BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:ML Study #2「MLOpsのこれまでとこれから」 X-WR-CALNAME:ML Study #2「MLOpsのこれまでとこれから」 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:846093@techplay.jp SUMMARY:ML Study #2「MLOpsのこれまでとこれから」 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20220301T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20220301T210000 DTSTAMP:20260420T201635Z CREATED:20220125T142841Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/84609 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n開催概要\n ── 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。\nForkwell 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。\nKeywo rd: 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…\n\n\n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。\n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。\nML Study シリーズ全体スケジュール\n\n\n\n回\n日程\ nテーマ\n発表者\n\n\n\n\n第1回\n1月25日（火）\n「機械学 習と起業」\nGunosy 共同創業者 関 喜史氏MatrixFlow 創業者 田本 芳文氏\n\n\n第2回\n3月1日（火）\n「MLOpsのこれま でとこれから」\nAWS Japan 久保隆宏氏\n\n\n第3回\n4月上旬 \n「（仮）機械学習コンペ」\nComing soon...\n\n\n第4回\n5月 上旬-5月中旬\n「（仮）自然言語処理スタートアップに 学ぶ実践事例」」\nComing soon...\n\n\n第5回\n6月中旬\n「（ 仮）ディープラーニングで実現する技術」\nComing soon... \n\n\n第6回\n7月中旬-7月下旬\n「（仮）オフラインとオ ンラインを結ぶ機械学習技術」\nComing soon...\n\n\n\nこん なエンジニアにおすすめ\n\n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\n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\n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\n\n#2「MLOpsのこれまでとこれから」\n講演 「機械学習が普及するためにMLOpsが果たす役割」\n 　pi qcy / 久保 隆宏 氏（@icoxfog417）\nAWS Japan　DevRel\, Machine Le arning\nAWS Japan DevRel\, Machine Learning。新卒でTIS株式会社に 入社し、コンサルタントとして業務要件定義から運用 保守まで担当しつつ、kintoneエヴァンジェリストとして も活動。システムでサポートできる業務の範囲を広げ るべく、戦略技術センターに異動し、OSSの開発や「Pyth onで学ぶ強化学習」等の書籍執筆を行う。\n自然言語処 理による非財務情報解析の研究をサービス化するため 、事業部門に異動しプロダクトマネージャーとして「 非財務情報参照・点検サービス」をリリースする。機 械学習技術の普及と発展に携わるため2021年AWSへ入社。 \n\nMLOpsの役割は、機械学習が様々なアプリケーション で活用されるにつれ拡大しています。\n機械学習モデ ルの開発生産性を上げるための実験管理、デプロイを 効率化するためのパイプライン、モデルの精度の監視 などです。近年では倫理的な側面から特定ユーザーに 対し不利に働く推論を行っていないか検出する役割も 期待されています。機械学習による効果が不確かな段 階で、多様な役割が求められるMLOpsを完全に導入する ことは費用対効果の面から難しいこともあります。\n 本発表では機械学習の活用段階に応じたMLOpsの導入レ ベルを概観するとともに、AWSならではの実装方法をご 紹介します。\n\n司会進行 / モデレーター\n 　gepuro / 早 川 敦士 氏（@gepuro）\n株式会社DATAFLUCT PdM兼テックリー ド\n2010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DATAF LUCT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。\nLTセ ッション\nLT1 「Data-centric MLOps 〜 物体検出タスクにお けるActiveLearning実践〜」\n鈴木健史 氏（@tkc79）FastLabel 共同創業者\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。 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。 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。 FastLabel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 。\n\n▍発表内容\nData-centric な開発アプローチにおいて 、データラベリングにかかる時間やコストがボトルネ ックなりがちな中で\nいかに少量データで精度を上げ るかが重要になる。\n本発表では、リアルなデータセ ットでの物体検出タスクにおいてActiveLearningを実践し てみた話をします。\n\nタイムスケジュール\n\n\n\n時間\ n内容\n発表者\n\n\n\n\n19:30\nオープニング\n主催：Forkwell 重本 湧気司会：gepuro氏\n\n\n19:40\n講演（30分）「機械学 習が普及するためにMLOpsが果たす役割」\nAWS Japan 久保 隆宏氏\n\n\n20:10\n公募LT（7分）「Data-centric MLOps 〜 物体 検出タスクにおけるActiveLearning実践〜」\nFastLabel 共同 創業者　鈴木 健史氏\n\n\n20:20\nForkwell LT（5分）\n\n\n\n20: 25\n休憩（5分）\n\n\n\n20:30\nQ&A / パネルセッション（25分 予定）\nモデレーター：gepuro氏パネリスト：久保 隆宏 氏\n\n\n20:58\nクロージング\n\n\n\n21:00\n終了\n\n\n\n\n※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。\n参加方法\n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。\n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🙇‍♂️\n▶ Forkwell公式 ITエ ンジニアのキャリアと学び\n\n\n\n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。\n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。\n主催・協力\n主催 \n「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。\n\n\n\n\nライブ配 信費用スポンサー\n募集中：Forkwell イベントご協賛の お願い\n\n\n他回配信スポンサー\n（#3）\n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。\n100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。\n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。\n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。\n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。\nht tps://recruiting.caddi.jp/recruit/mlds\nライブ配信代行\n\n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。\n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。\n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。\n\n\n\n\n\n\n\n注意事項\n\n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。\nForkwell 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。\n 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。\n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。\n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。\n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。\n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。\n\n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。\n\n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\n その他運営サイドで参加が不適切だと判断した方\n\n誠 に恐れ入りますが、あらかじめご了承くださいませ。\ n LOCATION:オンライン（Zoom） オンライン URL:https://techplay.jp/event/846093?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR