This slide had been presented at ET&IoT exhibition 2021, an industry conference on embedded systems and internet of things technology in Japan. Written in Japanese.
Also available on Google Slides.
https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vR4M69mxdOu0q9VPvTu_emx6-dyCr4g1LcHbMl0mp4okYp0OOoAQRYGUu5zbhDQ6BKmUlSTfpY3pvEZ/pub?start=false&loop=false&delayms=3000&slide=id.p
ET&IoT2021 テクニカルセッション
米国修士課程ベストセラーに学ぶ体系的ソフトウェアエンジニアリングの必要性
コンピュータサイエンスのみでは不足していることに産業界が気づき、ソフトウェアエンジニアリングという分野が登場して50年が経った。産業界は実践事例を生み出しながらその体系構築に貢献し、恩恵をあずかるサイクルが生まれている。これは組込みソフトウェアにおいても例外ではない。
現在、組込みを含む業界の進化は加速する一方であり、開発途中に当初見定めた前提条件すら変わってしまうという変化の時代にいる。この状況下で優れたエンジニアリングを継続していくためには、製品に組み込む要素技術のみを追求するのではなく、最新のエンジニアリング体系をベースラインとして自分たちの立ち位置を見直し、不足している部分を学習することが重要となる。
講演者3名を含むSEPA翻訳プロジェクトでは、米国修士課程においてベストセラーとなっている体系的解説書「Software Engineering: A Practitioner's Approach 9th edition」を翻訳し、「実践ソフトウェアエンジニアリング第9版」としてオーム社より2021年12月に発刊する。https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274227943/
これを機に、本セッションでは、ソフトウェアエンジニアリング体系とその実践、立ち位置を見直すために役立つ知見を紹介する。
Recursively Summarizing Books with Human Feedbackharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/abs/2109.10862
出典:Jeff Wu, Long Ouyang, Daniel M. Ziegler, Nisan Stiennon, Ryan Lowe, Jan Leike, Paul Christiano : Recursively Summarizing Books with Human Feedback, arXiv:2109.10862 (2021).
概要:MLモデルの学習のために行動の良し悪しを表すtraining signalを人間がループの中で提供する必要があるタスクが多く存在する.人間による評価に時間や専門的な知識を要するタスクの学習のためには,効果的なtraining signalを生成するためのスケーラブルな手法が必要となる.本論文では書籍全体の要約タスク(abstractive)を対象として,再帰的なタスクの分解と人間のフィードバックからの学習を組み合わせたアプローチを紹介する.モデルによる要約の中には人間が書いた要約の品質に匹敵する要約もあるが,平均するとモデルの要約は人間の要約に著しく劣ることが示された.
This slide had been presented at ET&IoT exhibition 2021, an industry conference on embedded systems and internet of things technology in Japan. Written in Japanese.
Also available on Google Slides.
https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vR4M69mxdOu0q9VPvTu_emx6-dyCr4g1LcHbMl0mp4okYp0OOoAQRYGUu5zbhDQ6BKmUlSTfpY3pvEZ/pub?start=false&loop=false&delayms=3000&slide=id.p
ET&IoT2021 テクニカルセッション
米国修士課程ベストセラーに学ぶ体系的ソフトウェアエンジニアリングの必要性
コンピュータサイエンスのみでは不足していることに産業界が気づき、ソフトウェアエンジニアリングという分野が登場して50年が経った。産業界は実践事例を生み出しながらその体系構築に貢献し、恩恵をあずかるサイクルが生まれている。これは組込みソフトウェアにおいても例外ではない。
現在、組込みを含む業界の進化は加速する一方であり、開発途中に当初見定めた前提条件すら変わってしまうという変化の時代にいる。この状況下で優れたエンジニアリングを継続していくためには、製品に組み込む要素技術のみを追求するのではなく、最新のエンジニアリング体系をベースラインとして自分たちの立ち位置を見直し、不足している部分を学習することが重要となる。
講演者3名を含むSEPA翻訳プロジェクトでは、米国修士課程においてベストセラーとなっている体系的解説書「Software Engineering: A Practitioner's Approach 9th edition」を翻訳し、「実践ソフトウェアエンジニアリング第9版」としてオーム社より2021年12月に発刊する。https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274227943/
これを機に、本セッションでは、ソフトウェアエンジニアリング体系とその実践、立ち位置を見直すために役立つ知見を紹介する。
Recursively Summarizing Books with Human Feedbackharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/abs/2109.10862
出典:Jeff Wu, Long Ouyang, Daniel M. Ziegler, Nisan Stiennon, Ryan Lowe, Jan Leike, Paul Christiano : Recursively Summarizing Books with Human Feedback, arXiv:2109.10862 (2021).
概要:MLモデルの学習のために行動の良し悪しを表すtraining signalを人間がループの中で提供する必要があるタスクが多く存在する.人間による評価に時間や専門的な知識を要するタスクの学習のためには,効果的なtraining signalを生成するためのスケーラブルな手法が必要となる.本論文では書籍全体の要約タスク(abstractive)を対象として,再帰的なタスクの分解と人間のフィードバックからの学習を組み合わせたアプローチを紹介する.モデルによる要約の中には人間が書いた要約の品質に匹敵する要約もあるが,平均するとモデルの要約は人間の要約に著しく劣ることが示された.
Innovation Policy in Korea & Best Practices in Business Sector_Mr. Lee Jipyeongscirexcenter
Innovation Policy in Korea & Best Practices in Business Sector_Mr. Lee Jipyeong, Senior Research Fellow, LG Economic Research Institute_日中韓国際シンポジウム「3カ国からみるイノベーション政策の現状と展望」Japan-China-ROK Symposium "Current Issues and Expectations on Innovation Policy in Three Countries"_20161122
20151104 health2.0 in Japan - clinical big data and subjectsNaotoKume
Japanese slides:
Current state of EHR development in Japan. Nation-wide EHR.
医療現場にあるビッグデータとその課題
Health 2.0 Day1
https://health2.medpeer.co.jp/program.html#A04
Science and technologies can change the futureKazuaki ODA
Nagoya University Mathematics School, 28th April (Wed), 2021
Lecture series "Science-major Person's Career and Potentials in the Global Technology Era"(No.3)
AIDMA → AISAS → AISAPA is one of a patient journey flame model at Evidence treatment for patients. This deck is a 3H private seminar was supposed to at 27th Feb 2020 but postponed by COVID-19 attack in Japan.
I show one of presentation part and would show AISAPA model at Health care marketing.
This document introduces deep reinforcement learning and provides some examples of its applications. It begins with backgrounds on the history of deep learning and reinforcement learning. It then explains the concepts of reinforcement learning, deep learning, and deep reinforcement learning. Some example applications are controlling building sway, optimizing smart grids, and autonomous vehicles. The document also discusses using deep reinforcement learning for robot control and how understanding the principles can help in problem setting.