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ML Study #1「機械学習と起業」

  • Python
  • データマイニング
  • Deep Learning
  • 機械学習
  • 自然言語処理
  • AMP
  • データ分析
2022/01/25(火)
19:30〜21:30

主催:Forkwell

開催概要

── 機械学習の「つぎの一歩が見つかる、気づきと学びの場」ML Study シリーズ。

Forkwell はこれまで「つくり手と、未来を拓く。」というビジョンのもと、第一線を走るエンジニアから統合的な学びを得る勉強会を継続開催してまいりました。インフラ、フロントエンド、データ分析基盤と実施していく中で、「機械学習」という切り口を考えてみると、以下のようにキーワードは豊富に出てくるものの、それ故に関連分野が広く、各論での勉強会が多く、シリーズを通した統合的な学びの機会はまだ少ないように思われました。

Keyword: 機械学習(Machine Learning, 深層学習(Deep Learning, 自然言語処理(NLP, 音声認識(ASR, 画像認識, 情報検索, レコメンデーション, 異常検知・予測, 顧客分析, 最適化, データマイニング, アルゴリズム, 分類, 回帰, クラスタリング, 次元削減, データ収集, データ集約, モデリング, ML Ops, Kaggle, etc

そこで、Forkwell は gepuro氏と協力し、技術領域各論に限定しない幅広い視点での統合的な学びから、機械学習に今後取り組んでいく上でどこか参考になる、新たな視点に気づける機会として ML Study を設けました。

第1回〜第6回にかけて多種多様な切り口で、第一線を走るエキスパートの皆さまのお話を伺っていく中で、「機械学習」「データサイエンス」の奥深さや世界の広さを共に探索していける総合的な勉強会にできれば幸いです。

ML Study シリーズ全体スケジュール

日程 テーマ 発表者
第1回 1月25日(火) 機械学習と起業 Gunosy 共同創業者 関 喜史
MatrixFlow 創業者 田本 芳文
第2回 2月下旬-3月上旬 「(仮)MLOpsのこれまでとこれから Coming soon...
第3回 4月上旬 「(仮)機械学習コンペ Coming soon...
第4回 5月上旬-5月中旬 「(仮)自然言語処理スタートアップに学ぶ実践事例」」 Coming soon...
第5回 6月中旬 「(仮)ディープラーニングで実現する技術 Coming soon...
第6回 7月中旬-7月下旬 「(仮)オフラインとオンラインを結ぶ機械学習技術 Coming soon...

こんなエンジニアにおすすめ

  • 機械学習エンジニア、データサイエンティストとしてスキルアップする上で取っ掛かりを見つけたい方
  • 実務で機械学習を活用しているが、機械学習に関する技術領域の全体感を理解したい方
  • 普段自分が扱っている領域以外についての知見を広げたい方

#1「機械学習と起業」

講演「スタートアップビジネスにおける推薦システムと研究開発」

 関 喜史 氏(@YoshifumiSeki
フリーター / Gunosy 共同創業者
株式会社Gunosy共同創業者、慶應義塾大学特別招聘准教授。事業と並行して博士課程に進学し、2017年3月に博士号を取得。近年は研究活動を中心に取り組んでおり、主要な業績としてKDD、Recsysなどのトップカンファレンスへの論文採択や、WIにおけるBest Paperの受賞がある。大学の講義やU-18のプログラマ育成事業である未踏ジュニアのメンターを務めるなど教育活動にも力を入れる。2021年8月に株式会社Gunosyを退職し、現在はフリー。

本発表では、Gunosyの創業から成長のプロセスの中で推薦システムがどのように変化してきたのかを紹介し、スタートアップビジネスにおいて推薦システムが果たすべき役割と研究との違いについて論じる。その上で研究開発や研究知識がスタートアップビジネスにおいてどのような役割を果たすのかを考える。

講演「ノーコードAIツールの価値と限界」

 田本 芳文 / tdual 氏(@tdualdir
株式会社MatrixFlow 代表取締役CEO
株式会社MatrixFlow 代表取締役社長。大学・大学院で素粒子物理学を研究。新卒でWebエンジニアとしてベンチャー企業に入社し、その後独学でデータサイエンスと機械学習を学び、AI系ベンチャーに転職。データサイエンティストとしてR&DとAIサービスの開発に従事。2018年5月から、「プログラミング不要のAI構築プラットフォーム MatrixFlow」の開発を開始し、同年10月に株式会社MatrixFlowを創業。株式会社MatrixFlowでは、AIの民主化・内製化を促進している。

