開催概要

── 機械学習の「つぎの一歩が見つかる、気づきと学びの場」ML Study シリーズ。

Forkwell はこれまで「つくり手と、未来を拓く。」というビジョンのもと、第一線を走るエンジニアから統合的な学びを得る勉強会を継続開催してまいりました。インフラ、フロントエンド、データ分析基盤と実施していく中で、「機械学習」という切り口を考えてみると、以下のようにキーワードは豊富に出てくるものの、それ故に関連分野が広く、各論での勉強会が多く、シリーズを通した統合的な学びの機会はまだ少ないように思われました。

Keyword: 機械学習（Machine Learning）, 深層学習（Deep Learning）, 自然言語処理（NLP）, 音声認識（ASR）, 画像認識, 情報検索, レコメンデーション, 異常検知・予測, 顧客分析, 最適化, データマイニング, アルゴリズム, 分類, 回帰, クラスタリング, 次元削減, データ収集, データ集約, モデリング, ML Ops, Kaggle, etc…

そこで、Forkwell は gepuro氏と協力し、技術領域各論に限定しない幅広い視点での統合的な学びから、機械学習に今後取り組んでいく上でどこか参考になる、新たな視点に気づける機会として ML Study を設けました。

第1回〜第6回にかけて多種多様な切り口で、第一線を走るエキスパートの皆さまのお話を伺っていく中で、「機械学習」「データサイエンス」の奥深さや世界の広さを共に探索していける総合的な勉強会にできれば幸いです。

ML Study シリーズ全体スケジュール

こんなエンジニアにおすすめ

• 機械学習エンジニア、データサイエンティストとしてスキルアップする上で取っ掛かりを見つけたい方
• 実務で機械学習を活用しているが、機械学習に関する技術領域の全体感を理解したい方
• 普段自分が扱っている領域以外についての知見を広げたい方

#2「MLOpsのこれまでとこれから」

講演「機械学習が普及するためにMLOpsが果たす役割」

　piqcy / 久保 隆宏 氏（@icoxfog417）
AWS Japan　DevRel, Machine Learning
AWS Japan DevRel, Machine Learning。新卒でTIS株式会社に入社し、コンサルタントとして業務要件定義から運用保守まで担当しつつ、kintoneエヴァンジェリストとしても活動。システムでサポートできる業務の範囲を広げるべく、戦略技術センターに異動し、OSSの開発や「Pythonで学ぶ強化学習」等の書籍執筆を行う。
自然言語処理による非財務情報解析の研究をサービス化するため、事業部門に異動しプロダクトマネージャーとして「非財務情報参照・点検サービス」をリリースする。機械学習技術の普及と発展に携わるため2021年AWSへ入社。

MLOpsの役割は、機械学習が様々なアプリケーションで活用されるにつれ拡大しています。

機械学習モデルの開発生産性を上げるための実験管理、デプロイを効率化するためのパイプライン、モデルの精度の監視などです。近年では倫理的な側面から特定ユーザーに対し不利に働く推論を行っていないか検出する役割も期待されています。機械学習による効果が不確かな段階で、多様な役割が求められるMLOpsを完全に導入することは費用対効果の面から難しいこともあります。

本発表では機械学習の活用段階に応じたMLOpsの導入レベルを概観するとともに、AWSならではの実装方法をご紹介します。

司会進行 / モデレーター

　gepuro / 早川 敦士 氏（@gepuro）
株式会社DATAFLUCT PdM兼テックリード
2010年よりデータサイエンスに取り組み、2015年に新卒でリクルートコミュニケーションズに入社。その後、株式会社FORCAS(現 ユーザベース)にて、アルゴリズムやデータ基盤の開発を担当するリーダーを務める。US事業ではテックリードとして携わった。2022年1月にDATAFLUCTに入社し今に至る。PdM兼テックリードとして勤務。技術評論社よりデータサイエンティスト養成読本, オライリーより機械学習のための特徴量エンジニアリング ――その原理とPythonによる実践などを執筆。

LTセッション

LT1 「Data-centric MLOps 〜 物体検出タスクにおけるActiveLearning実践〜」

鈴木健史 氏（@tkc79）
FastLabel 共同創業者
早稲田大学大学院創造理工研究科修了。在学中、機械学習のアルゴリズムの研究。 大手ERPベンダーで、会計SaaS立ち上げや複数のAIプロジェクトを経験後。 その後、AI開発におけるアノテーションの課題を解決したい思いからFastLabelを創業。 FastLabelでは、アノテーションプラットフォームを開発・提供している。

▍発表内容
Data-centric な開発アプローチにおいて、データラベリングにかかる時間やコストがボトルネックなりがちな中で いかに少量データで精度を上げるかが重要になる。
本発表では、リアルなデータセットでの物体検出タスクにおいてActiveLearningを実践してみた話をします。

タイムスケジュール

※プログラムは変更となる可能性があります。随時こちらで更新いたします。

参加方法

今回のオンライン勉強会は YouTube Live を使用してライブ配信いたします。
当日19:30〜 配信がスタートしますので、下記のリンクよりチャンネル登録の上、ライブ配信予定枠のリマインダー設定をお願いします🙇‍♂️

▶ Forkwell公式 ITエンジニアのキャリアと学び

またライブ配信終了後、アーカイブ動画の公開を予定しております。
当日の開催時間にライブ参加できない方も、connpass参加申込みの上、ご視聴くださいませ。

主催・協力

主催

「成長し続けるエンジニアを支援する」サービスを運営する Forkwell が開催いたします。

ライブ配信費用スポンサー

募集中：Forkwell イベントご協賛のお願い

他回配信スポンサー

（#3）

キャディ株式会社は、製造業の受発注プラットフォーム「CADDi」を提供するスタートアップです。
100年以上変化のない製造業の調達を変革し、より生産性の高い仕事に注力しながら発注側も受注側も利益を上げられる、新たな産業構造を構築します。

昨年発足した「AI Lab」では、既に未来に向けたデータ活用の施策が多く進んでいます。
この先、受発注に限らず、世界の製造業のあらゆるデータを解析し、社会に貢献できるチームを目指します。
難しい事を面白がりながら、共に前に進むことができるエンジニアの皆様を待っています。

https://recruiting.caddi.jp/recruit/mlds

ライブ配信代行

天神放送局様にライブ配信代行として協力いただいております。

天神放送局はライブ配信を広めることで「機会格差をなくす」ことをミッションとしたライブ配信ユニットです。
コミュニティイベントが増え続ける中、コンテンツを熱意ある人に届けるために活動しています。