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

#3「自然言語処理スタートアップに学ぶ実践事例」

講演「目と耳を持った自然言語処理 - スタートアップにおける価値創出のために」

　奥田 裕樹 / やぐ 氏（@yag_ays）
Ubie ML Engineer
リクルートテクノロジーズ、Sansan DSOC (現R&D)を経て、2020年7月よりUbie株式会社 機械学習エンジニア。新卒より機械学習および自然言語処理のプロダクト開発に携わり、現在は医療ドメインの自然言語処理を中心に、画像認識や音声情報処理など必要に応じて幅広いテーマに関わる。直近の登壇は、PyCon JP 2021での「Pythonで始めるドキュメント・インテリジェンス入門」。一貫して言葉や文字からの情報抽出に強い関心がある。趣味は愛犬のコーギーと遊ぶこと。

人間同士のコミュニケーションにおいては、紙や画面に書かれた文字を目で認識し、また口から発した声を耳で聴くことにより、言葉を認識します。深層学習の登場以降、自然言語処理のみならず画像認識や音声情報処理など様々な領域で、計算機が意味や構造をより深く扱えるようになりました。一般に書き言葉のみのデータを対象とすることが多い自然言語処理ですが、自然言語処理と画像認識、音声情報処理といった異なるドメインのデータを組み合わせた学際的なタスクへの取り組みが活発になってきています。

ビジネスの世界においても、計算機がより高度でかつ人間活動に近い領域でサービスを提供するためには、言語に加えて画像や音声といった多様なリソースの活用が求められています。

この発表では、Ubieにおける自然言語処理をとりまくサービス開発の具体例を紹介しつつ、スタートアップにおける自然言語処理の活用と今後の展望について検討します。

講演「ニュース記事からビジネス活動の情報を構造化する：ストックマークにおける自然言語処理の取り組み」

　近江 崇宏 氏
ストックマーク株式会社, Research Manager
2012年に京都大学大学院理学研究科博士課程修了（理学博士）。2020年まで東京大学生産技術研究所（最終職位：特任准教授）にて時系列解析を中心とする統計学・機械学習の研究に従事。
2020年4月よりストックマーク株式会社にて自然言語処理の研究開発に従事。
著書として「点過程の時系列分析（共立出版）」、「BERTによる自然言語処理入門（オーム社）」などがある。

ストックマークのResearchチームでは、「世界中のテキストデータからビジネスに有用な情報を構造化する」というミッションを掲げ、自然言語処理の研究とプロダクト開発を行なっています。自然言語処理の分野ではBERTやGPTを始めとするDeep Neural Networkのモデルの登場により、様々な言語処理のタスクをEnd-to-Endかつ高精度で処理できるようになりました。このことにより、ビジネスの現場においても自然言語処理の活用の場が広がり、実際に、私たちのプロダクトもこれらの技術に支えられています。

今回はストックマークでのBERTなどの最先端のモデルを用いたプロダクト開発や今後の展望についてお話します。また、この文脈ではあまり語られることのない、自然言語処理の研究開発の面白さや、苦労についてもお話しできたらと思います。

LTセッション

LT1（スポンサー） 「スタンバイにおける自然言語処理の利用」

北川 淳一郎 氏
株式会社スタンバイ　データサイエンティスト
株式会社ミクロスソフトウェアでエンジニア経験を積んだ後に、2011年にヤフー株式会社に入社。
インターネット広告システムのエンジニアをしつつ、データサイエンスという分野に出会う。
その後、ヤフオク！の検索精度向上、ディスプレイ広告の配信精度向上、ローカル検索の精度向上案件を担当。
現在は、株式会社スタンバイに出向し、求人検索の精度向上案件を担当している。
また、2018年より社団法人データサイエンティスト協会スキル定義委員としても活動中。

▍発表内容
スタンバイは全国の仕事情報からニーズにあった最適な求人を探すことができる求人検索エンジンあり、 日々、検索精度を向上させるために様々な施策をおこなっています。

それらの施策のうち自然言語処理を利用したもの及びこれから利用しようとしているものの紹介をさせて頂きます。

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。

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：Forkwell（株式会社grooves）

「つくり手と、未来を拓く。」というビジョンの元、「自分を知り、成長する」きっかけを提供する無料ポートフォリオサービスをはじめ、ITエンジニアに特化した求人・転職支援サービス、役立つ情報や場の提供などを通じて、ITエンジニアのキャリアに新しい選択肢を提示することで、人生の可能性を拡げるお手伝いをしています。
https://bit.ly/3Mw6TVs

協賛

株式会社スタンバイ

株式会社スタンバイは「UPDATE WORKSTYLES」をミッションに掲げ、世の中に点在した求人情報を一括で探すことができる求人検索エンジン「スタンバイ」を開発・運営をしています。
2015年に株式会社ビズリーチの新規事業として立ち上がった事業ですが、2019年にZホールディングス株式会社との合弁会社として再スタートしました。今は求人検索エンジンとして、人と企業のマッチングを創出する事業モデルを展開していますが、今後はデータを活用した「あらゆる求職者がキャリアアップを機会を得られる」「"仕事を探す"という概念を変える」サービスを目指しており、現在共にサービスを創り上げる仲間を募集しています。

https://recruit.stanby.co.jp/