機械学習は様々な分野、企業で活用が始まっていますが、その多くはPOC止まりであり、 ほとんどの機械学習プロジェクトは社会実装されないという現実があります。私たちはその課題を解決し、機械学習の社会実装を進めるために、ナレッジの集積を始めました。

今回はその第33回目の勉強会の案内です。

対象者

機械学習プロジェクトに関わるデータサイエンティスト、開発エンジニア、ビジネスサイド

こんな方におすすめ

• 機械学習プロジェクトを実施したが、ビジネス的な成果はあげられず、次は成功確率をあげたい
• 機械学習プロジェクトに関わったが、データサイエンティスト・開発エンジニア・ビジネスサイドのコミュニケーションが難しい
• 機械学習プロジェクトが全然スケジュール通りに進まない
• 機械学習プロジェクトを推進できる組織をつくりたい

勉強会内容

1. 『LLMアプリケーションで使用するVector Databaseの比較』 スピーカー: 西岡賢一郎 学生時代は、位置情報用いた予測モデルの研究をして博士 (学術) を取得。 博士課程在籍中に研究者仲間とデータサイエンスをサービスとして提供する会社を起業。その後、起業した会社を別の会社に売却しCTOとして3年半従事。現在は、株式会社データインフォームドを創業しプロダクト開発をしながら、CDPを開発するスタートアップでPdMとしても働く。

2. 『オッズ比一致による確率調整の論拠』　スピーカー: 中井眞人 2005年からデータサイエンスに従事。2020年から筑波大博士課程で、強化学習を研究。2022年データ編集分析ソフトのPadocをリリース。

勉強会概要

• 日時：2024年3月30日(土) 10:00～11:30
• 開催方法：zoomで開催します。参加者には、事前にリンクを送付します。
• 定員：70名
• 費用：無料
• 主催：機械学習の社会実装勉強会