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SUMMARY:白金鉱業 Meetup Vol.16@六本木（数理最適化）
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/96396
 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nこのイベン
 トについて\nブレインパッドのデータサイエンティス
 ト/機械学習エンジニアが社外のデータ系の仕事をして
 いる人と交流したい！と始まった勉強会兼交流会です
 。 \n同業の方も超welcomeです！ ゆるく開催し、発表者
 もドメインを問わず募集しています！\nこれまでの発
 表資料（公開分のみ）はこちら\n[勉強会1周年の記念ス
 ライドはこちら→データサイエンス系の勉強会を 1年
 間毎月開催したら何が起こるか？]\nhttps://brainpad-meetup.c
 onnpass.com/presentation/  \n過去の開催レポート\n[データサ
 イエンティストが集まる夜 白金鉱業Meetup Vol.15 効果検
 証 開催レポート | DOORS DX]\nhttps://www.brainpad.co.jp/doors/cont
 ents/02_effectiveness-verification_1/  \n今回は「数理最適化」
 をテーマに開催します！\n対象参加者 ※申し込み前に
 必ずお読みください\n\n数理最適化に関心があるデータ
 系職種の方\n数理最適化に関心がある学生\n\n ※ これ
 から数理最適化を学びたい方も大歓迎です。初学者向
 けの発表をご用意しています！  \n※ 「知見の共有と
 参加者同士の交流」の両方を目的としているイベント
 です。\nそのため、登壇者の発表開始から懇親会終了
 までの参加をお願いします。\n当日のタイムライン\n\n\
 n\n時間\n内容\nスピーカー\n\n\n\n\n19:00～19:30\n開場・受
 付\n\n\n\n19:30～19:40\nオープニング:白金鉱業Meetupについ
 て\nブレインパッド 浅野\n\n\n19:40～20:00\n【初学者向け
 発表枠】数理最適化のはじめの一歩 〜身近な問題で学
 ぶ最適化の面白さ〜\nブレインパッド 田口\n\n\n20:00～20
 :20\n数理最適化案件の始め方、進め方\nブレインパッド
  羽田\n\n\n20:20～20:25\n休憩\n\n\n\n20:25～20:45\n数理最適化
 プロジェクトを成功させる8つのポイント\nエルデシュ
 代表 岩永\n\n\n20:45～21:05\n実務につなげる数理最適化\n
 リクルート 梅谷\n\n\n21:05～21:10\n休憩\n\n\n\n21:10～21:55\n
 懇親会\n\n\n\n22:00\n解散\n\n\n\n\n発表時間20分（質疑応答
 は懇親会にて！）\nスピーカー&発表内容\n田口 雅也（
 株式会社ブレインパッド/データサイエンティスト）\n\
 nプロフィール\n2024年にデータサイエンティストとして
 ブレインパッドに新卒入社\n学生時代は最適化アルゴ
 リズムの研究に従事し修士号を取得\n入社後は配送計
 画問題の案件に従事  \n発表内容：【初学者向け発表枠
 】数理最適化のはじめの一歩 〜身近な問題で学ぶ最適
 化の面白さ〜\n数理最適化とはどのようなものかを説
 明した後、日常の中で生じる身近な課題を具体例とし
 て取り上げ、数理最適化を活用して解決する方法をご
 紹介します。  \n羽田 充宏（株式会社ブレインパッド/
 データサイエンティスト）\n\nX/Twitter:@H_A_ust\nプロフィ
 ール\n2023年にデータサイエンティストとしてブレイン
 パッドに新卒入社\n学生時代は微分方程式と機械学習
 まわりのテーマを研究\n入社後は生産計画をはじめと
 した数理最適化の案件やマーケティング分析の案件に
 従事\n数理最適化の新卒研修講師も担当  \n発表内容：
 数理最適化案件の始め方、進め方\n最適化案件を行う
 にあたっての幅広い雑多な話題を話します。\n主には
 最適化案件やったことないけど案件に配属された若手
 データサイエンティスト（去年の自分）を想定して話
 します。\n発表では最適化案件を進める上でデータバ
