BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【Sansan×Unipos×M3】事例から学ぶ！MLOps・データ 分析基盤 最前線事例共有勉強会 X-WR-CALNAME:【Sansan×Unipos×M3】事例から学ぶ！MLOps・データ 分析基盤 最前線事例共有勉強会 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:822500@techplay.jp SUMMARY:【Sansan×Unipos×M3】事例から学ぶ！MLOps・データ分 析基盤 最前線事例共有勉強会 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20210708T170000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20210708T183000 DTSTAMP:20260426T100340Z CREATED:20210624T061602Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/82250 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nイベント概 要\nSansan株式会社、Unipos、エムスリー株式会社の3社合 同による勉強会です。\nMLOpsやデータ分析の基盤を開発 、運用する上で得られた知見、ノウハウについて、実 際の事例を交えながら各社に紹介していただきます。 イベント内では、登壇者への質問、議論の時間を設け る予定です。実際の開発者、運用者の肌感覚を含めて 参加者全員が吸収し、活用できる機会を提供します。\ nまた、当日は休憩時間を利用した主催企業3社によるML Opsクイズ大会などの企画を設けます。\n開発、業務上 の知見の共有だけでなく、主催企業についても深く知 って頂きながら、「学びがあった」と実感できる時間 となる事をイベントの目的としています。\n今回のキ ーワード\nデータ分析、機械学習、MLOps、基盤、自然言 語処理、Data Pipeline\n注意事項\n本イベント参加者及び 、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。\n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、参加を拒絶 されることがあります。\nイベント当日及び、開催前 後において、自身が不快な想いをした場合や他者の言 動に気になる点が見られた場合など、お気づきの点に つきましては、以下相談窓口にご連絡ください。\n\n主 催者メールアドレス： shunsuke-kawai@m3.com\nM3採用・広報 担当者メールアドレス： m-tomonaga@m3.com \n\n近年、SNS等 を利用し参加者同士で解決を図る場合において、無用 な誤解によるセカンドハラスメントに繋がってしまう 状況が多く見られます。一度ご連絡頂ければ、運営チ ーム及び当事者による事実確認、対応方針相談の上、 解決に向け最善を尽くしますので、何卒ご協力よろし くお願いします。\nこのコミュニティ行動規範は、 http s://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。\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\n17:00-17:05\nZoom配信調整\n\n\n\n17:05-17:10\nイントロ\n\n\n\n 17:10-17:30\n高速化・並列化・標準化　スケールするML予 測システムの開発\n池嶋大樹 (M3)\n\n\n17:30-17:50\n休憩\, イベント\n\n\n\n17:50-18:00\n因果分析を捌いていく型の紹 介\n水谷優斗 (Unipos)\n\n\n18:00-18:20\nニュース配信におけ る MLOps・分析基盤の事例紹介\n高橋寛治 (Sansan)\n\n\n18:20 -18:30\nクロージング\n\n\n\n\n登壇者紹介\n高橋寛治 (Sansan )\n発表概要\n「ニュース配信における MLOps・分析基盤 の事例紹介」\nSansan ではビジネス上でつながりのある 企業についてのニュースを配信しています。\nこの裏 側で動いているMLシステムの運用や分析基盤を用いた 事例について、簡単に紹介予定です。\nプロフィール\n 2017年に新卒で Sansan に入社し、自然言語処理を中心と した研究開発を担当しています。\n水谷優斗 (Unipos) (twi tter)\n発表概要\n因果分析を捌いていく型の紹介\nプロ フィール\n2018年に新卒でFringe81に入社。1年目は広告配 信システムの機械学習化、アルゴリズムの開発を行っ ていました。2〜3年目はUniposにおいてのデータ活用や 、機械学習ロジックを担当していました。4年目の現在 はプロダクト企画や意思決定のためのデータ分析及び 、データ分析基盤の作成を担当しています。\n趣味は 野球です。\n池嶋大樹 (M3)\n発表概要\n「高速化・並列 化・標準化　スケールするML予測システムの開発」\nプ ロフィール\n大学で河川シミュレーションを研究した 後、2017年にコンサルティング会社にデータサイエンス 系のエンジニアとして入社。2019年にエムスリーに入社 し、レコメンドエンジンやユーザー意向予測モデルの 開発・改善を担当。\n当日のURL\n当日はslido、Youtubeを利 用したオンラインイベントとなります。\n参加登録し て頂くとconnapss上部に表示されます。 LOCATION:オンライン オンライン URL:https://techplay.jp/event/822500?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR