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参加する勉強会

8/20 (木)

D341800d43eb5aa8b546cf24a9d676e5 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その29
機械学習 名古屋 研究会 注意 COVID-19対策にしばらくオンラインイベントとします。 「参加者への情報」に記載したURLから参加してください。「参加者への情報」はイベントに申し込んだ人のみ見ることができます。 概要 機械学習に関する論文・技術ブログを読み、情報共有のLTをする勉強会です。 【発表者・事前に】 論文・技術ブログのまとめ作成(研究会の GitHub リポジトリにプルリク) 【当日】 発表・質疑応答・不明点の解明 対象 機械学習を業務・趣味で用いている人 チュートリアルや基本的な技術書をある程度読み終え、次のステップへ進みたい人 機械学習を使ったサービスのネタを探している人 目的 急速な進歩を続ける機械学習の分野で活躍するには、最新技術の情報収集が重要です。多人数で情報収集・共有をすれば効率的です。この勉強会で、 知識のアップデート 論文を読む習慣付け 発展的・実践的な知見の獲得 をしましょう。 時間割 合計2時間のLT会を行います。発表者数で割った時間が一人あたりの持ち時間です。 一人あたり、発表5分、質疑応答5分を想定しています。 会場 このイベントはリモートで行います。「参加者への情報」に記載したURLにアクセスしてください。その際、ニックネームをconnpassユーザー名にしていただけると助かります。「参加者への情報」はイベントに申し込んだ人のみ見ることができます。 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 リモート発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 「参加者への情報」のURLからリモート参加してください。 読む論文が決まらない場合も現地発表枠で申し込んでください リモート一般枠 「参加者への情報」のURLからリモート参加してください。 発表方法 論文・技術ブログを開催日時までに読んで、マークダウン形式で簡単にまとめ、研究会の GitHub リポジトリにプルリクエストを出してください。不明な場合などは代行します。その場合、管理者宛にまとめた.mdファイルを送付してください。 論文・技術ブログのまとめ方について 次は、まとめの章立ての例です。このような内容をまとめてください。 章 内容 どんなもの? 手法の概要 先行研究と比べて何がすごい? 新規性について 技術や手法の肝は? 手法のポイント どうやって有効だと検証した? 評価指標など 議論はある? 論文の研究で出た予想や残った課題など 次に読むべき論文 関連する論文 論文まとめテンプレートを用意しています↓ 論文まとめテンプレート テンプレートなどを利用して、マークダウン形式(.md ファイル)でまとめを作成してください。 提出方法 提出は、研究会の GitHub リポジトリ へのプルリクエストで行います。 {研究会日付}_reportsディレクトリ内に、発表と紐づくようなパス(論文タイトル、発表者名など)でまとめを配置してください。例えば、第1回論文まとめディレクトリを参考にしてください。 GitHub を使えないなどの場合は、当日までに論文をまとめた .md ファイルを管理者宛に送付(もしくは共有URLを提示)いただければ、プルリク代行いたします。 FAQ どうまとめたらいいか分からない まとめの章立ての例や、論文まとめテンプレートは、 落合陽一氏の論文まとめ方(あるスライドの65ページ目) を参考に作成したものです。 考え方やコツは、これまでのまとめ(例えば、第1回論文まとめディレクトリ)や、以下に挙げる参考サイトなどを参考にしてください。 参考 高速で論文がバリバリ読める落合先生のフォーマットがいい感じだったのでメモ - 書架とラフレンツェ パワポ版の落合先生流論文要旨のテンプレートを作ったので配布する - 一人ぼっちのライフハック生活 GitHub の使い方(プルリクエストのやり方)が分からない プルリクエストには GitHub のアカウントが必要です。プルリクエストの方法は次の記事が参考になります。 【GitHub】Pull Requestの手順 GitHubでFork/cloneしたリポジトリを本家リポジトリに追従する 最新論文でないですが大丈夫ですか 会の趣旨から大きく離れていなければ大丈夫です。 画像を入れたい 外部サイトに画像を置く以外にも、20xxxxxx_reports/{発表との対応が分かるディレクトリ名}/xx.pngのようなパスに画像を置く方法をおすすめします。 差分 第28回より URLの通知方法を新機能の「参加者への情報」へ変更した。 第25回より COVID-19対策にリモートのみとした。 第24回より リモート枠をリモート発表枠とリモート一般枠に分けた(発表者人数把握のため)。 第14回より アンケートを無くした。 現地発表者は読む論文が決まっていなくても最初から現地発表枠で申し込む方式に変更した。 第13回より 論文以外にも技術ブログも可とした。 発表しなくても可とした。ただし、枠は発表者優先。 リモート参加を可とした。

