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Sep

20

ML@Loft #6 (NLP/レコメンド/時系列解析)

自然言語処理・レコメンドと時系列解析の会 (MLPP #4 との共催)

Hashtag :#MLLoft
Registration info

Description

参加登録はこちらから → https://mlloft6.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6回は MLPP #4 との共催で、これまでも人気だった "自然言語処理 (NLP) / レコメンド" や "時系列解析" をテーマに、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 15分ずつの自己紹介 LT と自然言語処理・推薦システムを開発・本番環境で運用する際の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。

これまでのイベントの様子はこちら [ Blog#1, Blog#2, Blog#3]

Who should attend

機械学習の運用に課題をお持ちの方、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、機械学習ワークロードを決定する立場にある方など。 特に自然言語処理やレコメンドシステムに興味・課題をお持ちのエンジニアの方、手を動かすことが好きな機械学習エンジニアなど。 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–8:05PM LTセッション (15分×4セッション)

梅田 裕平 氏 (株式会社富士通研究所) 富士通研の時系列データ解析技術

富士通研究所の人工知能研究所では、様々な黒魔術最先端技術を研究開発しています。その中の一つである時系列データ解析技術は特に力を入れて推進しています。特に研究レベルとしてどのように技術に取り組んでいるか紹介します。

河合 俊典 氏 (エムスリー株式会社) ゼロベースからの論文レコメンドシステムの構築

医療従事者の知識レベル向上において、適切な医療論文のレコメンドエンジンの作成は重要なファクターとなり得る。本発表では、http://m3.com 内で展開されている医療論文関連サービスにおける、医師情報と論文情報の紐付け及び、明確な教師データがない状態での論文レコメンドシステムの構築と運用について解説する。

押条 祐哉 氏 (ストックマーク株式会社) 社内の XX に詳しい人を知りたい

新しい案件にアサインされた時や仕事で特定のドメインの深い知識が必要になった時、「社内 (チーム内) に XX に詳しい人っていないだろうか」と考えることは少なくない。 ストックマークでは、組織の情報収集の効率化、チームメンバーの情報感度の向上に課題感を感じている法人向けに「自分のビジネスに直結するニュース」をお届けする 「Anews」を提供・運用してきた。 本発表では、Anews の運用で蓄積されたデータを利用し、「Who Knows What?」を可視化し組織のナレッジシェアをより効率的に促進するための機能の一つである「知見者推薦システム」を構築した話をする。

久保 隆宏 氏 (TIS株式会社) ESG評価を支える自然言語処理基盤の構築

老後の2000万は貯蓄済みですか?本発表では、年金の運用でも考慮されているESG評価を支援するための自然言語処理基盤について解説します。ESGは環境・社会・ガバナンスの頭文字で、現在は人が文書を読んで評価を行っています。80兆ドルにも及ぶ資産運用を左右するその評価を、自然言語処理で支える取り組みについても紹介します。

8:10PM–8:50PM ラウンドテーブル (20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。)

8:50PM–9:00PM 懇親会 ~ Wrap-up

Speakers

梅田 裕平 氏 (株式会社富士通研究所)

九州大学数理学府にて博士課程取得.株式会社富士通研究所に入社後、制御技術やAI技術に従事。

河合 俊典 氏 (エムスリー株式会社)

Sansan株式会社、Yahoo! JAPANで機械学習の実務応用、チームマネージメントを行なう。2019年2月よりエムスリー株式会社、機械学習エンジニア。医師のプロファイリングや分析、レコメンドエンジンの作成に従事。https://vaaaaanquish.jp

押条 祐哉 氏 (ストックマーク株式会社)

証券会社営業職、金融系SEとして働く傍ら kaggle にハマり、仕事でも機械学習に関わりたいと思い転職。2019年4月より現職。現在は、ストックマークのメインプロダクトである 「Anews」の機械学習周りの検証・実装に携わっている。

久保 隆宏 氏 (TIS株式会社)

化学系メーカーの業務コンサルタント出身。 既存の技術では業務改善を行える範囲に限界があるとの実感から戦略技術センターへ異動。 現在は会計/投資分野をテーマとし、主にESG評価への活用をテーマに 研究中。

参加登録はこちらから → https://mlloft6.splashthat.com/

Presenter

Feed

Yoshitaka Haribara

Yoshitaka Haribaraさんが資料をアップしました。

10/04/2019 07:30

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10/01/2019 06:52

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10/01/2019 06:50

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shokoutさんが資料をアップしました。

10/01/2019 06:46

Yoshitaka Haribara

Yoshitaka Haribara published ML@Loft #6 (NLP/レコメンド/時系列解析).

09/04/2019 13:25

ML@Loft #6 (NLP/レコメンド/時系列解析) を公開しました!

Group

ML@Loft

Machine Learning @ AWS Loft Tokyo

Number of events 14

Members 567

Ended

2019/09/20(Fri)

18:30
21:00

Registration Period
2019/09/04(Wed) 13:03 〜
2019/09/20(Fri) 21:00

Location

AWS Loft Tokyo

東京都品川区上大崎 3-1-1