機能改善 領収データ発行機能にてインボイス制度の書式での出力に対応しました。 詳しくはこちらをご覧ください。

新機能 参加者によるイベント出席機能をリリースしました。今までは主催者による出席管理機能はありましたが、大規模イベント等での受付処理が大変とのフィードバックをいただいてました。今後はイベント作成時に発行される「出席コード」を会場現地や配信で共有してもらうことで、参加者自身でイベント出席登録を行うことができるようになります。これにより受付処理が容易になりますので、イベント主催者の皆様はぜひご活用ください。詳しくはこちらをご確認ください。

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Dec

19

ML@Loft #9. Deep Learning フレームワークと推論

Deep Learning フレームワークを使ってプロダクション環境で推論を行う際の課題・お悩み相談

Hashtag :#MLLoft
Registration info

Description

参加登録はこちらから → https://mlloft9.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9回は、Deep Learning フレームワークを用いた学習・推論運用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 形式でユーザー企業における機械学習の課題・実例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開催ブログはこちら [ #1, #2, #3, #4, #5, #6]

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。 DL フレームワークを用いた学習・推論運用における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 - 7:45PM LTセッション (10分×4セッション)

梅澤 慶介 氏 (chug (Chainer User Group))「Chainerを使ってプロダクション環境上で推論するには」

Qiitaや技術ブログには、Chainerでモデルを訓練する方法は溢れているが、推論部分はあまり体系的にはまとまっていないです。今回はChainerで推論する場合にどのような手段があるかまとめたので、それを共有します。

瀬尾 直利 氏 (ZOZOテクノロジーズ)「 ZOZO画像検索におけるChainerの本番運用」

ZOZOTOWN/WEARにおける画像検索機能の裏側についてご紹介します。 特に機械学習による推論をWeb APIとして本番運用するにあたって得た気づきや、ライブラリ依存の工夫についてご紹介します。

三條 智史 氏 (クックパッド株式会社) 「tensorflow/rust を使った画像クロッピングシステム」

http://cookpad.com (http://cookpad.com/) では料理に関する写真が様々なサイズにクロッピングされ利用されています。本発表では、料理の領域を考慮して適切にクロッピングを行うシステムの構築について解説します。

松岡 玲音 (株式会社メルカリ)「Istio Meets MLOps」

MercariのAIチームは、機械学習サービスを提供するためのk8sクラスターを独自に運用しています。tensorflowやonnxruntimeのserving resourceを効率よく運用し、かつサービスを安全にデプロイする上で、弊チームがIstioを基盤に導入することによって得られた恩恵についてご紹介します。

7:50PM–8:40PM ラウンドテーブル (25 x 2分)

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)。

8:40PM–9:00PM 懇親会 - Wrap-Up

Speakers

梅澤 慶介 氏 (chug (Chainer User Group))

バックエンド・MLエンジニアとしてweb企業で働く傍ら、Preferred Networksで副業Chainer エバンジェリストとして活動。本業では、リコメンドエンジン、金融マーケット予測モデルなどの研究開発やチームマネジメントに従事。

瀬尾 直利 氏(ZOZOテクノロジーズ)

CRuby, Fluentd, Chainer committer. MLOps Leader, Engineering Manager, CSIRT, SRE Specialist at ZOZO Technologies, Inc. ex-DeNA.

三條 智史 氏 (クックパッド株式会社 研究開発部)

2018年クックパッドに新卒入社。研究開発部に所属し、画像のクロッピングや画像検索、広告配信最適化に従事。

松岡 玲音 (株式会社メルカリ AIチーム 機械学習エンジニア)

酒と美食とお洒落にうちこむ、機械学習とデータのエンジニア兼六本木ギャル。好きな音楽は2000年以前のDream Theater。

参加登録はこちらから → https://mlloft9.splashthat.com/

Presenter

Feed

Yoshitaka Haribara

Yoshitaka Haribaraさんが資料をアップしました。

02/02/2020 00:04

Yoshitaka Haribara

Yoshitaka Haribaraさんが資料をアップしました。

02/02/2020 00:03

Yoshitaka Haribara

Yoshitaka Haribaraさんが資料をアップしました。

02/02/2020 00:03

Yoshitaka Haribara

Yoshitaka Haribaraさんが資料をアップしました。

02/02/2020 00:02

Yoshitaka Haribara

Yoshitaka Haribara published ML@Loft #9. Deep Learning フレームワークと推論.

12/02/2019 12:23

ML@Loft #9. Deep Learning フレームワークと推論 を公開しました!

Group

ML@Loft

Machine Learning @ AWS Loft Tokyo

Number of events 14

Members 544

Ended

2019/12/19(Thu)

18:30
21:00

Registration Period
2019/12/02(Mon) 12:07 〜
2019/12/19(Thu) 21:00

Location

AWS Loft Tokyo

東京都品川区上大崎 3-1-1