Machine Learning Production Pitch #1

2019/03/07(木)19:30 〜 21:30 開催

ブックマーク

#機械学習

イベント内容

イベント概要

Machine Learning Production Pitchは、機械学習について業務で培った知見や経験や苦労話を共有できる場を提供することを目的としたMeetupです。機械学習に取り組み、実社会への適用に日々もがき苦しみ楽しんでいる方々を対象としております。

機械学習を実際の製品やサービスに提供するためには、企画（プランナー）、設計（機械学習エンジニア、データサイエンティスト）、基盤（サーバーサイドエンジニア、インフラエンジニア）、品質保証（QAエンジニア、セキュリティエンジニア）など様々な職種の協力が必要です。Machine Learning Production Pitchは毎回テーマを決めて実務者の方々に発表して頂きます。

開催日：2019年3月7日（木）19：00受付開始　19：30スタート
場所：LINE株式会社カフェ
参加費：無料
対象 : 実務で機械学習に携わる（企画、設計、基盤、品質保証）方、機械学習に携わる学生の方

今回のテーマは機械学習の「設計」です。機械学習の「設計」はアルゴリズムの設計だけでなく、前処理や後処理、特徴量エンジニアリングなど様々な処理が必要です。今回はエムスリー株式会社とLINE株式会社より合計4名に発表して頂きます。またイベント後は、会場にてカジュアルな懇親会も予定していますので、直接何でもご質問いただければと思います。

今回のキーワード
機械学習、医療言語処理、Data Pipline、Graph Convolutional Network、ヒューリスティクス、ビジネスロジック、固有名抽出、Slot Filling、匿名化、ユーザー特徴量、推薦システム、Luigi、Airflow、Rekcurd

アクセス

東京都新宿区新宿四丁目1番6号 JR新宿ミライナタワー23階 https://goo.gl/maps/ARCi3yzQXCp

JR新宿駅直結（ミライナタワー改札）（埼京線、総武本線、中央本線、湘南新宿ライン、山手線、成田エクスプレス）
新宿三丁目駅徒歩1分（東京メトロ丸の内線、副都心線、都営地下鉄）
バスタ新宿直結 ※最寄り新宿駅からの会場ビルまでの行き方はこちら

入館方法

新宿ミライナタワー 5Fエントランスに設置した受付で入館手続きをしてください。
その際 connpass の本イベントで発行した受付票をご提示頂き、受付番号をお伝えください。
スタッフからゲストカードを受け取り頂き、エレベーターで会場となる23Fにお上り下さい。23Fにはカフェと受付がありますが、カフェの方にお越しください。
ゲストカードは無くさないようご注意ください。 お帰りの際に必ずスタッフに返却願います。イベント中は首から下げることをおすすめします。
受付は19:00から20:00までの間となっております。
20時以降に遅刻して参加される方は、ミライナタワー5Fイベント受付（EV前簡易机）に掲示される電話番号までお電話ください。
スタッフが随時対応いたします。

注意事項

技術交流が目的の勉強会ですので、採用、営業活動目的の方はご遠慮下さい。
参加目的が不適切だと判断される場合には、運営側で参加をキャンセルさせていただく場合がございます。
会場スタッフがイベントの様子を写真撮影させていただくことがあります。
会場は禁煙となっております。
懇親会ではアルコールの提供がありますが、未成年者の方や車を運転される方の飲酒は法律で禁止されています。

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LINE株式会社より会場提供、エムスリー株式会社より懇親会提供を頂いております。

タイムテーブル

時間	タイトル	スピーカー
19:00-19:30	受付
19:30-19:35	イントロ
19:35-19:55	Anonymize Large-scale Sparse User Features at LINE Corp	呂彩林 (LINE株式会社)
19:55-20:15	ML Data Pipeline Management in M3 / Application of Graph Convolutional Network in M3	@m_nishiba (エムスリー株式会社)
20:15-20:20	休憩
20:20-20:40	NLU Architecture and ML Model Management in Clova	的場勇樹 (LINE株式会社)
20:40-21:00	graph構造を利用した医療用語のタグ付け	@vaaaaanquish (エムスリー株式会社)
21:00~21:30	懇親会

登壇者紹介

呂彩林

LINE株式会社 Account Platform開発室エンジニア

Adに関連するデータ分析・ML・開発を担当するチームでエンジニアをしています。今回は、ユーザ属性推定や各サービスのレコメンデーションシステムで使われている大規模かつスパースなユーザ特徴量を匿名化するための取り組みについてお話します。

@m_nishiba

エムスリー株式会社機械学習エンジニア

機械学習チームのリーダーをしています。MLのプロダクション開発において、開発効率を上げるためのluigi(それを拡張したgokart)を紹介します。学習済みモデルやデータの管理、MLの障害時対応などの運用方法について話します。または、Graph Convolutional Networkの活用例を紹介します。

的場勇樹

LINE株式会社 Clova VA開発室エンジニア

Clovaの自然言語理解モジュールを担当するチームでソフトウェアエンジニアをしています。今回は、仕様変更を素早くリリースするための、ClovaにおけるNLUシステムのアーキテクチャの一部やワークフロー管理ツールであるAirflowと自社OSSであるRekcurdを連携させた機械学習モデルの学習、評価、運用方法を紹介します。