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SUMMARY:機械学習 名古屋 研究会 #19
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DESCRIPTION:# 機械学習 名古屋 研究会\n\n## 概要\n\n機械学
 習に関する論文・技術ブログを読み、情報共有のLTをす
 る勉強会です。\n\n  * 【発表者・事前に】 論文・技術
 ブログのまとめ作成（研究会の GitHub リポジトリにプル
 リク）\n  * 【当日】 発表・質疑応答・不明点の解明\n\n
 （参加枠は発表者優先。リモート可。）\n\n## 対象\n\n  *
  機械学習を業務・趣味で用いている人\n  * チュートリ
 アルや基本的な技術書をある程度読み終え、次のステ
 ップへ進みたい人\n  * 機械学習を使ったサービスのネ
 タを探している人\n\n## 目的\n\n急速な進歩を続ける機械
 学習の分野で活躍するには、最新技術の情報収集が重
 要です。多人数で情報収集・共有をすれば効率的です
 。この勉強会で、\n\n  * 知識のアップデート\n  * 論文を
 読む習慣付け\n  * 発展的・実践的な知見の獲得\n\nをし
 ましょう。\n\n## 時間割\n\n合計2時間のLT会を行います。
 発表者数で割った時間が一人あたりの持ち時間です。 
 一人あたり、発表5分、質疑応答5分を想定しています。
 \n\n## 会場\n\n  * 有限会社 来栖川電算 会議室\n  * 名古屋
 市中区新栄1-29-23 アーバンドエル新栄2階\n  * 電源・Wi-Fi
 あり\n\n## 参加方法\n\n枠 | 事前準備 | 当日 | 備考  \n---|-
 --|---|---  \n現地発表枠 | 論文・技術ブログをまとめる（
 「発表方法」を参照） | 会場に来て発表する | 読む論
 文が決まらない場合も現地発表枠で申し込んでくださ
 い  \n現地一般枠 |  | 会場に来て発表につっこみを入れ
 る | 会場の制約のため、現地発表枠と現地一般枠の合
 計人数は、12人以下とします。  \nリモート枠 |  | 開始
 直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、リ
 モート参加してください。 |   \n  \n## 発表方法\n\n論文
 ・技術ブログを開催日時までに読んで、マークダウン
 形式で簡単にまとめ、研究会の GitHub\nリポジトリにプ
 ルリクエストを出してください。不明な場合などは代
 行します。その場合、管理者宛にまとめた.mdファイル
 を送付してください。\n\n### 論文・技術ブログのまとめ
 方について\n\n次は、まとめの章立ての例です。このよ
 うな内容をまとめてください。\n\n章 | 内容  \n---|---  \n
 どんなもの？ | 手法の概要  \n先行研究と比べて何がす
 ごい？ | 新規性について  \n技術や手法の肝は？ | 手法
 のポイント  \nどうやって有効だと検証した？ | 評価指
 標など  \n議論はある? | 論文の研究で出た予想や残った
 課題など  \n次に読むべき論文 | 関連する論文  \n  \n論
 文まとめテンプレートを用意しています↓\n\n論文まと
 めテンプレート\n\nテンプレートなどを利用して、マー
 クダウン形式（.md ファイル）でまとめを作成してくだ
 さい。\n\n### 提出方法\n\n提出は、研究会の GitHub リポジ
 トリ へのプルリクエストで行います。\n\n`{研究会日付}
 _reports`ディレクトリ内に、発表と紐づくようなパス（
 論文タイトル、発表者名など）でまとめを配置してく
 ださい。例えば、第1回論文まとめディレクトリを参考
 にしてください。\n\nGitHub を使えないなどの場合は、当
 日までに論文をまとめた .md\nファイルを管理者宛に送
 付（もしくは共有URLを提示）いただければ、プルリク
 代行いたします。\n\n## FAQ\n\n### どうまとめたらいいか
 分からない\n\nまとめの章立ての例や、論文まとめテン
 プレートは、 落合陽一氏の論文まとめ方（あるスライ
 ドの65ページ目） を参考に作成したものです。\n考え方
 やコツは、これまでのまとめ（例えば、第1回論文まと
 めディレクトリ）や、以下に挙げる参考サイトなどを
 参考にしてください。\n\n#### 参考\n\n  * 高速で論文がバ
 リバリ読める落合先生のフォーマットがいい感じだっ
 たのでメモ - 書架とラフレンツェ\n  * パワポ版の落合
 先生流論文要旨のテンプレートを作ったので配布する -
  一人ぼっちのライフハック生活\n\n### GitHub の使い方（
 プルリクエストのやり方）が分からない\n\nプルリクエ
 ストには GitHub のアカウントが必要です。プルリクエス
 トの方法は次の記事が参考になります。\n\n  * 【GitHub】
 Pull Requestの手順\n  * GitHubでFork/cloneしたリポジトリを本
 家リポジトリに追従する\n\n### 最新論文でないですが大
 丈夫ですか\n\n会の趣旨から大きく離れていなければ大
 丈夫です。\n\n### 画像を入れたい\n\n外部サイトに画像
 を置く以外にも、`20xxxxxx_reports/{発表との対応が分かる
 ディレクトリ名}/xx.png`のようなパスに画像を置く方法
 をおすすめします。\n\n## 差分\n\n### 第14回より\n\n  * ア
 ンケートを無くした。\n  * 現地発表者は読む論文が決
 まっていなくても最初から現地発表枠で申し込む方式
 に変更した。\n\n### 第13回より\n\n  * 論文以外にも技術
 ブログも可とした。\n  * 発表しなくても可とした。た
 だし、枠は発表者優先。\n  * リモート参加を可とした
 。\n\nhttps://machine-learning.connpass.com/event/148242/
LOCATION:名古屋市中区新栄1-29-23 (アーバンドエル新栄2階)
  (有限会社来栖川電算)
URL:https://machine-learning.connpass.com/event/148242/
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