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34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. 『LangGraphでマルチエージェントワークフローを構築』 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. 『dbtで実現するデータパイプラインの品質保証と実運用』　スピーカー: 佐々木健佑 株式会社データック クリニカルデータサイエンス部部長

3. 『モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察～Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Musicを例に～』　スピーカー: 太田博三 (X: usagisan2020) 2008 年上智大学大学院　地球環境学研究科後期博士課程単位修得修了. インターネットの会社勤務を経て，サントリーコンシェルジュサービス（株）にてデータマーケティング業務に従事.『Julia データサイエンス（2017 年翻訳）』などがある．最近では特集号記事 人工知能学会誌 Vol.39 No.2 (2024年3月号) 「解釈可能性を高めて信頼し得るエージェントを実現するための脳型認知モデル」https://amzn.asia/d/9clIfMC がある．

勉強会概要

• 日時：2024年4月27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