Machine Learning Casual Talks #6 を開催しました

機械学習の信頼性が熱いよねというお話

柚餅子 さんの発表風景

2018/09/25 の MLCT #6 を開催しました。

MLCT とは

実務における機械学習の話や経験をカジュアルに語り合おう

というコミュニティです。

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今回も同じく本イベントは株式会社メルカリにスポンサーとして会場と懇親会を提供を受け開催することができました。スポンサー依頼を快諾いただきありがとうございました!

Machine Learning Casual Talks #6 (2018/09/25 19:00〜)

発表資料一覧 👇(スライドと配信動画)

Machine Learning Casual Talks #6 - 資料一覧 - connpass

柚餅子さん

• リブセンスにおける機械学習システムの信頼性エンジニアリング
• SRE の考えを機械学習システムに取り入れるというお話ですが、筋が良さそう。特に SLO 周りはうちでも取り入れないなぁと思いました

Naomichi Agata さん

• ユーザーフィードバックと機械学習
• 半教師あり学習で解くというアプローチは非常に筋が良さそうで気になった。技術書典の書籍も気になる 👀

gamella さん

• マーケット予測モデルの PCDA の回し方
• ms 単位のデータを学習データにして株価の UP/DOWN を予測する。。。。適用するドメインの難易度が鬼ゲーすぎて、ハラハラしそうだけど解きがいがありそう

@yu-ya4 さん

• Big Query ML を使ってみた話
• さらっと BQML を試して成果が出ましたと言っていたが、良い問題を探し出す嗅覚がすごいなと思いました。実際 BQ だけで過不足なくモデリングが終わるなら理想の世界ですね~

Kosuke Kitahara さん

• 発表資料は後日公開されます。謎の力により Youtube 配信はされていません

KPT

Keep

• 動画配信を問題なく完了できた
• 魅力ある発表内容を維持できた

Problem

• 参加率が低かった。前回は 65%程度の参加率でしたが、今回は雨の影響もありますが 40% と低くなっていた
• 倍率も毎回 1.5–2 倍程度なのでこれだと補欠枠で参加できなかった人が申し訳ないので、もっと熱意ある人が参加できるような仕組みを考えています

Try

• 懇親会で議論できる場の形成を狙っていたが、知人同士で固まってしまう傾向が見られたので自然と議論できるようなオープンスペースをやってみる

  というわけでありがとうございました!

回数を重ねるごとに運営もこなれてきましたが、内輪感が出ないように頑張っていきたいなと思います!

次回の開催は 2018/11/20 を計画しているのでよろしくおねがいします 🙇

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