Registration info |
Registration not needed, or register on another site. 40 |
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Description
参加登録はこちらから → https://mlloft3.splashthat.com/
About the event
ML@Loft は AWS 上で機械学習ワークロードを運用しているデベロッパー/データサイエンティストのための、お悩み相談会です。月に1回 AWS Loft Tokyo で開催し、毎回活発な議論が行われています。
第3回は、"レコメンド" をサービス導入する際のポイントや悩みについて議論します。はじめにファシリテーターから 10分ずつの自己紹介 LT と機械学習運用における課題を問題提起頂いた後、テーブルに分かれて、参加者全員参加型で、問題解決のディスカッション、ナレッジシェアを行います。
第1回の様子はこちら [blog]
Who should attend
自社サービスにレコメンド・パーソナライズを導入しているエンジニアの方。手を動かすことが好きな機械学習エンジニア、スタートアップ等で機械学習ワークロードを決定する立場にある方、AWS上で機械学習ワークフローを運用しているデベロッパー、データサイエンティストなど。 レコメンドにおける課題をお持ちの方。技術的な観点で、ラウンドテーブルでご自身の課題を共有し (機密にあたる話はもちろんお話しいただく必要はありません)、参加者の方々とディスカッション頂ける方のご参加をお待ちしています!
Schedule
6:30PM–7:00PM 受付
- 7:00PMからセッションは始まりますが、7:30PMまで受付しています。
7:00PM–7:05PM はじめに
- 会場設備説明,会の趣旨の説明
7:05PM–7:45PM LTセッション (10分×4セッション)
Speaker | Title | Abstract |
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エムスリー株式会社 西場正浩 氏 | Graph Convolutional Networksを使った推薦システム | グラフ構造やユーザー/アイテムの属性データを使った推薦システムのアルゴリズムについて紹介します。 |
株式会社サイバーエージェント 前田英行 氏 | AbemaTVを支える推薦システム | AbemaTVにおいて運用している推薦システムについて紹介し、実運用上の課題などについて述べる |
株式会社Gunosy 小澤俊介 氏 | Gunosyにおけるパーソナライズシステム | ニュースサービスのパーソナライズを支える仕組みと課題について紹介します |
ウォンテッドリー株式会社 久保長礼 氏 | ユーザエンゲージメントを良くするためのターゲットの設定 | Wantedly Visitのレコメンデーションシステムの全体像を話をした後、ユーザエンゲージメントを良くするためのターゲットの設定方法についてお話します |
7:50PM–8:40PM ラウンドテーブル (25分 x 2テーブル)
- 相談会・ディスカッション (LTerがファシリテーターとなり、参加者全員での技術トークの時間です。)
- 最大6人/1テーブルほどにわかれる予定です。席割りは当日ご案内します。
8:40PM–9:00PM 懇親会 ~ Wrap-up
Speakers
エムスリー株式会社 西場正浩 氏
数理ファイナンスPh.D. 金融機関でクオンツとして働いたあとエムスリーに機械学習エンジニアとして入社。 AI・機械学習チームリーダーを努め、主に自然言語処理や推薦システムを担当
株式会社サイバーエージェント 前田英行 氏
2009年、ヤフー株式会社入社。クローラー、クエリサジェスト、意図解析など機械学習を用いた様々な検索技術開発に従事。2018年、株式会社サイバーエージェント入社。秋葉原ラボにてAbemaTVのレコメンドエンジンの開発、運用を担当。
株式会社Gunosy 小澤俊介 氏
博士(情報科学)。2012年、株式会社はてな入社。はてなブックマークやはてなブログなどの開発を担当。2017年、株式会社Gunosy入社。グノシー、ニュースパス、ルクラのレコメンドエンジンの開発、サービス分析を担当。
ウォンテッドリー株式会社 久保長礼 氏
Wantedlyには、2012年6月に入社。2014年9月に執行役員に。Wantedly Visitの開発チームのマネージャー。昨年からレコメンデーションチームのリーダーとして立ち上げを行っている。MLエンジニアではなく、MLのプロダクト活用を考える人。