分析基盤トーク(DAFT)について

機械学習の学習〜サービス運用の基盤はKubeFlowなどの登場により注目されつつあり，今後より一層重要となっていくと考えられます． 分析基盤トークはすでに色々な方法で基盤を構築，運用されている方々の知見を共有する場として開催されます．

発表者の方に，各社の基盤のデザインや状況そしてお悩み事をお話しいただきそれらをもとにディスカッションベースで深く議論しましょう．

機械学習サービスの運用を考える回

MLを使ったサービスには限りませんが，サービスには運用フェーズが非常に重要になります． MLを使った場合には他のサービスとは少し性質の違う問題が生じてきます．

• 予期せぬ挙動を示したんだけどこのモデルを学習したときのデータは？条件は？再現性の担保？
• 時間が経つにつれて入ってくるデータのドメインが学習時と変わってきて精度が下がってきた．．
• 新しい良さげなモデルを作ったけど今のモデルより本当にいいの？更新してもいい？

MLを使ったサービスが増えてきた中でこういった悩みを抱える人が増えてきているのでは．．．？ と考え，今回はサービスの運用を続けてこられたLINEさん, エムスリーさん, メルカリさんにご発表いただきたいと思っています．

参加費について

本勉強会はデータ分析，機械学習の基盤についての悩み事やハマりどころを共有し，より一層の機械学習のサービスでの利用を促進することを目的としています．

特に懇親会では個別の深い議論を促進したく，参加費1000円を頂いております． 頂いた参加費は懇親会に利用させていただきます．

どうぞご理解いただけますようよろしくお願いいたします．

会場

日本電信電話株式会社 ソフトウェアイノベーションセンタ (NTT Software Innovation Center)

〒108-0023 東京都港区芝浦 3-4-1 グランパークタワー34F (34F Granpark Tower, 3-4-1 Shibaura, Minato, Tokyo)

当日18時までに，入室用のQRコードをお送りします．connpassからの通知メールを，お手持ちのスマートフォンで受信できるよう，ご準備ください． 21時以降は入館できません

スケジュール

発表者

LINE 服部 圭悟さん( @keigohtr )

LINEでソフトウェアエンジニアをしています。今回は私の担当する機械学習モジュールの配信管理基盤 Rekcurdを紹介します。Clovaの機械学習モジュールはRekcurdで運用しています。MLOpsの配信まわりについて解決すべきタスクと我々の解決策を共有します。

エムスリー 笹川 裕人さん(@hirosassa)

メルカリ 上田 隼也さん(@hurutoriya)

機械学習モデル精度の比較・管理について

LT

NTT SIC 露崎さん(@bloodeagle40234 )

LTについて

• 発表時間は10分程となります．
• 発表希望者はイベントページのコメントにタイトルを記入し，LT枠で応募ください．
• コメントのないLT枠の応募の場合は，参加をお断りする場合があります．

注意事項

• 欠席のご連絡は connpass 上でお早めにお願いいたします．
• 基本的に発表資料は公開予定です．
• 宣伝や採用を目的とした方のご参加はご遠慮ください．
• 当日キャンセルの場合にもconnpass上でのキャンセル処理をよろしくお願いいたします．（無断で欠席された際には，今後の参加をお断りする場合があります）
• イベントの記録のために写真撮影などを行います．撮影が気になるお方がいればご連絡ください．

アンチハラスメントポリシー

ハラスメントとは，性差，性同一性と表現，性的指向，障害，外見や身体的特徴，人種，宗教，公共な場での性的な画像や類する表現，脅迫，ストーカ，望まない写真撮影や録音・録画，不適切な接触，およびそれらに関連した不快な言動が含まれます．

DAFTでは全ての参加者がナレッジ共有に集中できるよう，これらのハラスメント行為を許容しません． 会場内だけでなく，ブログやSNSなどで公開，コメントなどいただく際にも，これらハラスメント行為がないようご留意ください． 万が一，ハラスメント行為を見聞きした参加者は，お手数ですが窓口（@yo_）までご一報ください．