第12回 Machine Learning 15minutes!~レシピ分類からトラフィック制御まで実用的な学びがたくさんありました~


おざけんです。5月もMachine Learning 15minutes!が27日に開催されました。
今月も充実した内容でしたので、みなさんにも内容をお伝えします。

ぜひぜひご覧ください!

株式会社カカクコム

高木 勇輔【fastTextでテキスト情報からレシピ分類器を作った話】

株式会社カカクコムはレシピアプリ「レシぽん」の運営にあたって、レシピを自動的に分類する必要性があったそうです。
そのために、SVM(Support Vector Machine)を利用したのですが、うまくいかず、そこで利用したのがfastText。カテゴリによってばらつきはあるそうですが、正しい1万件ほどのデータがあれば、70%程度当てることができるようになったそうです。ぜひスライド、動画を見てみてくださいね。

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株式会社ビズリーチ

萩野 貴拓【Apache PredictionIOのコミッタが語る、Spark & Elasticsearchの機械学習基盤】

萩野さんは、機械学習には「ストレージ」「分散処理フレームワーク」「データ予測のWebサービス化」に悩ましい点があるという文脈で「PredictionIO」を紹介されました。オープンソースであるPredictionIOを使うことで、そのお悩みをかなり解決したんだそうです。

萩野さんは日本Apache PredictionIOユーザ会(JPIOUG)をつくり、ドキュメントの翻訳や勉強会の企画など国内での認知、利用を広げる活動をしています。PredictionIOに興味をもった方はぜひ意欲的に参加して、より学びを深めましょう!

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クックパッド株式会社

染谷 悠一郎【クックパッドの研究開発基盤について】

レシピサイトとして圧倒的な知名度をほこるクックパッド。今回はその研究開発の基盤について染谷さんにお話しいただきました。
染谷さんは、研究開発部において、その環境や運用に関わるあらゆる技術的な問題を解決してきたそうです。その中でも計算機環境構築コストに関する問題解決の糸口がこの15分で見えたような気がします。

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沖電気工業株式会社

中野 和俊【ディープラーニングによる通信トラヒックの識別】

沖電気の中野さんには、「ディープラーニングによてIPネットワーク上の電信トラヒックの識別ができるのか!?」というテーマでお話いただきました。確かにIPネットワークのトラヒックを識別できて優先制御できたら便利ですよね。ただポート番号など手がかりなくトラヒック統計情報だけで識別するのは困難でした。さてどのようにこれを解決したのでしょうか。

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株式会社セゾン情報システムズ

梅崎 猛【機械学習取り組みにおける障壁】

今回は「機械学習取り組みにおける障壁」というテーマでしたが、「SIerにおける」という観点でお話しいただきました。
注目すべきは、現在の機械学習への認識から起因する共通の問題点です。プロジェクト推進の参考にご覧ください。

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株式会社エアー

巽 政明【アイコンで組み立てるSpark MLlib+ETLプログラム】】

巽さんからは、Spark MLlib+ETLプログラムが作れる「Talend」というETLツールについてお話いただきました。ETLとMachine Learningは相性がよく、いろいろなメリットがあるそうです。いろいろなデータ処理が簡単だったり、全体の処理構成が可視化できたり。よく知らないという方はぜひ詳しく見てみてください。

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株式会社 空

馬場 一輝【機械学習と計量経済学】

馬場さんからは計量経済学と機械学習を比較してお話いただきました。なかなか経済学と機械学習を比べたことがなかった方はチェックしてみてください。特に7ページと8ページ目では、機械学習と計量経済学の共通点や相違点についてわかりやすくまとまっていますので、必見です。

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株式会社ビジネス・アーキテクツ

伊藤 要介【とあるWeb制作会社の中の人にとってのA.I.】

今回の内容は「マネタイズ」「リスクヘッジ」をできるだけ機械学習に任せ、業務時間をもっと効率的にクリエイティブに使う体制づくりのために試行錯誤されたことについてです。スライドはあくまでも補足ということなので、ぜひ動画も一緒にご覧ください。Webメディアに携わっている人も興味を惹く内容です。

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dip AI. Lab

亀田 重幸【AIニュースサイト「AINOW」掲載記事でAIトレンド分析~5月~】

AINOW編集長の亀田からは、dip AI.Labが優秀なインターン生20名を集めたコツについてお話しました。Wantedlyを使ってどのようにインターン生を集めたのか、どのような環境を提供したら学生が喜んでくれるのかなど、独自の観点で語っています。

個人的には、シフトが週1からでもよく、欲しいものは全力で提供するという姿勢が大事なのではないかと感じました。

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最後に登壇者全員で記念写真を撮りました。

第13回 開催決定!!

第13回 Machine Learning 15minutes!

日時:2017/06/24(土) 14:00 〜 17:30
場所:ディップ株式会社 東京都港区六本木3-2-1 六本木グランドタワー31階(最寄り駅:東京メトロ南北線 六本木一丁目駅)
参加費:1000円(懇親会、備品用)

機械学習に興味があるエンジニアやディレクター、ビジネスパーソンなどはぜひぜひ参加してみてください。
学生の方の参加もお待ちしています!(学生の方は学生証の提示で参加費が無料になります。)

イベントのあとには懇親会もあり、業界の第一線で活躍するスペシャリストたちと情報交換することもできますよ!アルコールと軽食もついてきます。

懇親会の様子。ディップ株式会社にて。

第13回 Machine Learning 15minutes!もAINOWにてレポートをお送りする予定です。参加できない方も、ぜひAINOWでチェックしてみてくださいね。

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