8/21 (金)

No image 108x72 g ザッピングセミナー
ザッピングセミナーとは? 本セミナーは、2011—2012年度、2014年度に有志によって開催されていた「ザッピングセミナー」の流れを汲んで、研究者の横の繋がりを広げること(平たく言うと異文化交流)を目的として立ち上げた企画です。以下にオリジナルの「ザッピングセミナー」の趣旨を掲載します: このセミナーは、研究者同士の分野を超えた交流を目的としたものであり、 その名の通り、専門外の内容を、気軽に聞くことができるような形式を想定しております。お時間と野次馬根性のある方はお気軽にご参加ください。 本セミナーは週1回程度、継続して開催する予定です。 それに伴い、講演者の他薦および自薦を受け付けております。 普段接点がないが、一度話を聞いてみたい人がいる 現在勉強している内容を、自分の中での確認も兼ねて話してみたい このようなご希望のある方はオーガナイザーまでご連絡ください。 セミナーの目的に鑑み、他薦は特に歓迎いたします。 発表者の方へのお願い 事前にタイトルとアブストラクト(和文の場合 200 文字程度)の 提出をお願いしています。 講演にあたってはセミナーの趣旨に鑑み、 できるだけ入門的で予備知識を必要とせず、 気楽に聞くことができるものを目指して頂けると助かります。 プログラム セミナー時間は基本的に1回90分程度とします。内訳は以下の通りです。 発表者による研究紹介:30分程度 フリートーク:60分程度 発表者 松井孝太(名古屋大) タイトル: 機械学習で材料科学のいろいろな問題に挑戦 アブストラクト: ここ2年ほど、機械学習を使って材料科学の問題を効率的に解決しようという研究プロジェクトに参加しています。今回は、能動学習と呼ばれる予測とその不確実性を同時にモデリングできる機械学習の方法を使って、実際に効率化できた(できそう)という例を、大型放射光施設へ測定実験に行ったときの体験も交えてご紹介したいと思います。

8/27 (木)

418cd86103b6a1d3d1e23a27be335f84 株式会社ミクシィ
様々なカスタマーサポートの課題を技術で解決する勉強会
※本イベントはオンライン開催となります。 ※参加方法は後日こちらのconnpass経由でお知らせいたします。 ※質問等も受付ながらのインタラクティブなコミュニケーションができるようにする予定ですので、是非、ライブでご参加ください。 『Customer Support Tech Meetup』とは? カスタマーサポート(CS)の現場には、プロダクトやサービスの内容によって異なる様々な課題があり、各社が個々に解決に取り組んでいます。しかし現場は違えど、共通の課題は多いかもしれません。 最近耳にする機会が増えてきた「CRE」は、ユーザーに寄り添いながら技術でCS課題を解決するエンジニアロールです。 Customer Support Tech Meetup では「CREがどのようにしてCS課題を解決しているのか?」その最新情報を事例とともにご紹介します。参加者の皆様にとってこのイベントが知見共有や情報交換のきっかけになれば幸いです。 今回はミクシィCREの事例に加え、ミクシィ健全化チームから、エンジニアでないCSメンバーが不正対策に技術を活用している事例をご紹介します。さらに、第1回でご好評をいただきましたカラクリ株式会社様の事例に加え、今回はトレジャーデータ株式会社様からも事例をご紹介します。 前回のアーカイブはこちら https://youtu.be/9MlUJ27Z86A タイムテーブル 時間 内容 スピーカー 19:00-19:05 オープニング ミクシィCSとCREのご紹介 ミクシィ豊川 弘樹 19:05-19:20 『激録!!密着 健全化24時!! ~ CREとの関わり方 ~』 ミクシィ戸谷 栄一 19:25-19:40 『管理ツール開発は問い合わせ対応のためだけではない!チート対策のための管理ツール開発とは』 ミクシィ上埜 かおり 19:45-20:00 『急増中のVoCをリアルタイムで検出!次世代のCSに不可欠なトレンドアラート』 カラクリ吉田 雄紀 20:00-20:10 休憩 20:10-20:25 『問い合わせ対応のデータを宝の山にするために』 ミクシィ本間 光宣 20:30-20:45 『サポートエンジニア とカスタマーサクセスによるプロアクティブなコミニュケーションを加速させるCSダッシュボード作り』 トレジャーデータ佐藤 功基 20:50-21:05 『CSスタッフの能力を最大限に引き出すための3つの工夫』 ミクシィ橋本 淳 21:05 クロージング ご挨拶 ミクシィ豊川 弘樹 セッション概要 『激録!!密着 健全化24時!! ~ CREとの関わり方 ~』 健全化としての問題点や課題を解決していくために、どのようにCREと関わってきたか。また、CREと関わることのメリットなどを非エンジニア側からお話しできればと思います。 株式会社ミクシィ 健全化チーム / 戸谷 栄一 『管理ツール開発は問い合わせ対応のためだけではない! チート対策のための管理ツール開発とは』 ミクシィではユーザに安心してサービスを利用していただくために、不正な使い方をしているユーザがいないか巡回し悪質な場合は利用を制限して、健全なサービスを維持しています。CREでは、カスタマーサポートだけでなく、サービスの健全化に必要な機能も開発しております。今回は健全化対応のためのツールをどのように開発しているかと、現状の課題・今後の展望についてお話ししたいと思います。 株式会社ミクシィ CREグループ / 上埜 かおり 『急増中のVoCをリアルタイムで検出!次世代のCSに不可欠なトレンドアラート』 カスタマーサポートの問い合わせを、サービス改善の資産に変える施策をご紹介します。 カスタマーから寄せられる問い合わせは、サービスのボトルネック発見のためのネタの宝庫です。 システム監視で見落とされる不具合の発見、世の中のトレンドの変化による思わぬ利用方法の増加によるサービス価値の発見や、ときにはサービス価値の毀損につながる発見など、今までの仕組みでは発見できなかった顧客のニーズの可視化をしてCSからサービス強化の支援をしていきましょう。 カラクリ株式会社 テックリード / 吉田 雄紀 『問い合わせ対応のデータを宝の山にするために』 日々蓄積される問い合わせ対応のデータは将来活用することで大きな価値を生むことができる大切なデータです。 しかし、データの管理方法によっては活用したいと思った時にあまり活用できないデータになってしまう可能性があります。 今回はCSで機械学習を利用した経験を基に、どのようなデータを保管しておくと将来活用することができるのかについてお話します。 株式会社ミクシィ CREグループ / 本間 光宣 ( @mitsu9 ) 『サポートエンジニア とカスタマーサクセスによる プロアクティブなコミニュケーションを加速させるCSダッシュボード作り』 弊社Treasure Dataでは私たち自身がTreasureDataを活用し、データを用いてカスタマーサクセスチームのための顧客の利用傾向分析に役立てる試みをしています。 私たちがどのようにデータパイプライン構築を行い、サポートエンジニアリングチームとしてどのようにカスタマーサクセスチームを支えているかを紹介します。 トレジャーデータ株式会社 / 佐藤 功基 ( @kohki1234 ) 『CSスタッフの能力を最大限に引き出すための3つの工夫』 前回のMeetupでは、「一人ひとりに寄り添った対応」を目指し、新たなCRMツール開発のプロセスをご紹介しました。 今年度に入ってからは、さらなるツールの機能追加を通じ、CSスタッフの能力を引き出すための新たなワークフローの導入を進めてきました。 本発表では、その中から3つの取組みについてピックアップし、事例を交えつつご紹介します。 株式会社ミクシィ CREグループ / 橋本 淳 ( @hashijun ) ゲスト・スピーカー 企業紹介 カラクリ株式会社 2016年に創業したAIスタートアップ。2018年のICCサミット「スタートアップ・カタパルト」では4位に入賞し、2020年には「Google for Startups Accelerator 」に採択される。「今までにないカラクリで世の中を豊かに」をミッションに、カスタマーサポート業務に特化した事業開発やAIソリューションを提供。正答率95%保証のAIチャットボット「KARAKURI chatbot」やFAQページを自動生成・最適化するAI「KARAKURI smartFAQ」等のサービスを提供し、CS業務の人手不足解消や顧客ロイヤリティ向上に寄与している。 トレジャーデータ株式会社 世界はかつてない程にリアルタイムでダイナミックに変化しています。意思決定に必要なデータの量は指数関数的なペースで増大しており、この新しいデジタルビジネスの時代において、Treasure Dataの何百社ものお客様は、増え続けるデータから新しい使い方や価値を生み出し、すでに様々な形でビジネスを変えつつあります。 Treasure Dataはデータドリブンビジネスを推進するために、必要なプラットフォームを提供しています。 企業における誰もが、サイロ化されたデータを”簡単に収集”、”一元管理”、”素早く分析”、”施策に連携”できるデータマネージメントプラットフォームを私たちは提供しています。 アンチハラスメントポリシー 全ての参加者が技術共有/交流に集中できる様、以下のようなハラスメント行為はご遠慮ください。該当する行為が発覚した場合、NGユーザーの登録などを行う可能性があります。 性差、性同一性と表現、性的指向、障害、外見や身体的特徴、人種、宗教、公共な場での性的な画像や類する表現、脅迫、つきまとい、望まない写真撮影や録音・録画、不適切な接触、およびそれらに関連した不快な言動 万が一、ハラスメント行為を見聞きした場合は、connpass上から「イベントへのお問い合わせ」でご連絡いただけますと幸いです。


過去の勉強会

7/16 (木)

92cc05905435cc2d07f6e0ba589d5e82 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その28
機械学習 名古屋 研究会 注意 COVID-19対策にしばらくオンラインイベントとします。 「参加者への情報」に記載したURLから参加してください。「参加者への情報」はイベントに申し込んだ人のみ見ることができます。 概要 機械学習に関する論文・技術ブログを読み、情報共有のLTをする勉強会です。 【発表者・事前に】 論文・技術ブログのまとめ作成(研究会の GitHub リポジトリにプルリク) 【当日】 発表・質疑応答・不明点の解明 対象 機械学習を業務・趣味で用いている人 チュートリアルや基本的な技術書をある程度読み終え、次のステップへ進みたい人 機械学習を使ったサービスのネタを探している人 目的 急速な進歩を続ける機械学習の分野で活躍するには、最新技術の情報収集が重要です。多人数で情報収集・共有をすれば効率的です。この勉強会で、 知識のアップデート 論文を読む習慣付け 発展的・実践的な知見の獲得 をしましょう。 時間割 合計2時間のLT会を行います。発表者数で割った時間が一人あたりの持ち時間です。 一人あたり、発表5分、質疑応答5分を想定しています。 会場 このイベントはリモートで行います。「参加者への情報」に記載したURLにアクセスしてください。その際、ニックネームをconnpassユーザー名にしていただけると助かります。「参加者への情報」はイベントに申し込んだ人のみ見ることができます。 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 リモート発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 「参加者への情報」のURLからリモート参加してください。 読む論文が決まらない場合も現地発表枠で申し込んでください リモート一般枠 「参加者への情報」のURLからリモート参加してください。 発表方法 論文・技術ブログを開催日時までに読んで、マークダウン形式で簡単にまとめ、研究会の GitHub リポジトリにプルリクエストを出してください。不明な場合などは代行します。その場合、管理者宛にまとめた.mdファイルを送付してください。 論文・技術ブログのまとめ方について 次は、まとめの章立ての例です。このような内容をまとめてください。 章 内容 どんなもの? 手法の概要 先行研究と比べて何がすごい? 新規性について 技術や手法の肝は? 手法のポイント どうやって有効だと検証した? 評価指標など 議論はある? 論文の研究で出た予想や残った課題など 次に読むべき論文 関連する論文 論文まとめテンプレートを用意しています↓ 論文まとめテンプレート テンプレートなどを利用して、マークダウン形式(.md ファイル)でまとめを作成してください。 提出方法 提出は、研究会の GitHub リポジトリ へのプルリクエストで行います。 {研究会日付}_reportsディレクトリ内に、発表と紐づくようなパス(論文タイトル、発表者名など)でまとめを配置してください。例えば、第1回論文まとめディレクトリを参考にしてください。 GitHub を使えないなどの場合は、当日までに論文をまとめた .md ファイルを管理者宛に送付(もしくは共有URLを提示)いただければ、プルリク代行いたします。 FAQ どうまとめたらいいか分からない まとめの章立ての例や、論文まとめテンプレートは、 落合陽一氏の論文まとめ方(あるスライドの65ページ目) を参考に作成したものです。 考え方やコツは、これまでのまとめ(例えば、第1回論文まとめディレクトリ)や、以下に挙げる参考サイトなどを参考にしてください。 参考 高速で論文がバリバリ読める落合先生のフォーマットがいい感じだったのでメモ - 書架とラフレンツェ パワポ版の落合先生流論文要旨のテンプレートを作ったので配布する - 一人ぼっちのライフハック生活 GitHub の使い方(プルリクエストのやり方)が分からない プルリクエストには GitHub のアカウントが必要です。プルリクエストの方法は次の記事が参考になります。 【GitHub】Pull Requestの手順 GitHubでFork/cloneしたリポジトリを本家リポジトリに追従する 最新論文でないですが大丈夫ですか 会の趣旨から大きく離れていなければ大丈夫です。 画像を入れたい 外部サイトに画像を置く以外にも、20xxxxxx_reports/{発表との対応が分かるディレクトリ名}/xx.pngのようなパスに画像を置く方法をおすすめします。 差分 第28回より URLの通知方法を新機能の「参加者への情報」へ変更した。 第25回より COVID-19対策にリモートのみとした。 第24回より リモート枠をリモート発表枠とリモート一般枠に分けた(発表者人数把握のため)。 第14回より アンケートを無くした。 現地発表者は読む論文が決まっていなくても最初から現地発表枠で申し込む方式に変更した。 第13回より 論文以外にも技術ブログも可とした。 発表しなくても可とした。ただし、枠は発表者優先。 リモート参加を可とした。

6/29 (月)

92cc05905435cc2d07f6e0ba589d5e82 機械学習 名古屋
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ スポンサーさまご紹介 機械学習名古屋の勉強会はスポンサーさまのご協力をいただき開催しております。 どなたでも無料で参加できます。 来栖川電算さま   Forkwell(株式会社grooves)さま / ソニー株式会社さま   ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 勉強会について コロナの影響もあり集まっての勉強会ができません。。。 そこで、今回は、初の完全オンラインLT大会を開催します! 参加者は当日指定されたURLにアクセスしてください。 (Webブラウザだけで参加OK。スマホアプリもあるのでモバイル参加もOK。詳細後述) どなたでもお気軽にご参加ください! 発表と時間割 発表をしていただける方は、ご連絡をお願いします。 機械学習/Deep Learningに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。 19:00-19:10 オープニング 19:10-19:25 発表 antimon2 - Julia で機械学習 2020 19:25-19:45 発表 miura IBM Code PtternsのAIアプリを動かしてみた 19:45-20:05 発表 takahashi Raspberry piで物体検出(仮) 20:05-20:25 発表 horikawa 機械学習の勉強で出会った印象的なワード 20:25-20:45 発表 Hashikawa Google Colabを使い倒す上ではまったお話 参加方法 今回は完全オンラインイベントです。 Google Meet を利用します。 開催の数日前に、connpass登録の連絡先にミーティングコードを含むURLを案内いたします。 PCで参加の方は、そのURLにアクセスし、ニックネームを入力(オプション)して参加してください。 スマホアプリ もあります。会議コード(ミーティングコード)を入力して参加してください。 発表者は、画面共有機能で発表スライドを表示できます。事前にご自分のスラドが正常に共有表示できるかご確認いただくことをおすすめします。 お問い合わせについて お問い合わせのある方は、このページの「イベントへのお問い合わせ」よりお気軽にお問い合わせください。 フィードからのお問い合わせには気付かずに返信ができない場合がありますのでご了承ください。

6/18 (木)

92cc05905435cc2d07f6e0ba589d5e82 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その27
機械学習 名古屋 研究会 注意 COVID-19対策にしばらくオンラインイベントとします。 概要 機械学習に関する論文・技術ブログを読み、情報共有のLTをする勉強会です。 【発表者・事前に】 論文・技術ブログのまとめ作成(研究会の GitHub リポジトリにプルリク) 【当日】 発表・質疑応答・不明点の解明 対象 機械学習を業務・趣味で用いている人 チュートリアルや基本的な技術書をある程度読み終え、次のステップへ進みたい人 機械学習を使ったサービスのネタを探している人 目的 急速な進歩を続ける機械学習の分野で活躍するには、最新技術の情報収集が重要です。多人数で情報収集・共有をすれば効率的です。この勉強会で、 知識のアップデート 論文を読む習慣付け 発展的・実践的な知見の獲得 をしましょう。 時間割 合計2時間のLT会を行います。発表者数で割った時間が一人あたりの持ち時間です。 一人あたり、発表5分、質疑応答5分を想定しています。 会場 このイベントはリモートで行います。開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、リモート参加してください。 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 リモート発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、リモート参加してください。 読む論文が決まらない場合も現地発表枠で申し込んでください リモート一般枠 開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、リモート参加してください。 発表方法 論文・技術ブログを開催日時までに読んで、マークダウン形式で簡単にまとめ、研究会の GitHub リポジトリにプルリクエストを出してください。不明な場合などは代行します。その場合、管理者宛にまとめた.mdファイルを送付してください。 論文・技術ブログのまとめ方について 次は、まとめの章立ての例です。このような内容をまとめてください。 章 内容 どんなもの? 手法の概要 先行研究と比べて何がすごい? 新規性について 技術や手法の肝は? 手法のポイント どうやって有効だと検証した? 評価指標など 議論はある? 論文の研究で出た予想や残った課題など 次に読むべき論文 関連する論文 論文まとめテンプレートを用意しています↓ 論文まとめテンプレート テンプレートなどを利用して、マークダウン形式(.md ファイル)でまとめを作成してください。 提出方法 提出は、研究会の GitHub リポジトリ へのプルリクエストで行います。 {研究会日付}_reportsディレクトリ内に、発表と紐づくようなパス(論文タイトル、発表者名など)でまとめを配置してください。例えば、第1回論文まとめディレクトリを参考にしてください。 GitHub を使えないなどの場合は、当日までに論文をまとめた .md ファイルを管理者宛に送付(もしくは共有URLを提示)いただければ、プルリク代行いたします。 FAQ どうまとめたらいいか分からない まとめの章立ての例や、論文まとめテンプレートは、 落合陽一氏の論文まとめ方(あるスライドの65ページ目) を参考に作成したものです。 考え方やコツは、これまでのまとめ(例えば、第1回論文まとめディレクトリ)や、以下に挙げる参考サイトなどを参考にしてください。 参考 高速で論文がバリバリ読める落合先生のフォーマットがいい感じだったのでメモ - 書架とラフレンツェ パワポ版の落合先生流論文要旨のテンプレートを作ったので配布する - 一人ぼっちのライフハック生活 GitHub の使い方(プルリクエストのやり方)が分からない プルリクエストには GitHub のアカウントが必要です。プルリクエストの方法は次の記事が参考になります。 【GitHub】Pull Requestの手順 GitHubでFork/cloneしたリポジトリを本家リポジトリに追従する 最新論文でないですが大丈夫ですか 会の趣旨から大きく離れていなければ大丈夫です。 画像を入れたい 外部サイトに画像を置く以外にも、20xxxxxx_reports/{発表との対応が分かるディレクトリ名}/xx.pngのようなパスに画像を置く方法をおすすめします。 差分 第25回より COVID-19対策にリモートのみとした。 第24回より リモート枠をリモート発表枠とリモート一般枠に分けた(発表者人数把握のため)。 第14回より アンケートを無くした。 現地発表者は読む論文が決まっていなくても最初から現地発表枠で申し込む方式に変更した。 第13回より 論文以外にも技術ブログも可とした。 発表しなくても可とした。ただし、枠は発表者優先。 リモート参加を可とした。

5/21 (木)

92cc05905435cc2d07f6e0ba589d5e82 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その26
機械学習 名古屋 研究会 注意 COVID-19対策にしばらくオンラインイベントとします。 概要 機械学習に関する論文・技術ブログを読み、情報共有のLTをする勉強会です。 【発表者・事前に】 論文・技術ブログのまとめ作成(研究会の GitHub リポジトリにプルリク) 【当日】 発表・質疑応答・不明点の解明 対象 機械学習を業務・趣味で用いている人 チュートリアルや基本的な技術書をある程度読み終え、次のステップへ進みたい人 機械学習を使ったサービスのネタを探している人 目的 急速な進歩を続ける機械学習の分野で活躍するには、最新技術の情報収集が重要です。多人数で情報収集・共有をすれば効率的です。この勉強会で、 知識のアップデート 論文を読む習慣付け 発展的・実践的な知見の獲得 をしましょう。 時間割 合計2時間のLT会を行います。発表者数で割った時間が一人あたりの持ち時間です。 一人あたり、発表5分、質疑応答5分を想定しています。 会場 このイベントはリモートで行います。開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、リモート参加してください。 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 リモート発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、リモート参加してください。 読む論文が決まらない場合も現地発表枠で申し込んでください リモート一般枠 開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、リモート参加してください。 発表方法 論文・技術ブログを開催日時までに読んで、マークダウン形式で簡単にまとめ、研究会の GitHub リポジトリにプルリクエストを出してください。不明な場合などは代行します。その場合、管理者宛にまとめた.mdファイルを送付してください。 論文・技術ブログのまとめ方について 次は、まとめの章立ての例です。このような内容をまとめてください。 章 内容 どんなもの? 手法の概要 先行研究と比べて何がすごい? 新規性について 技術や手法の肝は? 手法のポイント どうやって有効だと検証した? 評価指標など 議論はある? 論文の研究で出た予想や残った課題など 次に読むべき論文 関連する論文 論文まとめテンプレートを用意しています↓ 論文まとめテンプレート テンプレートなどを利用して、マークダウン形式(.md ファイル)でまとめを作成してください。 提出方法 提出は、研究会の GitHub リポジトリ へのプルリクエストで行います。 {研究会日付}_reportsディレクトリ内に、発表と紐づくようなパス(論文タイトル、発表者名など)でまとめを配置してください。例えば、第1回論文まとめディレクトリを参考にしてください。 GitHub を使えないなどの場合は、当日までに論文をまとめた .md ファイルを管理者宛に送付(もしくは共有URLを提示)いただければ、プルリク代行いたします。 FAQ どうまとめたらいいか分からない まとめの章立ての例や、論文まとめテンプレートは、 落合陽一氏の論文まとめ方(あるスライドの65ページ目) を参考に作成したものです。 考え方やコツは、これまでのまとめ(例えば、第1回論文まとめディレクトリ)や、以下に挙げる参考サイトなどを参考にしてください。 参考 高速で論文がバリバリ読める落合先生のフォーマットがいい感じだったのでメモ - 書架とラフレンツェ パワポ版の落合先生流論文要旨のテンプレートを作ったので配布する - 一人ぼっちのライフハック生活 GitHub の使い方(プルリクエストのやり方)が分からない プルリクエストには GitHub のアカウントが必要です。プルリクエストの方法は次の記事が参考になります。 【GitHub】Pull Requestの手順 GitHubでFork/cloneしたリポジトリを本家リポジトリに追従する 最新論文でないですが大丈夫ですか 会の趣旨から大きく離れていなければ大丈夫です。 画像を入れたい 外部サイトに画像を置く以外にも、20xxxxxx_reports/{発表との対応が分かるディレクトリ名}/xx.pngのようなパスに画像を置く方法をおすすめします。 差分 第25回より COVID-19対策にリモートのみとした。 第24回より リモート枠をリモート発表枠とリモート一般枠に分けた(発表者人数把握のため)。 第14回より アンケートを無くした。 現地発表者は読む論文が決まっていなくても最初から現地発表枠で申し込む方式に変更した。 第13回より 論文以外にも技術ブログも可とした。 発表しなくても可とした。ただし、枠は発表者優先。 リモート参加を可とした。

4/14 (火)

A2b5dc7392ea67a2360ddfc868bf2c04 Fin-JAWS
Fin-JAWS 第11回 最近の金融AWS事情~2020春〜 開催!! 2月26日に厚生労働省より、新型コロナウイルスの感染の影響で多数の方が集まる全国的なスポーツ、文化イベントは今後2週間は中止、延期又は規模縮小等を対応するよう要請されました。 4月1日現在も引き続き感染拡大防止への協力要請が出されています。 厚生労働省 : イベントの開催に関する国民の皆様へのメッセージ AWSユーザー会の支部である Fin-JAWS(金融とFinTechに関するJAWS支部)では「こういう事態だからこそ、ビジネスや学びの時間を止めないように、みんなで出来ることをしよう!」という思いから、前回に引き続きオンラインにて勉強会を開催致します。 さて、今回のテーマは「 最近の金融AWS事情~2020春 〜」と題しまして、最近のAWS利用始めた金融エンジニアから、ブロックチェーンまで最近の金融業界のAWS事情をお届けいたします。 ■開催概要 Fin-JAWSは、金融事業者の方、金融事業に関わる方、金融事業者向けの業務に関わる方など向けのAWSユーザーグループです。AWSに関連する各種事例、業界動向、技術的な実装方式まで幅広く一緒に学び、共有するコミュニティを目指しています。 ■日時 4/14(火) 19:00-21:00 ■アジェンダ 時間 内容 19:00~19:10(10分) オープニング: Fin-JAWS運営メンバー 19:10~19:30(20分) 株式会社Finatext 田島 悟史さん 『金融スタートアップにおける、セキュアなAWSの運用』 19:30~19:35(5分) Q&A 19:35~19:55(20分) アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 飯田 哲夫さん 『最近の金融AWS事情~2020春 〜』 19:55~20:00(5分) Q&A 20:00~20:15(15分) 株式会社野村総合研究所 吉竹 直樹さん 『最近AWSを触り始めた金融エンジニアとしてどう技術獲得したか(仮)』 20:15~20:20(5分) Q&A 20:20~21:40(20分) 株式会社QUICK フィンテック事業室 関 一朗さん 『ブロックチェーン向け金融・経済情報サービス(オラクル)について』 20:40~20:45(5分) クロージング ■リモート参加(Chime)について 本イベントは Amazon Chime を使用いたします。 本イベントに参加するためのURLは、当日の朝と18:30の2回に渡って参加者のみにConnpassより連絡します。Connpassアカウントに紐づいているメールアドレス宛に届きますので、 そちらをご確認ください。 別途、Chime のクライアントパッケージのインストールを推奨いたします。 多少、音声・画質問題がでてくる可能性がございますが、大半の原因はネットワーク環境ですので、何か不具合があれば、まずは環境についてご確認ください。 なお、接続に関する不具合対応方法やクレーム等に対してはお受けいたしかねます。 ※参加人数に限りがございますので、申込者以外への参加用URLの転送はご遠慮ください。 ■ハッシュタグ #finjaws11 #finjaws #jawsug ■ご注意 ・写真、ソーシャル拡散はWelcomeです。但しNGの箇所については発表者に従ってください。 ・JAWS-UGイベントへの参加者は必ず以下のルール、マナーをご確認ください。 JAWS-UGに参加するルールとマナー ・連絡はFin-JAWS 運営メンバーへ ■Fin-JAWS 運営メンバー(50音順) 渥美俊英、あべんべん、大久保光伸、岡崎賢吉、釜山公徳、小出淳二、早川愛、南達也、山口正徳

10/17 (木)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
論文等紹介LT大会その19
機械学習 名古屋 研究会 概要 機械学習に関する論文・技術ブログを読み、情報共有のLTをする勉強会です。 【発表者・事前に】 論文・技術ブログのまとめ作成(研究会の GitHub リポジトリにプルリク) 【当日】 発表・質疑応答・不明点の解明 (参加枠は発表者優先。リモート可。) 対象 機械学習を業務・趣味で用いている人 チュートリアルや基本的な技術書をある程度読み終え、次のステップへ進みたい人 機械学習を使ったサービスのネタを探している人 目的 急速な進歩を続ける機械学習の分野で活躍するには、最新技術の情報収集が重要です。多人数で情報収集・共有をすれば効率的です。この勉強会で、 知識のアップデート 論文を読む習慣付け 発展的・実践的な知見の獲得 をしましょう。 時間割 合計2時間のLT会を行います。発表者数で割った時間が一人あたりの持ち時間です。 一人あたり、発表5分、質疑応答5分を想定しています。 会場 有限会社 来栖川電算 会議室 名古屋市中区新栄1-29-23 アーバンドエル新栄2階 電源・Wi-Fiあり 参加方法 枠 事前準備 当日 備考 現地発表枠 論文・技術ブログをまとめる(「発表方法」を参照) 会場に来て発表する 読む論文が決まらない場合も現地発表枠で申し込んでください 現地一般枠 会場に来て発表につっこみを入れる 会場の制約のため、現地発表枠と現地一般枠の合計人数は、12人以下とします。 リモート枠 開始直前にconnpass登録の連絡先に届く参加方法を確認し、リモート参加してください。 発表方法 論文・技術ブログを開催日時までに読んで、マークダウン形式で簡単にまとめ、研究会の GitHub リポジトリにプルリクエストを出してください。不明な場合などは代行します。その場合、管理者宛にまとめた.mdファイルを送付してください。 論文・技術ブログのまとめ方について 次は、まとめの章立ての例です。このような内容をまとめてください。 章 内容 どんなもの? 手法の概要 先行研究と比べて何がすごい? 新規性について 技術や手法の肝は? 手法のポイント どうやって有効だと検証した? 評価指標など 議論はある? 論文の研究で出た予想や残った課題など 次に読むべき論文 関連する論文 論文まとめテンプレートを用意しています↓ 論文まとめテンプレート テンプレートなどを利用して、マークダウン形式(.md ファイル)でまとめを作成してください。 提出方法 提出は、研究会の GitHub リポジトリ へのプルリクエストで行います。 {研究会日付}_reportsディレクトリ内に、発表と紐づくようなパス(論文タイトル、発表者名など)でまとめを配置してください。例えば、第1回論文まとめディレクトリを参考にしてください。 GitHub を使えないなどの場合は、当日までに論文をまとめた .md ファイルを管理者宛に送付(もしくは共有URLを提示)いただければ、プルリク代行いたします。 FAQ どうまとめたらいいか分からない まとめの章立ての例や、論文まとめテンプレートは、 落合陽一氏の論文まとめ方(あるスライドの65ページ目) を参考に作成したものです。 考え方やコツは、これまでのまとめ(例えば、第1回論文まとめディレクトリ)や、以下に挙げる参考サイトなどを参考にしてください。 参考 高速で論文がバリバリ読める落合先生のフォーマットがいい感じだったのでメモ - 書架とラフレンツェ パワポ版の落合先生流論文要旨のテンプレートを作ったので配布する - 一人ぼっちのライフハック生活 GitHub の使い方(プルリクエストのやり方)が分からない プルリクエストには GitHub のアカウントが必要です。プルリクエストの方法は次の記事が参考になります。 【GitHub】Pull Requestの手順 GitHubでFork/cloneしたリポジトリを本家リポジトリに追従する 最新論文でないですが大丈夫ですか 会の趣旨から大きく離れていなければ大丈夫です。 画像を入れたい 外部サイトに画像を置く以外にも、20xxxxxx_reports/{発表との対応が分かるディレクトリ名}/xx.pngのようなパスに画像を置く方法をおすすめします。 差分 第14回より アンケートを無くした。 現地発表者は読む論文が決まっていなくても最初から現地発表枠で申し込む方式に変更した。 第13回より 論文以外にも技術ブログも可とした。 発表しなくても可とした。ただし、枠は発表者優先。 リモート参加を可とした。