BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//connpass.com//Connpass//EN CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:connpass-機械学習 名古屋 研究会 #97 X-WR-CALNAME:connpass-機械学習 名古屋 研究会 #97 X-WR-TIMEZONE:UTC BEGIN:VEVENT SUMMARY:機械学習 名古屋 研究会 #97 DTSTART:20260416T100000Z DTEND:20260416T120000Z DTSTAMP:20260905T070722Z CATEGORIES: CREATED:20260319T110721Z DESCRIPTION:# 機械学習 名古屋 研究会\n\n## 注意\n\nCOVID-19対 策にしばらくオンラインイベントとします。\n\n「参加 者への情報」に記載したURLから参加してください。「 参加者への情報」はイベントに申し込んだ人のみ見る ことができます。\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 * 【その他】機械 学習名古屋のDiscordでのコミュニケーションも https://disc ord.gg/NqyhtTfC3r\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このイベン トはリモートで行います。「参加者への情報」に記載 したURLにアクセスしてください。その際、ニックネー ムをconnpassユーザー名にしていただけると助かります。 「参加者への情報」はイベントに申し込んだ人のみ見 ることができます。\n\n## 参加方法\n\n枠 | 事前準備 | 当 日 | 備考 \n---|---|---|--- \nリモート発表枠 | 論文・技術 ブログをまとめる（「発表方法」を参照） | 「参加者 への情報」のURLからリモート参加してください。 | 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リモート一般枠 | | 「参加者への情報」のURL から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## お問い合わせについて\n\nお問 い合わせのある方は、このページの「イベントへのお 問い合わせ」よりお気軽にお問い合わせください。\n\n フィードからのお問い合わせには気付かずに返信がで きない場合がありますのでご了承ください。\n\n機械学 習名古屋Discord（下記参照）でのお問い合わせもOKです 。\n\n## その他お知らせ\n\n### Discordサーバ建てました！ （本会と一緒です）\n\n勉強会の感想や質疑・資料の共 有、主催者側からの連絡、その他雑談など、色々な利 用法を想定しています。 以下のURLからご参加ください 。\nhttps://discord.gg/NqyhtTfC3r\n\n### 論文解説読み上げツー ルAuditory Learningを公開しました！（by n-kats）\n\nhttps://git hub.com/n-kats/auditory-learning のREADMEを参考に活用ください 。\n\n### 論文まとめ自動作成\n\nリポジトリにAGENTS.mdを 追加しました。 これによって、 codex等を使って「https:/ /arxiv.org/abs/{arXivID}\nをまとめて」と指示するだけでまと めが生成できるようになりました（コマンド実行許可 や簡単な質問はある）。\n\n後は、論文との内容一致の 確認や、ありそうな質問への準備をすれば、発表がで きるかもしれません。ご興味あればお試しください。\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### 論文が被っても大丈夫ですか\n\n大丈夫です。 過去に扱っていても、読む人や読む時期によって見方 が変わるため、得るものがあると思います。\nまた、発 表や論文を読むのに慣れていない人は、過去に発表さ れたものを自分でも読んでみて発表するのも良い勉強 になると思うので、是非チャレンジしてほしいです。\n \n### 途中までしか読めませんでした\n\n読めたところま で発表するのでもOKです。2回に分けても大丈夫です。 少しでもチャレンジして勉強することは良いことで、 この勉強会ではそれを応援したいです。\n\n## 差分\n\n### 第90回より\n\nAGENTS.md についての記載を追加した。\n\n## # 第86回より\n\n * Auditory Learning についての記載を追加 した。\n\n### 第62回より\n\n * 機械学習名古屋Discordにつ いての記載を追加した。\n\n### 第28回より\n\n * URLの通 知方法を新機能の「参加者への情報」へ変更した。\n\n# ## 第25回より\n\n * COVID-19対策にリモートのみとした。\n \n### 第24回より\n\n * リモート枠をリモート発表枠とリ モート一般枠に分けた（発表者人数把握のため）。\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\n## オープニング用カンペ\n\n機械 学習名古屋研究会は、機械学習に関する論文・技術ブ ログを読み、その内容をLTの形で発表しあう勉強会です 。\nこの勉強会を通して、新しい知識や論文を読む習慣 をいっしょに身に着けていきたいと考えています。\n\n 勉強会の進め方の説明をします。\n\n発表者は事前にま とめを作成し、githubのmlnagoya/surveysリポジトリにプルリ クを出します。 プルリクの順を目安に順に発表をしま す。\n発表は発表者数によりますが、10分程度を想定し ます。 発表後は質問やコメントの時間になります。\n 他の人の発表中など、発言しない方はマイクをオフに してください。\n\nこの勉強会では発表者を歓迎してい ます。\n機械学習を業務で使っている人だけでなく、チ ュートリアルレベルからステップアップしたい人や、 機械学習を使ったビジネスのネタを探している人の参 加も歓迎しています。\n発表や論文に慣れていない人は 、過去に発表があったものを自分でも読んで発表して みたり、読めたところまで発表して複数回に分けると いったことも良いと思います。\nCodex等を使ってまとめ を作る方法もあります。\n\nまた、機械学習名古屋のDisc ordができました。本会との共有です。そちらでのコミ ュニケーションも是非。\n\nhttps://machine-learning.connpass.com /event/388217/ LOCATION:オンライン (開始直前にURLを通知します) URL:https://machine-learning.connpass.com/event/388217/ END:VEVENT END:VCALENDAR