BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:ML Study #3「機械学習コンペ」 X-WR-CALNAME:ML Study #3「機械学習コンペ」 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:850432@techplay.jp SUMMARY:ML Study #3「機械学習コンペ」 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20220404T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20220404T213000 DTSTAMP:20260411T072908Z CREATED:20220301T142534Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/85043 2?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4日 （月）\n「機械学習コンペ」\nNVIDIA / Data Scientist 小野寺 和樹 氏日本経済新聞社 石原 祥太郎氏\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#3「機械学習コンペ」\n講演「機械学 習コンペにおけるRAPIDS利用」\n 　小野寺 和樹 氏（@0ver fit）\nNVIDIA / Data Scientist\n大学卒業後、銀行系基幹シス テム開発に従事。その後、金融コンサルとして金融機 関の審査モデル構築に携わりつつ、2015年にACM/KDD 主催 のデータマイニングコンテスト KDD Cup 2015 にて準優勝 。2017年、KaggleのInstacart Market Basket Analysisにて準優勝。 現在はNVIDIAにて、Senior Deep Learning Data ScientistとしてRAPID Sの開発を行っている。\n\n\n昨今世間の注目を浴びてい るGPU。NVIDIAは、Pythonで作業するデータサイエンティス トにとって親しみやすいかつ、GPUを利用したライブラ リであるRAPIDSを開発しています。\nRecSys Challenge 2020＆20 21の膨大なテーブルデータに対する解決方法となるcuDF 、今年2月に終了したPetfinderの優勝の鍵となったSVRを含 むcuMLなど、用途は多岐にわたります。\n本講演では機 械学習コンペおよびKaggleでのRAPIDSの利用方法について 、実例を交えながら分かりやすく紹介します。\n\n\n講 演「機械学習コンペの近年の潮流 2022年4月版」\n 　石 原 祥太郎 氏\n株式会社日本経済新聞社 主任研究員\n20 17年より現職で自然言語処理や機械学習を用いたデー タ分析・サービス開発に従事。\n国際的な機械学習コ ンペ「Kaggle」では2019年にチームで参加した「PetFinder.my Adoption Prediction」で優勝し、共著で『PythonではじめるKa ggleスタートブック』、翻訳で「Kaggle Grandmasterに学ぶ 機械学習 実践アプローチ」を出版した。2019年の「Kaggl e Days Tokyo」にはコンペ開催側で関わった。\n個人活動 としてニュースレター「Weekly Kaggle News」を2年以上にわ たり週次で発行している。\n2020年に国際ニュースメデ ィア協会「30 Under 30 Awards」でアジア太平洋部門の最優 秀賞を受賞した。\n\n\n本発表では、機械学習コンペを 取り巻く近年の潮流を紹介します。具体的には、世界 最大のコンペサイト「Kaggle」での出題傾向の変化や、 よりよい競争環境のための創意工夫、日本国内での動 向について取り上げます。ここ数年は画像を題材とす るコンペが増えており、GPUの利用も一般的です。推論 時間の制限や、独自のAPIを用いて学習時に評価用デー タセットを参照できない仕組みも登場しました。Kaggle を冠した書籍や日本発のコンペサイトも増えており、 国内での注目度も高まっています。広く機械学習に関 わっている方に向けて、機械学習コンペおよびKaggleの2 022年4月時点での実情が垣間見える発表になればと考え ています。\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DATAFLUC T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（スポンサー） 「ML Studyスポンサーにこめた 想いとCADDi AI Labの取り組み」\n　河合俊典 氏（@vaaaaanqu ish）CADDi AI Lab Tech Lead\nSansan株式会社、Yahoo! JAPAN、エム スリー株式会社の機械学習エンジニア、チームリーダ ーの経験を経て、2021年12月CADDiにジョイン。AI LabにてTe ch Leadとしてチーム立ち上げ、マネジメント、MLOpsやチ ームの環境整備、プロダクト開発を行う。業務の傍ら 、趣味開発チームBolder’sの企画、運営、開発者として の参加や、XGBoostやLightGBMなど機械学習関連OSSのRust wrapp erメンテナ等の活動を行っている。\nエムスリーエンジ ニアリングフェロー。\n\n▍発表内容\n近年、オフライ ンイベントの開催が困難になった影響もあり、技術イ ベント全体が大きな転換期を迎えています。特に大き な技術勉強会、テックカンファレンス、学会など、様 々なイベントが中止、またはオンラインに移行し、様 々なメリット・デメリットに関する議論やノウハウの 共有が日々進んでいます。河合もまた技術イベントに 育てられた身として、機械学習に関連したより良い文 化圏を作りたいという想いで、当イベントのスポンサ ードを推進してきました。本LTでは、ML Studyに託す想い と、関連するCADDi AI Labでの取り組みをご紹介します。\ 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\n 19:30\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）「機械学習コンペにおけるRAPI DS利用」\nNVIDIA / Data Scientist 小野寺 和樹 氏\n\n\n20:10\nス ポンサーLT（5分）「ML Studyスポンサーにこめた想いとCA DDi AI Labの取り組み」\nCADDi AI Lab Tech Lead 河合 俊典 氏\n\ n\n20:15\n休憩（5分）\n\n\n\n20:20\n講演（30分）「機械学習 コンペの近年の潮流 2022年4月版」\n日本経済新聞社 石 原 祥太郎 氏\n\n\n20:50\nスポンサーLT（5分）「学んで書 いて、ギフト券GETキャンペーン」\nForkwell 重本\n\n\n20:55 \nQ&Aセッション / アフタートーク（30分）\nモデレータ ー：gepuro氏パネリスト：小野寺 和樹 氏石原 祥太郎 氏 \n\n\n21:28\nクロージング\n\n\n\n21:30\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： Forkwell （株式会社grooves）\n\n\n\n\n「つくり手と、 未来を拓く。」というビジョンの元、「自分を知り、 成長する」きっかけを提供する無料ポートフォリオサ ービスをはじめ、ITエンジニアに特化した求人・転職 支援サービス、役立つ情報や場の提供などを通じて、I Tエンジニアのキャリアに新しい選択肢を提示すること で、人生の可能性を拡げるお手伝いをしています。\n 協賛\nキャディ株式会社\n\n\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。\nhttps://recruiting.c addi.jp/recruit/mlds\nスポンサー枠②：募集中：Forkwell イベ ントご協賛のお願い\n\n\n配信協力：天神放送局\n\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:YouTube Live オンライン URL:https://techplay.jp/event/850432?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR