ML Study #5「物理空間を扱う機械学習技術」

2022/06/14(火)19:30 〜 21:30 開催
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イベント内容

📝 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

日程 テーマ 発表者
第1回 1月25日(火) 機械学習と起業 Gunosy 共同創業者 関 喜史
MatrixFlow 創業者 田本 芳文
第2回 3月1日(火) MLOpsのこれまでとこれから AWS Japan 久保隆宏
第3回 4月4日(月) 機械学習コンペ NVIDIA / Data Scientist 小野寺 和樹
日本経済新聞社 石原 祥太郎
第4回 5月10日(火) 自然言語処理スタートアップに学ぶ実践事例 Ubie ML Engineer 奥田 裕樹 / やぐ
ストックマーク株式会社, Research Manager 近江 崇宏
第5回 6月14日(火) 物理空間を扱う機械学習技術 Google Cloud Developer Advocate 佐藤 一憲
株式会社ABEJA taguro氏/ pao
第6回 7月中旬-7月下旬 「(仮)ディープラーニングで実現する技術 CADDi AI Lab Tech Lead ばんくし / 河合 俊典

🧑‍💻 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

🎤 登壇者情報

🗣️ 講演「Googleを支えるベクトル近傍検索技術とVertex Matching Engine」

ベクトル近傍検索は、Google検索をはじめ、Google画像検索、YouTubeの動画の推薦、Google Playストア等で幅広く利用されている「Googleを支える技術」です。この大規模かつ低遅延の検索バックエンドを利用するVertex Matching Engineについて紹介し、情報検索やリコメン、分類等々、さまざまな用途への適用について解説します。

 佐藤 一憲 氏(@kazunori_279
グーグル合同会社 Google Cloud デベロッパーアドボケイト
Google Cloudのデベロッパーアドボケイトとして、機械学習やAI系プロダクトの開発者支援を担当。Google Cloud Next、Google I/O、NVIDIA GTC等の主要イベントでスピーカーを務め、Google Cloud公式ブログに多数の記事を寄稿。またGoogle Cloud開発者コミュニティを10年以上にわたり支援している。

🗣️ 講演「ABEJAにおける物理空間 x ML適用事例 (店舗解析+α)」

株式会社ABEJAは、AIをはじめとするテクノロジーを活用し、ゆたかな世界の実現にチャレンジするベンチャー企業です。ABEJAでは、様々なIoTデバイスやAI/ML技術を利活用する事により、様々な業界のDXに挑戦しています。その中で、今までデータ化の難しかったリアル世界の空間・人の行動分析を機械学習の力データ化する事により、小売流通業のDXを進めています。本セッションでは、小売流通業のDXをテーマをメインに社内の取り組みについてご紹介させていただきます。

  taguro 氏(@xecus
株式会社ABEJA プラットフォームグループ マネージャー
産業技術高専卒業後、首都大学東京に編入学。高専在学中は、超小型人工衛星の開発、医療機器に関する研究に携わる。理化学研究所では、放射線飛跡観測に関する実験システム構築及び中性子イメージングの画像処理研究、大学では量子効果デバイスに関する研究に従事。2015年ABEJAに入社、小売流通業向け店舗解析サービスABEJA Insight for Retailのサービス基盤の設計開発に従事。現在はABEJA Platformの開発・運用チーム及び技術広報のリーディングを行う。

 pao 氏(@pppaaaooo
株式会社ABEJA データサイエンスグループ マネージャー
趣味で麻雀AIを作ったことをきっかけに機械学習の道に入る。前職では画像認識を用いたアプリの開発や機械学習を用いたユーザプロファイリングに従事。2020年5月にABEJA入社。データサイエンティストとして多くのプロジェクトに携わった後、2021年12月より同マネージャー。業務の他にもデータサイエンスコンペに積極的に参加。KaggleMaster/atmaCup3回優勝。

スポンサーLTセッション

ご希望の方は、スポンサーガイドをご確認の上、お申し込みください。

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

時間 内容 発表者
19:30 オープニング 主催:Forkwell 赤川 朗
司会:gepuro
19:40 講演(30分)
「Googleを支えるベクトル近傍検索技術とVertex Matching Engine」
Developer Advocate, Google Cloud
佐藤 一憲氏
20:10 スポンサーLT(5分) Forkwell
20:15 講演(30分)
「ABEJAにおける物理空間 x ML適用事例 (店舗解析+α)」
株式会社ABEJA
プラットフォームグループ マネージャー taguro 氏
データサイエンスグループ マネージャー pao 氏
20:45 休憩(5分)
20:50 視聴者Q&A / アフタートーク モデレーター:gepuro氏
パネリスト:佐藤 一憲氏
taguro氏 / pao氏
21:25 クロージング
21:30 完全終了

※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:man-bowing:

🎥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

⚠️注意事項
  • 当イベントの内容およびスケジュールは、予告なく変更となる場合があります。予めご了承ください。
  • Forkwell の宣伝をさせていただく時間がございます。予めご了承ください。
  • エンジニアの方を対象としたイベントのため、非エンジニアの方のご参加、ならびに同業に属する方の当イベント内でのリクルーティング活動につきましてご遠慮いただいております。
  • イベントの風景を、Forkwell メディア上の記事(イベントレポート)に掲載することがございます。掲載を希望されない方は、当日イベントページ問い合わせフォームより、掲載希望されない旨をお伝えください。
  • ブログやSNS等で当イベントに関する発信を行う際は、公序良俗に反する内容のないよう、ご協力をお願いします。
  • 当イベントはオンライン開催のため、双方の通信状況により音声や映像に乱れがある場合がございます。
  • 配信トラブル時のアナウンスはTwitterよりイベントハッシュタグをつけて行います。
また、ご参加者の方々が最大限楽しんで頂けるよう、運営サイドで参加にふさわしくないと判断させて頂いた方については、イベント中であろうとご退席をお願いすることがございます。
  • 保険、宗教、ネットワークビジネスの勧誘が目的と見られる方
  • その他運営サイドで参加が不適切だと判断した方
誠に恐れ入りますが、あらかじめご了承くださいませ。

注意事項

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