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SUMMARY:Machine Learning Production Pitch #1
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/71978
 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nイベント概
 要\nMachine 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。\n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 Le
 arning 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。\n\n開催日：2019年3月7日（木）19
 ：00受付開始　19：30スタート\n場所：LINE株式会社 カフ
 ェ\n参加費：無料\n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\n\n今回のテーマは機械学習の「設計」です。機
 械学習の「設計」はアルゴリズムの設計だけでなく、
 前処理や後処理、特徴量エンジニアリングなど様々な
 処理が必要です。今回はエムスリー株式会社とLINE株式
 会社より合計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。\n今
 回のキーワード\n機械学習、医療言語処理、Data Pipline
 、Graph Convolutional Network、ヒューリスティクス、ビジネ
 スロジック、固有名抽出、Slot Filling、匿名化、ユーザ
 ー特徴量、推薦システム、Luigi、Airflow、Rekcurd\nアクセ
 ス\n東京都新宿区新宿四丁目1番6号 JR新宿ミライナタワ
 ー23階\nhttps://goo.gl/maps/ARCi3yzQXCp\n\nJR新宿駅直結（ミラ
 イナタワー改札）（埼京線、総武本線、中央本線、湘
 南新宿ライン、山手線、成田エクスプレス）\n新宿三
 丁目駅徒歩1分（東京メトロ丸の内線、副都心線、都営
 地下鉄）\nバスタ新宿直結\n※最寄り新宿駅からの会場
 ビルまでの行き方はこちら\n\n入館方法\n\n新宿ミライ
 ナタワー 5Fエントランスに設置した受付で入館手続き
 をしてください。\nその際 connpass の本イベントで発行
 した受付票をご提示頂き、受付番号をお伝えください
 。\nスタッフからゲストカードを受け取り頂き、エレ
 ベーターで会場となる23Fにお上り下さい。23Fにはカフ
 ェと受付がありますが、カフェの方にお越しください
 。\nゲストカードは無くさないようご注意ください。 
 お帰りの際に必ずスタッフに返却願います。イベント
 中は首から下げることをおすすめします。\n受付は19:00
 から20:00までの間となっております。\n20時以降に遅刻
 して参加される方は、ミライナタワー5Fイベント受付
 （EV前簡易机）に掲示される電話番号までお電話くだ
 さい。\nスタッフが随時対応いたします。  \n\n注意事
 項\n\n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。\n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。\n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
 。\n会場は禁煙となっております。\n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。\n\nスポンサ
 ー\nLINE株式会社より会場提供、エムスリー株式会社よ
 り懇親会提供を頂いております。\n\nLINE株式会社\nエム
 スリー株式会社\n\nタイムテーブル\n\n\n\n時間\nタイト
 ル\nスピーカー\n\n\n\n\n19:00-19:30\n受付\n\n\n\n19:30-19:35\nイ
 ントロ\n\n\n\n19:35-19:55\nAnonymize Large-scale Sparse User Features 
 at LINE Corp\n呂彩林 (LINE株式会社)\n\n\n19:55-20:15\nML Data Pipe
 line Management in M3 / Application of Graph Convolutional Network in M3\
 n@m_nishiba (エムスリー株式会社)\n\n\n20:15-20:20\n休憩\n\n\n\
 n20:20-20:40\nNLU Architecture and ML Model Management in Clova\n的場
 勇樹 (LINE株式会社)\n\n\n20:40-21:00\ngraph構造を利用した医
 療用語のタグ付け\n@vaaaaanquish (エムスリー株式会社)\n\n
 \n21:00~21:30\n懇親会\n\n\n\n\n登壇者紹介\n呂彩林\nLINE株式
 会社 Account Platform開発室 エンジニア\nAdに関連するデー
 タ分析・ML・開発を担当するチームでエンジニアをし
 ています。今回は、ユーザ属性推定や各サービスのレ
 コメンデーションシステムで使われている大規模かつ
 スパースなユーザ特徴量を匿名化するための取り組み
 についてお話します。\n@m_nishiba\nエムスリー株式会社 
 機械学習エンジニア\n機械学習チームのリーダーをし
 ています。MLのプロダクション開発において、開発効
 率を上げるためのluigi(それを拡張したgokart)を紹介しま
 す。学習済みモデルやデータの管理、MLの障害時対応
 などの運用方法について話します。または、Graph Convolu
 tional Networkの活用例を紹介します。\n的場勇樹\nLINE株式
 会社 Clova VA開発室 エンジニア\nClovaの自然言語理解モ
 ジュールを担当するチームでソフトウェアエンジニア
 をしています。今回は、仕様変更を素早くリリースす
 るための、ClovaにおけるNLUシステムのアーキテクチャ
 の一部やワークフロー管理ツールであるAirflowと自社OSS
 であるRekcurdを連携させた機械学習モデルの学習、評価
 、運用方法を紹介します。\n河合俊典 - @vaaaaanquish\nエ
 ムスリー株式会社 機械学習エンジニア\n機械学習エン
 ジニアとしてモデル開発やプロダクト運用をしていま
 す。本発表では、エムスリーサービス内でのユーザの
 情報や行動、記事に紐付くタグなどのネットワーク情
 報をgraph構造としてモデル化し、レコメンドといった
 プロダクトに還元するまでの技術や運用、評価のノウ
 ハウを共有します。\nアンケート\nより良いコミュニテ
 ィにするためイベント終了後にアンケートにご協力下
 さい！\nhttps://goo.gl/forms/Hpqc7XW6jVZM550l2 (イベント終了後
 に公開)
LOCATION:LINE株式会社 東京都新宿区新宿4-1-6 JR新宿ミライ
 ナタワー23階
URL:https://techplay.jp/event/719780?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
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