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SUMMARY:第7回 MLOps 勉強会 Tokyo (Online)
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/81431
 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nイベント概
 要\n第7回MLOpsコミュニティイベントです！\n第7回の勉
 強会はFastLabel 鈴木健史、メルペイ Mai NakagawaによるMLOps
 発表となります。\nハッシュタグ：#mlopsコミュニティ\n
 発表内容\nData CentricなMLOps概論\n最先端のアルゴリズム
 がgithubなどから手軽に入手できるようになったことで
 、ビジネスの現場では、アルゴリズムやモデルの改善
 より、\nアノテーションデータの質や量を改善する方
 が実用化を目指す上でよりコストメリットのいいアプ
 ローチとなりつつあります。\n本発表では、従来のモ
 デル改善を中心としたMLOpsの考え方と異なり、データ
 （アノテーションデータ）改善を中心としたMLOpsの考
 え方をご紹介します。\n\n特徴量の品質向上の施策\nメ
 ルペイの機械学習モデリングにおける、特徴量の品質
 を向上させる施策についてお話します。学習や予測時
 に利用する特徴量の生成過程での不具合を抑えるため
 に、TensorFlow Data Validation や Apache Airflow の BigQueryCheckOper
 ator を採用したお話をします\n\nご講演者様のプロフィ
 ール\n鈴木健史\n早稲田大学大学院創造理工研究科修了
 。在学中、機械学習のアルゴリズムの研究。\n大手ERP
 ベンダーで、会計SaaS立ち上げや複数のAIプロジェクト
 を経験後。\nその後、AI開発におけるアノテーションの
 課題を解決したい思いからFastLabelを創業。\nFastLabelで
 は、アノテーションプラットフォームを開発・提供し
 ている。\nhttps://twitter.com/tkc79\n\nhttps://fastlabel.ai/\n\nMai N
 akagawa\n株式会社メルペイ MLOpsエンジニア。機械学習を
 用いた与信モデリングや不正検知のシステム開発・運
 用に従事\nMLOpsをはじめ、株式会社メルペイでは一緒に
 働いてくれるエンジニアを募集中です！\nhttps://careers.m
 ercari.com/jp/search-jobs/?cat=merpay-inc-company&dep=engineering\n会場
 \nオンライン開催 (URLは別途ご案内)\nタイムテーブル\n\
 n\n\n時間\n内容\nスピーカー\n\n\n\n\n18:00 ~ 18:10\nはじめに
 \nMLOps勉強会事務局\n\n\n18:10 ~ 18:30\n
Data CentricなMLOps概
 論\nFastLabel 鈴木健史 様\n\n\n1830: ~ 18:45\n交流会\n\n\n\n18:4
 5 ~ 19:05\n特徴量の品質向上の施策\nメルペイ Mai Nakagawa 
 様\n\n\n19:05 ~\nQA\n\n\n\n
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