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一般参加枠 Free
FCFS
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Description
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12月12日(木)18:30受付開始 19:00スタート
- 場所:フクラシア丸の内オアゾ 15F c会議室
- 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5回のテーマは機械学習の「基盤」となります。機械学習を支えるインフラやSaaSについて紹介頂きます。今回はクックパッド株式会社、エムスリー株式会社、株式会社ABEJAおよび個人事業主の方より合計4名に発表して頂きます。またイベント後は、会場にてカジュアルな懇親会も予定していますので、直接何でもご質問いただければと思います。
今回のキーワード
MLOps
Slackルームはこちら
アクセス
フクラシア丸の内オアゾ
〒100-0005 千代田区丸の内1-6-5 丸の内北口ビルディング 15階 C会議室
最寄り駅
JR「東京」駅 丸の内北口 目の前 丸ノ内線東京駅直結 東西線大手町駅直結
https://www.fukuracia.jp/marunouchi/access/
入館方法
- connpassからの通知メールをご準備ください
- 19:30以降は入館できません
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
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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。
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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。
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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。
スポンサー
今回はスポンサーがついているため、参加費懇親会費は無料です。
タイムテーブル
時間 | タイトル | スピーカー |
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18:30-18:55 | 受付 | |
18:55-19:00 | イントロ | 服部圭悟 @keigohtr (株式会社ABEJA) |
19:00-19:20 | gokartの紹介とgokartで失敗した事例 | 笹川裕人 (エムスリー株式会社) |
19:20-19:40 | フリーランスだらけのML基盤開発 | 宮川健吾 @N30nnnn (フリーランス) |
19:40-19:50 | 休憩 | beer bash start |
19:50-20:10 | 楽しむために楽するアーキテクチャ | 中川裕太 (株式会社ABEJA) |
20:10-20:30 | クックパッドでの機械学習デプロイ&データフロー | 犬塚眞太郎 (クックパッド株式会社) |
20:30~20:55 | 懇親会 | |
21:00 | 完全撤収 |
登壇者紹介
笹川 裕人
エムスリー株式会社 Data Engineer
大学院でコンピュータサイエンスの博士号を取得。2018年4月にエムスリー中途入社。AIチームでデータ基盤周りの整備を担当。趣味は筋トレとバスケ。今回はエムスリーのAIチームで利用されているワークフローツールであるgokartの紹介と、それを利用して失敗した事例をあえて共有して、皆さんが類似のツールで同様の罠にはまらないようにするとともに、gokartの利用も広がってくれたら嬉しいなと考えています。
宮川 健吾 @N30nnnn
フリーランス MLOps Engineer
大学では統計学を専攻。学生時からアルバイト・フリーランスとしてデータ分析や機械学習のモデル構築に取り組み、近年ではインフラ構築・ワークフロー管理・モデルの再学習自動化などのMLOpsを担当。現在マンスリーマンションを転々としていて住所不定。今回は、フリーランスがほとんどを占めるMLチームにおけるML基盤開発について、そのアーキテクチャや進め方の工夫を話します。
中川 裕太
株式会社ABEJA Research Engineer
大学ではロボットを専攻。2017年株式会社ABEJAに入社し,Insight for Retailから ABEJA Platform,研究開発まで幅広く担当してきました。現在は Insight for Retail 研究チームのリーダーをしており、研究成果のプロダクト適用に日々もがいています。今回は、機械学習を用いた Insight for Retail というプロダクトを4年間運用する中で培ったアーキテクチャの思想とその実践について話します。
犬塚 眞太郎
クックパッド株式会社 Research Engineer
2016年にクックパッド株式会社 サービス開発部にサーバーサイドエンジニアのアルバイトとして入社。2019年に研究開発部 リサーチエンジニアとして新卒入社。主に自然言語処理を用いた分析,機械学習モデルの構築,デプロイを担当。Rubyが好き。今回は、大量のデータを持つクックパッドにおいて,どのように機械学習インフラが使われてどうデータがやり取りされているのかをお話します。
質問受け付けます。
https://app.sli.do/event/76bs7o6f
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Presenter
Feed
2019/12/13 12:04
ありがとうございました。ブログ書きました。 https://katsumiinoue.wordpress.com/2019/12/13/mlops%e3%82%a4%e3%83%99%e3%83%b3%e3%83%88/