Discovery DataScience Meet up (DsDS) #0

2020/08/21(金)19:30 〜 21:00 開催

ブックマーク

#機械学習, #自然言語処理, #DevOps

イベント内容

DsDS (Discovery DataScience)

Yahooエンジニア, CAエンジニア, DeNAエンジニア, MoTエンジニア合同イベント！
ScrambleTech19が主催している、データサイエンティストが日頃の業務で得た知見や悩みについて情報共有する会です！「組織の枠を超えて、支えあえるDSコミュニティを創る」ことを目指しています！

今回のテーマ「MLOps」

MLサービスが広がりをみせていますが、MLサービスの開発・運用では以下のような問題が発生しています。

データサイエンティストとエンジニアで開発環境の違いなどの乖離が問題になっている。
本番環境と異なるローカル環境での実験
モデルやデータセット、前処理パイプラインなどのバージョン管理
システムのvalidation
オーケストレーションとの親和性

このような問題を解決し、安定したサービス稼働を行うためにMLOpsの重要度が上がっています。今回は、実際のMLサービスを運営している実例を元に各サービスの基盤作りを紐解いていきます。

参加費無料・途中入退室は自由です、お気軽にどうぞ！

参加方法

イベントへの参加

compass経由で参加

オンライン参加

Youtube Live: https://youtu.be/LmWqR1gy4v0
19:00から配信を開始しているため、早めに入場することが可能です
アーカイブ公開しました(https://youtu.be/IsO7mAkR1VU)

タイムテーブル

時間	内容	スピーカー
19:00 ~ 19:30	開場
19:30 ~ 19:40	スタート & Opening
19:40 ~ 19:50	広告文自動生成プロダクトでDataflowを導入した話	川本峻頌(株式会社サイバーエージェント)
19:50 ~ 20:00	TensorflowのモデルをGCPでサービングしてきた話	守屋洋平(株式会社サイバーエージェント)
20:00 ~ 20:10	SageMakerで試行錯誤する推論パイプライン	大谷拓海(株式会社ディー・エヌ・エー)
20:10 ~ 20:20	休憩
20:20 ~ 20:30	Cloud Composerで組む機械学習パイプライン	築山将央(株式会社Mobility Technologies)
20:30 ~ 20:40	検索システムのMLRモデル更新の自動化	南直人(ヤフー株式会社)
20:40 ~ 20:50	全社共通レコメンドプラットフォームへのKubernetes/Airflow導入	芹沢信也(ヤフー株式会社)
20:50 ~ 21:00	閉会式
21:00 ~	撤収

登壇者情報

1人目川本峻頌 (株式会社サイバーエージェント)

テーマ「広告文自動生成プロダクトでDataflowを導入した話」

2020年4月にCyberAgentに新卒入社。
アドテクにおける広告文自動生成プロダクトに所属。
大学院では強化学習を用いた推薦エンジンや自然言語処理の研究（生成モデルが中心）に従事する傍ら、ベンチャーでiOS, Webアプリ（フロント/サーバー）開発を経験。
CyberAgentでは生成モデルの研究開発や、MLシステムの構築（GCP）に携わる。
最近はMLOps（特に前処理フローの自動化, 実験管理周り）に関心がある。

2人目守屋洋平 (株式会社サイバーエージェント)

テーマ「TensorflowのモデルをGCPでサービングしてきた話」

2020年6月に中途入社。
広告の効果予測AIを行うプロダクト、極予測AI(キワミヨソクエーアイ) の開発チームに所属。
Webエンジニア -> MLエンジニアへ転向して１年ほど。
業務では、MLモデルの予測エンジンや、データのパイプラインなどの開発をメインで取り組んでいる。

3人目大谷拓海 (株式会社ディー・エヌ・エー)

テーマ「SageMakerで試行錯誤する推論パイプライン」

2019年4月にDeNAに新卒入社。
MLエンジニアリング第一グループ所属。
大学院では自然言語処理の研究をしていた。その前はネイティブアプリやwebやグラフィクスなど広く薄く色々やっていた。 DeNAでは機械学習パイプラインの設計開発運用の他、色々なプロジェクトで広く薄くやっている。 AWSはちょっとできる。GCPはなんもわからん。

4人目築山将央 (株式会社Mobility Technologies)

テーマ「Cloud Composerで組む機械学習パイプライン」
- Composerのチュートリアルからベストプラクティスまで、コードベースの解説を交えつつ話します。

2019年4月にDeNAに新卒入社。
DeNAより株式会社Mobility Technologiesに出向中。
MLエンジニアリング第一グループ所属。
学生時代はコンピュータビジョンの研究に従事しつつ、スタートアップ等でWeb開発を行っていた。
出向前から現在に至るまで、オートモーティブ分野におけるMLシステムの開発運用に携わっている。
MLOpsを中心に、クラウドネイティブアーキテクチャや自動化に特に関心がある。

5人目南直人 (ヤフー株式会社)

テーマ「検索システムのMLRモデル更新の自動化」

2019年4月にヤフー株式会社に新卒入社。サイエンス統括本部サイエンス1本部1部で検索エンジニアをやっています。学生時代はPageRankを使って特許の引用情報を分析したり、マルチエージェントシステムで金融市場をシミュレーションしたり、非一様分布の高次元多様体をいい感じに埋め込んだりしていました。情報検索は始めて1年くらいです。

6人目芹沢信也 (ヤフー株式会社)

テーマ「全社共通レコメンドプラットフォームへのKubernetes/Airflow導入」

2019年4月にヤフー株式会社に新卒入社。
サイエンス統括本部サイエンス2本部3部で全社汎用レコメンドプラットフォームの開発に従事。
学生時代の研究は生体計測やVRに近いこと。
機械学習は講義でやった・ツールを触った程度。KubernetesだけでなくDockerすら未経験。
また、制御担当(主に経路追従など)としてNHK学生ロボコンに出場。