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X-WR-CALDESC:connpass-第8回 DEU TECH DRIVE 《BrainPad》
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SUMMARY:第8回 DEU TECH DRIVE 《BrainPad》
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DESCRIPTION:## このイベントについて\n\nブレインパッドは
 分析の会社という印象が強いのでしょうか。実はシス
 テムインテグレーションを行うデータエンジニアリン
 グユニットと呼ばれる部署があり、データに関わるシ
 ステム開発をしています。\n本勉強会では、そんなデー
 タエンジニアリングユニットの現場のエンジニアが実
 際に取り組んでいるプロジェクトや技術的チャレンジ
 をリアルにお伝えします。\n\n## 対象参加者 ※申し込み
 前に必ずお読みください\n\n・データエンジニアリング
 、機械学習エンジニアリングにまつわる話題に関心が
 あるデータ系職種の方\n・データエンジニアリング、機
 械学習エンジニアリングに関心がある学生\n\n## 当日の
 タイムライン\n\n時間 | 内容 | スピーカー  \n---|---|---  \n
 19:00~19:05 (5min) | オープニング | データエンジニアリン
 グユニット 副統括ディレクター 石母田 玲  \n19:05~19:40
 （35min） | 発表① ＋質疑応答 | データエンジニアリン
 グユニット ML/アプリケーション開発 栄喜 宥汰  \n19:40~2
 0:15（35min） | 発表② ＋質疑応答 | データエンジニアリ
 ングユニット プラットフォーム開発 村田 匡  \n20:15~20:2
 0（5min） | クロージング | データエンジニアリングユニ
 ット 副統括ディレクター 石母田 玲  \n  \n## スピーカー
 ＆発表内容\n\n### 栄喜 宥汰 / BrainPad\, Machine Learning Enginee
 \n\n##### プロフィール\n\n2023年、ブレインパッドに新卒
 入社。学生時代は情報理工学を専攻し、入社後はその
 知識活かして大規模言語モデル、画像生成モデルを利
 用した案件に従事。現在は自然言語処理モデルを用い
 た推論システムの構築に従事している。\n\n##### 発表①
 ：TensorRTを用いた自然言語処理モデルの高速化\n\nTensorRT
 は、NVIDIA製GPUにおいて深層学習モデルの推論を高速化
 するための最適化エンジンで、モデルを専用形式に変
 換することにより、効率的にGPUを活用できるようにな
 ります。また、Hugging\nFace Optimum経由で利用することで
 、既存のTransformersモデルともシームレスに連携するこ
 とも可能です。\n\n本発表では、TensorRTとその周辺技術
 の概要、実際の使い方や使用感、そしてどの程度高速
 化できるのかについてお話しします。\n\n### 村田 匡 / Br
 ainPad\, Data Engineer\n\n##### プロフィール\n\n2025年、ブレイ
 ンパッドに中途入社。前職での機械学習・データ分析
 の経験を活かし、現在は主に小売業界の顧客を対象に
 、データ分析基盤の構築を担当している。また前職の
 データ分析の経験を活かして、統計をベースにした分
 析プロジェクトも並行して担当している。\n\n##### 発表
 ②：はじめての因子分析 理論とビジネス活用\n\n統計学
 に基づいた因子分析の理論とその活用事例を、初学者
 にもわかりやすくご紹介します。\n掲題の因子分析は直
 接測定できる値（観測変数）から、人間の考えなどの
 ような直接観測できない値（潜在変数）を考えるため
 の分析です。これらの分析を統計学で説明・理解する
 ことができます。\n\n本発表では、データのクラスタリ
 ングを含め、因子分析を理論から解説し、ビジネスに
 生かすための一例をお話しします。\n\n## 個人情報の取
 り扱いについて\n\n当イベントを通じて取得した個人情
 報等の取り扱いは、 株式会社ブレインパッドのプライ
 バシーポリシー に従って取り扱います。 ご同意の上、
 ご参加ください。\n\nhttps://brainpad.connpass.com/event/375974/
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URL:https://brainpad.connpass.com/event/375974/
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