さんまの会2019

さんまを焼いている様子

秋も深まり冬の足音が聞こえる11月20日,秋の名物さんまを焼いて食べる会が催されました.

とても大振りでお魚屋さんによると今年最後のさんまだそう.身から油を落とし,辺りに香ばしい匂いを立たせながらじっくりと焼かれていくさんま.我々に秋を感じさせるには十分すぎる光景でした.

この日のために七輪と炭を買って持参したさんま奉行梅田さんの手によって焼かれたさんまは塩加減も程よく,脂も当然のっていて絶品.

今年は例年に比べ不漁で価格も高騰している中,とてもいいさんまを秋の終わりに食べることができました.

さんまのほかにも各自持ち寄ったウィンナー,餃子,焼きそば,ホットサンド,焼きおにぎり,鮭のホイル焼き,マシュマロなど様々な食材をフライパンやホットプレートで焼いたり蒸したり炙ったりしました.中にはマシュマロを大炎上させる人も..

下宿をしているとさんまはもちろん,焼き魚を食べる機会は早々ありません.秋の趣を感じつつ,おいしい思いをできるとてもいいイベントでした.

ジャーナルクラブ「Explaining Models: An Empirical Study of How Explanations Impact Fairness Judgment 」

研究室のジャーナルクラブで発表した論文の紹介スライドです。

概要:「機械学習によって作成された学習器には、差別的な観点が入っている恐れがある。この問題点を人間が知覚し改善できるように、学習器の出力プロセスについて人間に説明する手法を複数提案し、効果を測定した。説明手法によって異なる効果があり、その効果も被験者の機械学習への信頼性によって変化した。」

ジャーナルクラブ「Efficient chemical-disease identification and relationship extraction using Wikipedia to improve recall」

11/20のジャーナルクラブで紹介した論文です。

テキストマイニングによって症例における原因化学物質と疾患の関係を特定しようという研究です。本研究の特徴としては、Wikipediaのリンク構造に着目して病理情報を入手しようとした点にあります。リダイレクトに着目して幅広い記事からデータの取得を試みた点は参考になりました。

ジャーナルクラブ「電子書籍アプリケーション用背景色生成システムの提案」

ジャーナルクラブで発表したスライドです。概要は以下の通りです。

「本研究では、小説文章に含まれる単語から情景に適した背景色を生成し表示するシステムを開発した。これにより、電子端末の持つ表現力を活用し、読者へより場面の情景を伝え、感情移入を促す効果を実現した。実験の結果、感情移入のしやすさにおいて従来の表示形式の評価を上回り、有用性が確認できた」

機械学習・深層学習の勉強会を開催

機械による文章の自動生成に興味を持ったので個人的に勉強しました。自分が学んだことを確認する意味も含めて、研究室生向けの勉強会を開催しました。その際のスライドを共有します。

文章の自動生成の勉強というよりは、機械学習の基本的な知識の確認といった形になりました。とりわけニューラルネットワーク(NN)についての確認を重点的に行いました。

引き続き文章の自動生成についての勉強を行う予定です。次回の勉強会では、ちょっとした機械学習を実際に行うといったことができたらと考えています。