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機械学習工学研究会（MLSE）は、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発足した新しい研究会です。
近年の機械学習、特に深層学習（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の手法は、機械学習を組み込んだシステム（機械学習システム）に全くと言っていいほど通用しなくなっています。
そういった問題を解決するため、本研究会では、機械学習システムを開発・運用するためのソフトウェア工学的手法やツール（機械学習工学）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場を提供してきます。
このシンポジウムは、MLSEの最初の公式活動として、機械学習・ソフトウェア工学を代表する研究者・エンジニアが一同に会し、機械学習工学のあるべき姿を議論します。
イベントのプログラム・更なる詳細は https://sig-mlse.wixsite.com/kickoff をご覧ください。
Twitterのハッシュタグは #mlse_kickoff をご利用ください。
なお、パネルディスカッションでの質問を、 sli.do で受け付けます。
URL: https://app2.sli.do/event/kjbpy6hg/ask
コード: #3173
親作品・子作品を見る近年の機械学習、特に深層学習（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の手法は、機械学習を組み込んだシステム（機械学習システム）に全くと言っていいほど通用しなくなっています。
そういった問題を解決するため、本研究会では、機械学習システムを開発・運用するためのソフトウェア工学的手法やツール（機械学習工学）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場を提供してきます。
このシンポジウムは、MLSEの最初の公式活動として、機械学習・ソフトウェア工学を代表する研究者・エンジニアが一同に会し、機械学習工学のあるべき姿を議論します。
イベントのプログラム・更なる詳細は https://sig-mlse.wixsite.com/kickoff をご覧ください。
Twitterのハッシュタグは #mlse_kickoff をご利用ください。
なお、パネルディスカッションでの質問を、 sli.do で受け付けます。
URL: https://app2.sli.do/event/kjbpy6hg/ask
コード: #3173
