニュースソース] Trans-Disciplinary Glossary for Research Data Management － CODATA 2015/8/25
The Open Research Knowledge Graph aims to describe research papers in a structured manner
2019年8月16日、研究データの共有と活用の向上にむけて活動を行っている国際コンソーシアム“DataCite”が、DataCiteメタデータスキーマver.4.3を公開しました。ver.4.3には後方互換性があります。 ver.4.3では、世界の研究機関向けにオープンかつ持続可能な一意の識別子開発を目指すコミュニティ主導のプロジェクトResearch Organization Registry（ROR）のIDなど、機関識別子へのサポート等が行われています。DataCiteは、メタデータにROR IDを含むと、機関ごとの出版物の発見・追跡の効率化が図られ、所属機関に関する明確な情報が広く自由に利用可能になる、としています。 Identify your affiliation with Metadata Schema 4.3（DataCite Blog，2019/8/16） https://
Use the registryThe Research Organization Registry (ROR) includes IDs and metadata for more than 110,000 organizations and counting. Registry data is CC0 and openly available via a search interface, REST API, and data dump. Registry updates are curated through a community process and released at least once a month. More Join the communityROR is community-supported open infrastructure driven by org
Kratz J and Strasser C. Data publication consensus and controversies [version 3; peer review: 3 approved]. F1000Research 2014, 3:94 (https://doi.org/10.12688/f1000research.3979.3) NOTE: it is important to ensure the information in square brackets after the title is included in all citations of this article.
PIG Dataset is publicly available data for academic research on piano fingering. It is a collection of classical piano pieces with fingering annotations for all musical notes. Upon the use of PIG Dataset, we kindly ask every user to explicitly cite/mention the following paper. Thank you for your understanding and we hope that you find the dataset useful. Updates (22/5/12, version 1.12) Minor corre
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