 リデーション、モデル作成、可視化などの各工程にお
 ける便利なツールの紹介や考え方、ノウハウなどハー
 ド、ソフト両方の話をしようと思います。  \n 岩永 二
 郎 （株式会社エルデシュ / 代表）\n  \nプロフィール\n
 株式会社エルデシュ（代表）で数理科学全般のコンサ
 ルティングを提供する一方、電気通信大学（特任教授
 ）では社会人向けデータサイエンス講座『データアン
 トレプレナーフェロープログラム』の企画・運営\nデ
 ータサイエンス歴17年目になりました。\n共著書「Python
 ではじめる数理最適化 ケーススタディでモデリングの
 スキルを身につけよう」  \n発表内容：数理最適化プロ
 ジェクトを成功させる8つのポイント\n初めての数理最
 適化プロジェクトは、専門性が高く暗黙知も多いため
 、プロジェクト推進が難しいと感じるものです。\nプ
 ロジェクトでたくさん胃を痛めてきた発表者が、自身
 の経験を踏まえて数理最適化プロジェクトの成功に欠
 かせない8つのポイントについてゆるくお話をします。
   \n 梅谷 俊治（株式会社リクルート/シニアリサーチャ
 ー）\n\nプロフィール\n株式会社リクルート データ推進
 室 アドバンスドテクノロジーラボ シニアリサーチャ
 ー\n2023年9月まで、大阪大学 大学院情報科学研究科 数
 理最適化寄附講座教授\n数理最適化、アルゴリズム、
 オペレーションズ・リサーチなどの研究に従事\n特に
 、大規模かつ計算困難な組合せ最適化問題に対する実
 用的なアルゴリズムの研究開発や、数理最適化モデル
 とアルゴリズムの現実問題への応用に従事\n著書に『
 応用に役立つ50の最適化問題』朝倉書店（2009）、『し
 っかり学ぶ数理最適化』講談社（2020）がある\n発表内
 容：実務につなげる数理最適化\n最近では、機械学習
 によるデータ分析の普及にともない、その結果を踏ま
 えた上で意思決定や計画を策定を実現する数理最適化
 が注目されるようになりました。\nまた、現在では、
 有償・無償を含めて多くの数理最適化ソルバーが利用
 できるようになり、現実問題を解決するための有用な
 手段として急速に普及しつつあります。  \nしかし、企
 業に数理最適化の専門家は少なく大学から輩出できる
 人材にも限りがあるため、実務における数理最適化の
 数理最適化の活用はまだ限定的な範囲に留まっている
 のが現状です。  \nこの課題を解決するため、\n　（1)
 実務の各段階における問題解決の支援を通じて数理最
 適化の専門家を育成し、基幹事業に数理最適化を活用
 する枠組みを創出すること \n　（2)産業や学術の幅広
 い現実問題に迅速に対応するための基盤技術となる、
 高性能かつ汎用的な数理最適化ソルバーを開発するこ
 と\nを目標に活動しています。  \n講演では、これらの
 取り組みをご紹介します。  \nイベントポリシー（必ず
 お読み下さい）\n飲食や勧誘などを主目的とした参加
 は固くお断りします。発見次第、その場でご退場いた
 だきます。\n退場の指示に従えない場合は、会場セキ
 ュリティとして然るべき対応を行う場合もあります。 
  \nまた、このイベントに関わる全員が気持ちよくご参
 加いただけるように、ハラスメント行為を許容しませ
 ん。\nブログやSNSなどでの公開、コメントなどの際に
 も、これらハラスメント行為がないようご留意くださ
 い。\nそのような行動を目にした方は、運営スタッフ
 にお知らせいただくかconnpassの「イベントへのお問い
 合わせ」フォームからお知らせください。\npodcast番組 
 白金鉱業.FMの宣伝！\nオンラインでは白金鉱業.FM、オ
 フラインでは白金鉱業 Meetupと、より一層濃ゆいデータ
 サイエンスコミュニティーを作っていく所存です！\n
 ぜひ応援よろしくおねがいします！\n追記\n12/1：申し
 込みされた方全員が参加できるように、参加者枠を増
 枠しました。
LOCATION:株式会社ブレインパッド 東京都港区六本木三丁
 目1番1号( 六本木ティーキューブ 11F))
URL:https://techplay.jp/event/963961?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
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