近年、ノーコードAIツールが盛り上がりを見せているが、ノーコードAIツールの価値や意義に首を傾げている人も多い。そこでノーコードAIツールがどういうものでビジネスの現場でどのように活用されているかをご共有いたします。また、私が起業した3年前から今までノーコードAIツールへの見方がどのように変化したのかをご説明し、その後どうなっていくのか、ノーコードAIツールの限界などについても論じます。

司会進行 / モデレーター

 gepuro / 早川 敦士 氏(@gepuro
株式会社DATAFLUCT PdM兼テックリード
2010年よりデータサイエンスに取り組み、2015年に新卒でリクルートコミュニケーションズに入社。その後、株式会社FORCAS(現 ユーザベース)にて、アルゴリズムやデータ基盤の開発を担当するリーダーを務める。US事業ではテックリードとして携わった。2022年1月にDATAFLUCTに入社し今に至る。PdM兼テックリードとして勤務。技術評論社よりデータサイエンティスト養成読本, オライリーより機械学習のための特徴量エンジニアリング ――その原理とPythonによる実践などを執筆。

タイムスケジュール

時間 内容 発表者
19:30 オープニング 主催:Forkwell 重本 湧気
司会:gepuro
19:40 講演(30分)
「スタートアップビジネスにおける推薦システムと研究開発」
Gunosy 創業者 関 喜史氏
20:10 スポンサーLT(5分) Forkwell
20:15 休憩(5分)
20:20 講演(30分)
「ノーコードAIツールの価値と限界」
MatrixFlow 創業者 田本 芳文氏
20:50 Q&Aセッション / アフタートーク(30分) モデレーター:gepuro氏
パネリスト: 関 喜史 氏
       田本 芳文氏
21:27 クロージング
21:30 終了

※プログラムは変更となる可能性があります。随時こちらで更新いたします。

参加方法

今回のオンライン勉強会は YouTube Live を使用してライブ配信いたします。
当日19:30〜 配信がスタートしますので、下記のリンクよりチャンネル登録の上、ライブ配信予定枠のリマインダー設定をお願いします🙇‍♂️

Forkwell公式 ITエンジニアのキャリアと学び

※当日の配信画面でのコメントタイムライン表示には、Comntlyというサービスを利用しております。

またライブ配信終了後、アーカイブ動画の公開を予定しております。
当日の開催時間にライブ参加できない方も、connpass参加申込みの上、ご視聴くださいませ。

主催・協力

主催

「成長し続けるエンジニアを支援する」サービスを運営する Forkwell が開催いたします。


ライブ配信費用スポンサー

#2以降で募集中:Forkwell イベントご協賛のお願い


他回配信スポンサー

(#3)

キャディ株式会社は、製造業の受発注プラットフォーム「CADDi」を提供するスタートアップです。
100年以上変化のない製造業の調達を変革し、より生産性の高い仕事に注力しながら発注側も受注側も利益を上げられる、新たな産業構造を構築します。

昨年発足した「AI Lab」では、既に未来に向けたデータ活用の施策が多く進んでいます。
この先、受発注に限らず、世界の製造業のあらゆるデータを解析し、社会に貢献できるチームを目指します。
難しい事を面白がりながら、共に前に進むことができるエンジニアの皆様を待っています。

https://recruiting.caddi.jp/recruit/mlds

ライブ配信代行

天神放送局様にライブ配信代行として協力いただいております。

天神放送局はライブ配信を広めることで「機会格差をなくす」ことをミッションとしたライブ配信ユニットです。
コミュニティイベントが増え続ける中、コンテンツを熱意ある人に届けるために活動しています。


注意事項
  • 当イベントの内容およびスケジュールは、予告なく変更となる場合があります。予めご了承ください。
  • Forkwell の宣伝をさせていただく時間がございます。予めご了承ください。
  • エンジニアの方を対象としたイベントのため、非エンジニアの方のご参加、ならびに同業に属する方の当イベント内でのリクルーティング活動につきましてご遠慮いただいております。
  • イベントの風景を、Forkwell メディア上の記事(イベントレポート)に掲載することがございます。掲載を希望されない方は、当日イベントページ問い合わせフォームより、掲載希望されない旨をお伝えください。
  • ブログやSNS等で当イベントに関する発信を行う際は、公序良俗に反する内容のないよう、ご協力をお願いします。
  • 当イベントはオンライン開催のため、双方の通信状況により音声や映像に乱れがある場合がございます。
  • 配信トラブル時のアナウンスはTwitterよりイベントハッシュタグをつけて行います。
また、ご参加者の方々が最大限楽しんで頂けるよう、運営サイドで参加にふさわしくないと判断させて頂いた方については、イベント中であろうとご退席をお願いすることがございます。
  • 保険、宗教、ネットワークビジネスの勧誘が目的と見られる方
  • その他運営サイドで参加が不適切だと判断した方
誠に恐れ入りますが、あらかじめご了承くださいませ。