イベント概要

第8回MLOpsコミュニティイベントです！
第8回の勉強会は初の☆ライトニングトーク★大会になります！
ライトニングトークで発表したい方はライトニングトーク枠からご応募ください。
ライトニングトークを聞きたい方は一般参加枠からご応募ください。

ハッシュタグ：#mlops ツイッターアカウント：mlops_community_jp

ライトニングトークについて

ライトニングトークは5分〜10分程度でお願いします
内容は機械学習のシステム開発や運用、評価、自動化といったMLOps関連であれば何でもOKです！
社内の事例や便利なライブラリ、失敗談、やってみた等々、皆様のMLOpsに対する熱い思いを語ってください！

ライトニングトーク枠のプロフィール

（登壇者は応募が集まり次第記入します）

1人目

Mobility Technologies 渡部氏

タイトル：ML Opsはバズワード
内容：「ML Ops」はバズワードです。データパイプラインをMLOpsという人もいれば、モデルの精度監視をMLOpsだという人もいる。KubenetesやKubeflowといった製品の話もあれば、推論システムのアーキテクチャの話もある。このLTでは「ML Ops」を冠する様々なものを、できるだけ多く紹介します。

2人目

DataRobot 田中

タイトル：データドリフトの紹介
内容：機械学習モデルの運用フェーズにおけるモデルのパフォーマンスを測るものとして精度はみなさんご存知かと思いますが、データドリフトというワードについて馴染みがある方はもしかしたら少ないのではないでしょうか？そのデータドリフトについて紹介できればと思います。

3人目

Koji Annoura

タイトル：MLにNeo4jを使ってみよう
内容：ここ最近はずっとNeo4jと言い続けているので「PostgreSQLやOracleは使えますか?」と聞かれるようになった。

4人目

ZOZO Technologies, Inc. civitaspo

タイトル：Vertex AI 触ってみた

5人目

ストックマーク株式会社　麻生晋併

タイトル：AWSを活用した機械翻訳のためのGPU並列処理環境の構築
概要：プロダクトに機械翻訳を組み込むため、バッチのインフラを大幅に変更した事例をご紹介します。

6人目

Wantedly unblee

タイトル：DVC を活用した機械学習パイプライン開発の高速化
内容：我々の機械学習パイプライン開発において発生していた問題とそれを解決するために採ったアプローチについて紹介します。

会場

オンライン開催 (URLは別途ご案内)

タイムテーブル