ML Study #6「ディープラーニングで実現するイノベーション」

2022/07/14(木)19:30 〜 21:30 開催
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イベント内容

ML Study #6「ディープラーニングで実現するイノベーション」

📝 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14日(木) 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

🧑‍💻 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

⌛ 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 基調講演(30分)
「図面からの情報抽出から見るDeep Learningの産業応用」
キャディ株式会社 AI Lab Tech Lead
ばんくし氏
20:10 スポンサーLT(5分) Forkwell
20:15 LT1(7分) 「非中央集権の連合学習について」 日本ヒューレット・パッカード合同会社
杉山 禎夫氏
20:22 LT2(7分)「請求書受領SaaSが取り組むMultimodal Learning」 株式会社LayerX 義田 博一氏
20:30 休憩(5分)
20:35 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:ばんくし氏 杉山 禎夫氏 義田 博一氏
21:10 クロージング
21:15 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。

🎤 登壇者情報

🗣️ 基調講演「図面からの情報抽出から見るDeep Learningの産業応用」

 ばんくし 氏(@vaaaaanquish
キャディ株式会社 AI Lab Tech Lead
Sansan、Yahoo!JAPAN、エムスリーにて機械学習エンジニアや機械学習チームのチームリーダーを務めた後、2021年11月CADDi株式会社にジョイン、AI Lab Tech LeadとしてAI Lab立ち上げに従事。エムスリーエンジニアリングフェロー、Bolder'sアルゴリズムエンジニア。趣味ではLightGBMなど機械学習に関連するOSSのメンタナ、コミッターとして活動。

CADDiでは、図面からの情報抽出および活用において、様々な機械学習モデルの適応を行なっています。本発表では、情報抽出業務の中でもDeep Learningを扱った分類モデルやOCRなどの活用事例を紹介し、最新の技術および、その応用までのプロダクトマネージメントについてご紹介します。

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 「非中央集権の連合学習について」

 杉山 禎夫 氏(@imokurity
日本ヒューレット・パッカード合同会社
・2008年、現在の日本ヒューレット・パッカード合同会社に入社し、インフラエンジニアとして、エンタープライズシステムの設計~構築を主に担当しています。
 最近は、コンテナ基盤(Kubernetes, OpenShift)や、データ分析基盤の設計・構築などを担当してます。
・趣味でKaggleに取り組んでいます。

・連合学習とは
・連合学習の懸念とは
・非中央集権の連合学習とは

🗣️ LT2「請求書受領SaaSが取り組むMultimodal Learning」

 義田 博一 氏(@yoppiblog
株式会社LayerX
- 5年ほど広告配信システムのモデル作成に携わる
 - CTR予測モデル、CPC単価の自動決定モデル等
- 現在、LayerXにて請求書受領SaaSのOCRチームにて機械学習エンジニアとしてOCRの開発に取り組む

- ルールベースな実装から機械学習ベースへの移行するために取り組んでいるMultimodal Learningについて

📺 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。

⚠️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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