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X-WR-CALDESC:connpass-JEDAI データサイエンス分科会 #1 集まれ
 データサイエンティスト・MLエンジニア！
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 データサイエンティスト・MLエンジニア！
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SUMMARY:JEDAI データサイエンス分科会 #1 集まれデータサ
 イエンティスト・MLエンジニア！
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DESCRIPTION:# JEDAI データサイエンス分科会 #1 集まれデー
 タサイエンティスト・MLエンジニア！\n\nJEDAI\nデータサ
 イエンス（DS）分科会は、Databricksを活用したデータサ
 イエンス・MLに興味のある方向けのミートアップイベン
 トです。DS分科会では、Databricksを用いた各社の具体的
 な事例共有、最新のアップデート情報の提供、そして
 参加者同士の交流を深めることを目的としています。\n
 \n第1回目となる今回は、DS分科会の運営サポーターを務
 める各社のエンジニアがDatabricksの活用事例に焦点を当
 てたライトニングトークを行います！\n\n# 開催概要\n\n
 日時：2024年6月20日（木）18:30 開始 場所：WeWork 東京ス
 クエアガーデン（東京都中央区京橋3-1-1 東京スクエア
 ガーデン 14F）\n\n# タイムテーブル\n\n時間 | アジェンダ
  | 登壇者(敬称略)  \n---|---|---  \n18:00 - 18:30 | 受付開始（
 設営/登壇者スライド表示テスト） |   \n18:30 - 18:40 | オ
 ープニング（挨拶/分科会説明/流れ説明/諸注意） | デ
 ータブリックス 小谷 尚太郎  \n18:40 - 18:50 | 雑談タイム
 🍺 | 小谷尚太郎  \n18:50 - 19:05 | LT1：MLOpsの実践 | 楽天証
 券 郭程程  \n19:15 - 19:30 | LT2：Databricksによるベクトル検
 索の活用方法 | 豊重翔大  \n19:40 - 19:55 | LT3：金融分野特
 化の大規模言語モデル構築までの道のり | JDD 山田 正嗣
   \n20:05 - 20:15 | LT4 : データサイエンティストのためのデ
 ータガバナンス with Unity Catalog | 飯塚 希翔  \n20:15 - 20:30 
 | 雑談タイム |   \n20:30 | クロージング（会場片付け） | 
   \n  \n## 発表内容・登壇者紹介（敬称略）\n\n### LT1：MLOp
 s StacksによるMLOpsのBest Practice\n\n発表者：楽天証券 郭程
 程\n\nAIの活用が進む中で機械学習オペレーション\n(MLOps
 )は機械学習モデルをビジネス適用するために必要な開
 発と運用を効率化することができることで注目が集ま
 っています。なぜMLOpsが必要なのか、どこまでにする必
 要があるか、Databricks上でのBest\nPracticeを楽天証券のユ
 ースケースを合わせてご紹介いたします。\n\n発表者プ
 ロフィール：博士時代では国内外の研究所で天文衛星
 のデータ解析を行っていました。現在では楽天証券AIデ
 ータ＆ヒューマンラボでデータサイエンティストをし
 ています。主にテックリーダーとしてデータとAIのプロ
 ジェクトをリードして、クラウドアーキテクチャー、
 データエンジニアリング、データサイエンス、MLOpsなど
 幅広く携わっています。\n\n### LT2：Databricksによるベク
 トル検索の活用方法\n\n発表者：豊重翔大\n\nデータサイ
 エンティストとして把握しておきたいビジネス視点で
 のベクトル検索に関する説明と\nエンジニアリング視点
 でのベクトル検索に関する説明（Databricksによる実装方
 法）をご紹介します。\n1.ドキュメント検索に関するPJ
 を開始するうえでの留意点 2\\. Databricksによりベクトル
 検索を実装する利点 3\\.\nDatabricksによるベクトル検索の
 実装\n\n発表者プロフィール コンサルタントとして、サ
 プライチェーンの業務改革PJや新規事業立案PJに従事す
 ることでキャリアをスタート。\n時代の流行に乗った結
 果、最近ではデータに関するPJに従事している。 大学
 院生時代に研究した機械学習の知識を呼び起こしなが
 ら、日々奮闘中。\n\n### LT3：金融ドメイン特化のための
 大規模言語モデルのインストラクションチューニング
 評価\n\n発表者：JDD 山田 正嗣\n\n大規模言語モデル（LLM
 ）は様々な領域で利用されるようになっています。本
 発表では、特に金融領域において、複数の条件でLLMを
 学習した際の性能差について発表します。\n発表者プロ
 フィール：三菱UFJフィナンシャル・グループの戦略子
 会社であるJapan Digital\nDesign（JDD）にて金融市場を中心
 としたデータ解析を行なっています。\n\n### LT4：データ
 サイエンティストのためのデータガバナンス with Unity Ca
 talog\n\n発表者：飯塚 希翔\n\nDatabricks におけるデータエ
 ンジニアリングの共通処理を開発しているエンジニア
 が実装したメダリオンアーキテクチャの設計方法をご
 紹介します。\nデータサイエンティストとして押さえて
 おかなければならないデータガバナンスのコンセプト
 を Unity\nCatalogの機能と照らし合わせながらご紹介して
 いきます。 DSが押さえたいデータガバナンスの全体像 U
 nity Catalogのコンセプト\nDatabricksエキスパートとの討議\n
 \n発表者プロフィール Databricks Champion。データコンサル
 タントとして、流通・製造・製薬など様々な企業のデ
 ータ分析基盤の構築やDXを支援。\n\n# JEDAI（Japan Enduser Gr
 oup | Databricks Innovation）について\n\nデータブリックス・
 ジャパン株式会社が運営するユーザーコミュニティー
 です。\n日本の全ての組織が「データとAIの民主化」を
 実現すべく、AIや機械学習を活用したデータプロジェク
 トの実用化の促進を、ボトムアップで支えるユーザー
 コミュニティです。\n\nJEDAIのロゴは、有機的な結合と
 広がりをイメージしています。JEDAIにおける活動が、ひ
 いては、世の中を構成する4つの要素(経済・社会・文化
 ・環境)に影響を与え、より良い世界を築いていく思い
 を込めています。\n\nhttps://jedai.connpass.com/event/321793/
LOCATION:東京都中央区京橋３丁目１−１ 東京スクエアガ
 ーデン 14F (WeWork東京スクエアガーデン)
URL:https://jedai.connpass.com/event/321793/
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