BPStudy#121〜地に足をつけて学ぶ機械学習、データサイエンス
イベント内容
スマートフォン、タブレット、ウェラブルデバイス、IoT、アクセス解析の高度化などにより、データが爆発的に増える「情報爆発」の時代です。
企業では収集したデータをどのように活用し、経営や事業に活かしていくかが課題となっています。
また、日本の人口が減少する中、ヒトの代わりとして機械学習をベースとしたAI活用の必要性が高まっています。
このような時代背景において、データ活用・機械学習の知見はエンジニアに必須であるといえるでしょう。
「AI」というと、バズワードではないかと訝しむ人もいるかも知れません。
これは、半分は正解で半分は不正解です。
強いAI、弱いAIという概念があります。
「強いAI」と呼ばれる人間の知性を持つ（ドラえもんのような）AIはまだ研究段階ですが「弱いAI」という特定の分野に特化したAIは実用段階に入ってきています。
また、機械学習、データサイエンスというと難しい数学の知識が必要なのではないかと敬遠してしまうかもしれません。しかし、機械学習の概念の理解に、難しい数学の知識は不要です。
今回のBPStudyは「地に足をつけて学ぶ機械学習、データサイエンス」というテーマで開催します。
第一部では、サイボウズ・ラボの西尾泰和さんに「if文から機械学習への道」というテーマで、データサイエンスに詳しくない方でも、機械学習の使いどころがわかる機械学習の学び方についてお話いただきます。
第二部では、辻慎吾さんに、データサイエンスとは何か？その中でPythonが果たす役割、そしてデータサイエンスの分野の今後の方向性などについてお話いただきます。
懇親会あります。
第１部 if文から機械学習への道
(19:00〜20:00)
サイボウズ・ラボ 西尾泰和 氏（Twitter: @nishio ）
「機械学習」や、流行りの「人工知能」のことを、普段自分が書いているプログラムとは遠い世界の話のように思う人も多いでしょう。
この発表では皆さんが慣れているif文から少しずつ拡張して、機械学習までたどり着く道のりを解説します。
if文で書かれたルールベースのプログラムと、機械学習をもちいたプログラムを地続きと捉えられるようになることで、 地に足の着いた機械学習の応用ができるようになることを目指します。
自己紹介
2006年、24歳で博士(理学)取得。2007年よりサイボウズ・ラボにて、知的生産性や機械学習の研究に従事。著書に「コーディングを支える技術」「word2vecによる自然言語処理」などがある。2014年技術経営修士取得。
2017年から技術顧問としてBeProudの機械学習系プロジェクトに関わっている。
第２部 今データサイエンスが必要とされる理由とPythonの役割
(20:05〜21:00)
辻 真吾 氏（Twitter: @tsjshg ）
データサイエンスとは何か？という素朴な疑問からはじめて、この分野でどのような技術が使われているのかについて概観します。
また、Pythonがデータサイエンスの分野で果たす役割が、近年重要性を増しています。できるだけ公平な立場から、データを分析するという作業における、Pythonの価値についても考えてみます。
最後に、今後この分野がどのような方向へ進むのか、10年後も役立つことを目指して、私なりの知見を述べたいと思います。
自己紹介
1975年東京都足立区出身。小学生の頃にMSX2で遊んでいたのが、その後の人生に大きく影響することに。数理工学を学ぶ大学院を修了後、創業間もない株式会社いい生活でJavaを使ったWebアプリの開発に従事。
その後、生命情報科学（バイオインフォマティクス）の研究者に。最近は、量子生物学に興味がある。10年ほど前、Javaに突然飽きてPythonに乗り換え、以後現在にいたるまで、その魅力に取り憑かれている。
2年ほど前から、やる気溢れる有志の皆さんと、月1回「みんなのPython勉強会」を主催。著書にPythonスタートブックがある。
会場
※※注意※※ 場所は代々木です。ご注意ください。
懇親会
マッサージ枠について ゴッドハンドの女性マッサージ師が、勉強会に参加しているあなたの頭、首、肩をほぐします。話を聞きながら、マッサージを受けるのはいかがでしょうか（一石二鳥！）。
1枠20分3000円（参加費1000円は別）です。２枠以上（40分以上)を申し込まれる方は参加時のコメント欄に記入をお願いします。
参加枠で５人分を用意していますが、枠がすべてなくなった段階（20分×５=100分）で受付終了となりますのでご了承ください。
また、１９時以前にお越しいただければ、先にマッサージを受けることも可能です。参加時のコメント欄に記載をお願いします。
※マッサージをしていただく方に、会場にお越しいただいているので、当日のキャンセルは避けてください。※
注意事項
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。
新規会員登録
このイベントに申し込むには会員登録が必要です。
アカウント登録済みの方はログインしてください。
※ ソーシャルアカウントで登録するとログインが簡単に行えます。
※ 連携したソーシャルアカウントは、会員登録完了後にいつでも変更できます。
