本イベントは次世代システム研究室による
「新技術を実サービスに利活用するために行っている研究開発について、各担当者からトークを行う勉強会イベントです。

新しい技術や大規模なウェブサービスに興味がある方、
GMOのエンジニアが普段どうのようにしているのか興味がある方
是非ご参加ください。皆さんのご参加をお待ちしています！！

タイムテーブル

※進行状況により時間が前後する場合があります

トークテーマ

ディープラーニングの学習を効率化するメタ学習と転移学習を検証してみた

人工知能（AI）のディープラーニングはあらゆる分野で人間を超える成果を出すようになりました。
しかし、ディープラーニングの力を十分に引き出すには、大量のデータとそれなりのコスト（時間とお金）をかけて学習モデルを作成しなくてはいけません。
今回は時間とお金をなるべくかけずにより良いモデルを作成するため、学習手法を学習する「メタ学習」と、学習済みモデルを他に適応する「転移学習」の２つの技術について紹介します。

Plasmaの研究トレンド

Blockchainにはスケーラビリティの課題が以前からあがっています。この課題の解決の手段のひとつとしてPlasmaが注目されています。2017年8月にPlasmaが発表され2年が経ちました。
Plasma界隈には何が起きたか。我々は今までの研究のトレンドを捉えて、Plasmaに関わる論文、記事を読んだり、ソースを解読したりすることで、Plasmaの知見を高めています。今回のセッションでこのPlasmaの研究を通して得た結果などを紹介します。

金融×最先端技術：FX予測においてON-LSTMとGANはLSTMに勝てるのか？

今さら聞けない代表的なニューラルネットであるLSTMを用いて、FX（外国為替証拠金取引）予測を試しました。
さらに、主要な機械学習カンファレンスのICLRで今年のベスト論文賞をもらったLSTM改良版のON-LSTMを紹介し、ON-LSTMとON-LSTM＋GANも試します。
FXのトレンド予測や売買予測で、今回実験した最新のON-LSTM やON-LSTMとGANの組み合わせがLSTMに勝てるのか、比較検証した結果をお話させていただきます。

次世代システム研究室とは

GMOインターネットグループにおいて、全社横断で技術的課題に取り組むCTO組織です。
直近の研究課題は機械学習、深層学習、量子コンピューティング、Blockchain、AR、VR。

◆次世代システム研究室のブログ
https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/
◆データサイエンティストのインタビュー
https://recruit.gmo.jp/recruiting/talk/06/

会場について

東京都渋谷区桜丘町26-1 セルリアンタワー 11F （渋谷駅から徒歩3分）
ロビー階にて特設受付を設置しています。受付後、エレベーターで11Fにお上がりください。
GMOインターネットグループ内にあるイベントスペース GMO Yoursで開催します。

注意事項

※ 19:30を過ぎると地下タクシー寄せエントランスからの入場になります（20:00最終受付）
※ 館内は禁煙です
※ 退館後の再入場はできません