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SUMMARY:[特別企画] Serverless Machine Learning Workshop
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/60185
 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nTimetable\n\n18:
 30-19:00 受付\n19:00-21:00 本編\n21:00〜 懇親会(行きたい人
 だけで)\n\n※セッションを聞いてるだけでもOKです、後
 半のワークショップに参加する方はインターネットに
 接続可能なノートPCをお持ちください。（電源、Wifiは
 あります）\n※壇上から一方的に話すセッション形式
 ではなく、スクール形式になるので、都度質問なども
 しながら内容の理解を進めていきましょう。\nServerless 
 & Machine Learning\nWe will introduce the main concepts and benefits of M
 achine Learning technologies\, while focusing on Cloud-related solutions 
 (i.e. MLaaS and Serverless ML).\n\n機械学習の技術、そのなか
 でも特にクラウド関連（MLaaSやServerless ML）のものの主
 要なコンセプトと利点について紹介します。\n\nMachine L
 earning Introduction\nWhat is Machine Learning and how does it work? But 
 even more importantly\, what problems can ML solve for you and your compa
 ny?\nOnce you have understood the potential use cases\, we will briefly d
 escribe the main challenges in the world of Big Data.\nWhy is deploying M
 L models so hard and how can Cloud Computing help?\n\n機械学習とは
 なにか、そしてどう動いているかというよりそもそも
 「機械学習はあなたの会社のどんな問題を解決してく
 れるのか」\n潜在的な活用の機会を理解するために主
 要な世界のビッグデータを使った挑戦について簡単に
 話します。\n機械学習のモデルの構築がなぜ難しいの
 か、クラウドはその解決にどう役立つのか？\n\nMachine L
 earning as a Service\nMany MLaaS options are available on the market (AWS
 \, Google\, Azure\, BigML\, etc.). We will see how they compare to each o
 ther and which may best fit your needs.\n\nちまたには多数の MLaaS
  の選択肢 (AWS\, Google\, Azure\, BigML\, etc.)があります。ど
 うやってこれらをどう比較し、どれが自分のニーズに
 最適と判断するか見てみましょう。\nハンズオンは以
 下のCloud Academy Labsで体験できます。\n\nHands-on experience w
 ith Cloud Academy Labs: Amazon Machine Learning for Human Activity Recogn
 ition.\nDIY with Serverless\nWhenever MLaaS is not enough\, you can build
  your own ML models. We will briefly explain why Serverless is a great de
 ployment strategy for this use case and what problems and limitation aris
 e with it.\n\nMLaaS では十分でない場合、機械学習モデル
 を自作する必要があります。なぜこういった場合にサ
 ーバーレスが素晴らしいデプロイメント戦略であるの
 か、またどんな問題や制限事項が発生するのか簡単に
 説明します。\nもっとよく知りたい場合は、以下のPytho
 nベースのscikit-learnとスタンフォード大学のパブリック
 データで学習させる感情分析のモデルを参照してくだ
 さい。\n\nFurthermore\, we will put these ideas into practice and buil
 d a model for Sentiment Analysis\, based on Python (scikit-learn)\, and t
 rained with a public dataset by Stanford University.\nSpeaker\nAlex Casal
 boni\n\n\nCloud Academy\, Inc.Sr. Software Engineer\nAlex is a jazz music
 ian and Sr. Software Engineer at Cloud Academy. He loves building web app
 lications\, machine learning models and serverless microservices in JavaS
 cript and Python.\n\nSponsor\nVenue: Sparkle Labs
LOCATION:スパークルラボ 東京都中央区新川2丁目9−3
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