参加登録 -> https://mlloft6.splashthat.com/

今回はML@Loftとの共同開催です。会場の都合で参加登録はこちらからお願いします。

ML@Loft connpassページ

イベント概要

Machine Learning Production Pitchは、機械学習について業務で培った知見や経験や苦労話を共有できる場を提供することを目的としたMeetupです。機械学習に取り組み、実社会への適用に日々もがき苦しみ楽しんでいる方々を対象としております。

機械学習を実際の製品やサービスに提供するためには、企画（プランナー）、設計（機械学習エンジニア、データサイエンティスト）、基盤（サーバーサイドエンジニア、インフラエンジニア）、品質保証（QAエンジニア、セキュリティエンジニア）など様々な職種の協力が必要です。Machine Learning Production Pitchは毎回テーマを決めて実務者の方々に発表して頂きます。

• 開催日：2019年9月20日（金）18：30受付開始　19：00スタート
• 場所：アマゾン新目黒オフィス 目黒セントラルスクエア17F
• 参加費：無料
• 対象 : 実務で機械学習に携わる（企画、設計、基盤、品質保証）方、機械学習に携わる学生の方

第４回のテーマは機械学習の「設計」となります。今回はML@Loft #6との共同開催で、ML@Loftスタイルでお送りいたします。発表15分x4名の後にラウンドテーブル20分x2を設けて、登壇者の方と密度の濃い議論します。今回の登壇者は富士通研究所、エムスリー株式会社、ストックマーク株式会社、TIS株式会社より合計4名に発表して頂きます。また、ラウンドテーブルではお酒を飲みながら議論します。登壇者の方々とトコトン議論しましょう！

今回のキーワード
機械学習、実運用、アルゴリズム、NLP、時系列データ処理

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アクセス

AWS Loft Tokyo

アマゾン新目黒オフィス 目黒セントラルスクエア17F
〒141-0021　東京都品川区上大崎3-1-1
(JR 山手線、東京メトロ南北線、都営三田線、東急目黒線「目黒駅」より徒歩1分)

https://goo.gl/maps/V9rV296qo97oXMSf6

注意事項

• 技術交流が目的の勉強会ですので、採用、営業活動目的の方はご遠慮下さい。
• 参加目的が不適切だと判断される場合には、運営側で参加をキャンセルさせていただく場合がございます。
• 会場スタッフがイベントの様子を写真撮影させていただくことがあります。
• 会場は禁煙となっております。
• 懇親会ではアルコールの提供がありますが、未成年者の方や車を運転される方の飲酒は法律で禁止されています。

コミュニティ規範

• このコミュニティの全メンバーが、以下の行動規範に従う必要があります。このコミュニティの全メンバーが、いかなるイベントにおいても、オーガナイザーによる協力のもと、この行動規範を遵守することが求められています。私たちは、このコミュニティの全ての参加者が、誰にとっても安全な環境を保障するために、協力し合うことを期待しています。

• 私たちのコミュニティは、性別、性的自認、外形的な性別、年齢、性的指向、障害、身体的特徴、身体のサイズ、人種、民族、宗教（あるいは無宗教）、技術の選択、を理由としたハラスメントの無い状態を維持すべく行動します。私たちは、コミュニティメンバーに対する、いかなる種類のハラスメントも容認しません。性的な表現や画像は、トーク、ワークショップ、パーティ、Twitter その他のオンラインメディアを含め、いかなるコミュニティイベントでも、不適切なものとします。これらの規則を破った参加者は、オーガナイザーの決定のもと、制裁を受けるか、当該イベントおよび将来のあらゆるイベントあるいはコミュニティから、払い戻し（もしある場合でも）無しで参加を拒絶されることがあります。

• このコミュニティ行動規範は、 https://gist.github.com/atsushieno/b6fa985354b5583f027d10618f6d1438 を参考にさせていただいております。会場内だけでなく、ブログや SNS などでの発信、コメントなどをされる際にも、行動規範への違反がないようご留意ください。

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アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社より会場提供を頂いております。 - AWS Loft Tokyo

タイムテーブル

登壇者紹介

梅田裕平

富士通研究所 主任研究員

株式会社富士通研究所に入社後、制御技術やAI技術に従事。

富士通研究所の人工知能研究所では、様々な黒魔術最先端技術を研究開発しています。その中の一つである時系列データ解析技術は特に力を入れて推進しています。特に研究レベルとしてどのように技術に取り組んでいるか紹介します。

河合俊典 vaaaaanquish

エムスリー株式会社 機械学習エンジニア

Sansan株式会社、Yahoo! JAPANで機械学習の実務応用、チームマネージメントを行なう。2019年2月よりエムスリー株式会社、機械学習エンジニア。医師のプロファイリングや分析、レコメンドエンジンの作成に従事。https://vaaaaanquish.jp

医療従事者の知識レベル向上において、適切な医療論文のレコメンドエンジンの作成は重要なファクターとなり得る。本発表では、http://m3.com内で展開されている医療論文関連サービスにおける、医師情報と論文情報の紐付け及び、明確な教師データがない状態での論文レコメンドシステムの構築と運用について解説する。

押条祐哉 kaeru_nantoka

ストックマーク株式会社 機械学習エンジニア

証券会社営業職、金融系SEとして働く傍ら kaggle にハマり、仕事でも機械学習に関わりたいと思い転職。2019年4月より現職。現在は、ストックマークのメインプロダクトである 「Anews」の機械学習周りの検証・実装に携わっている。

新しい案件にアサインされた時や仕事で特定のドメインの深い知識が必要になった時、「社内 (チーム内) に XX に詳しい人っていないだろうか」と考えることは少なくない。ストックマークでは、組織の情報収集の効率化、チームメンバーの情報感度の向上に課題感を感じている法人向けに「自分のビジネスに直結するニュース」をお届けする 「Anews」を提供・運用してきた。本発表では、Anews の運用で蓄積されたデータを利用し、「Who Knows What?」を可視化し組織のナレッジシェアをより効率的に促進するための機能の一つである「知見者推薦システム」を構築した話をする。

久保隆宏 icoxfog417

TIS株式会社

化学系メーカーの業務コンサルタント出身。 既存の技術では業務改善を行える範囲に限界があるとの実感から戦略技術センターへ異動。 現在は会計/投資分野をテーマとし、主にESG評価への活用をテーマに 研究中。

アンケート

より良いコミュニティにするためイベント終了後にアンケートにご協力下さい！

https://forms.gle/sZ9jdu8FjfiC8LUU7