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5月30日（木）19：00受付開始　19：30スタート
• 場所：スマートニュース株式会社 West Office 2F Event Space
• 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

第２回のテーマも前回に引き続いて機械学習の「設計」がテーマとなります。今回はLeapMind株式会社、LINE株式会社、エムスリー株式会社およびスマートニュース株式会社より合計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
MLOps, 運用, luigi, gokart, IoT, AirFlow, 音声認識

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アクセス

〒150-0001 東京都渋谷区神宮前６丁目２５−１６ いちご神宮前ビル 2F (http://about.smartnews.com/ja/about/)
原宿と渋谷の間の明治通沿い、1階にABAHOUSE LASTWORD原宿店が入っているいちご神宮前ビル

入館方法

• エレベーターで2Fへお上りいただき、出て右手のイベント会場へお越し下さい。
• 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。
• 受付は19:00から20:00までの間となっております。

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。

コミュニティ規範

• このコミュニティの全メンバーが、以下の行動規範に従う必要があります。このコミュニティの全メンバーが、いかなるイベントにおいても、オーガナイザーによる協力のもと、この行動規範を遵守することが求められています。私たちは、このコミュニティの全ての参加者が、誰にとっても安全な環境を保障するために、協力し合うことを期待しています。

• 私たちのコミュニティは、性別、性的自認、外形的な性別、年齢、性的指向、障害、身体的特徴、身体のサイズ、人種、民族、宗教（あるいは無宗教）、技術の選択、を理由としたハラスメントの無い状態を維持すべく行動します。私たちは、コミュニティメンバーに対する、いかなる種類のハラスメントも容認しません。性的な表現や画像は、トーク、ワークショップ、パーティ、Twitter その他のオンラインメディアを含め、いかなるコミュニティイベントでも、不適切なものとします。これらの規則を破った参加者は、オーガナイザーの決定のもと、制裁を受けるか、当該イベントおよび将来のあらゆるイベントあるいはコミュニティから、払い戻し（もしある場合でも）無しで参加を拒絶されることがあります。

• このコミュニティ行動規範は、 https://gist.github.com/atsushieno/b6fa985354b5583f027d10618f6d1438 を参考にさせていただいております。会場内だけでなく、ブログや SNS などでの発信、コメントなどをされる際にも、行動規範への違反がないようご留意ください。

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スマートニュース株式会社より会場提供、懇親会提供を頂いております。

• スマートニュース株式会社

タイムテーブル

登壇者紹介

Tianxiang Zhang (張天翔)

スマートニュース株式会社 機械学習エンジニア

スマートニュースUS版の政治関係の記事の解析を担当しています。本発表ではアメリカの政治記事を対象としたオピニオン記事判定を事例として、エンジニアが主役として実施した要件定義、データ収集、機械学習モデルの学習、評価、運用との一連の流れについて紹介します。

Kenji Yamauchi

LINE株式会社 Clova VA開発室 エンジニア

Clovaの音声認識チームでソフトウェアエンジニアをしています。今回は現在すでにチームで導入しているAirflow環境について進めている改善(DAGのunittest、Kubernetesの導入)について話します。

@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。

Shuichi Yasumura

LeapMind株式会社 機械学習エンジニア マネージャー

共同研究開発プロジェクトにおけるPM/エンジニアを担当しています。特に、低消費電力エッジデバイス向け(FPGAやCPU,GPUなど)のプロジェクトを多く担当しています。注力しているDeep Learning(CNN)の量子化やハードウェア実装におけるプロジェクトの進め方や設計/データ前処理/運用などについてお話いたします。

アンケート

より良いコミュニティにするためイベント終了後にアンケートにご協力下さい！

https://forms.gle/RaezLQZ6AtVFMR3y7