izzak_cygnus (@izzak_cygnus)


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11/11 (土)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
※今回はオリファビル4階になります
☆★☆★☆★  来栖川電算様にスポンサーになって頂きました。  ☆★☆★☆★ ☆★☆★☆★ 参加費無料です。どなたでもお気軽にご参加下さい。 ☆★☆★☆★ 今回は、4階になります。お気を付けください。 1. TensorBoradのハンズオン 機械学習で結果や途中経過を確認・レポートするのに、データの可視化が重要になってきます。 今回は TensorFlow に標準で付いてくる(※1) TensorBoard で、様々な可視化を体感できるハンズオンを行いたいと思います。 学習過程の可視化(loss、正解率、その他の評価指標などの確認) 学習途中経過の可視化(Data Augmentation 後の画像 、重みのHistogramなどの確認) 学習結果の可視化(汎化性能、分類結果などの確認) ※詳細は ハンズオン資料 を参照ください。 ハンズオン資料 ハンズオン資料 環境等 以下の環境を前提とします: Python 2.7.x / 3.x (3.5 以上を推奨) TensorFlow v1.3.0 それ以前のバージョンでもおそらく動作しますが、できる限り最新のTensorFlowをご用意ください。 TensorBoard v0.1.8(※1) それ以前のバージョンでもおそらく動作しますが、できる限り最新のTensorBoardをご用意ください。 numpy v0.11.x 以上 matplotlib v2.0.x 以上 ※これらの環境構築済の Docker イメージ を用意しました。docker pull antimon2/mln201711 してご利用ください。 ※ ハンズオン資料 も参照ください。 ※1…TensorFlow 最新版(v1.3)では別パッケージになっていますが、pip等でインストールした場合には依存関係で同時にインストールされるようになっています。 2. 発表 何か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/ディープラーニングに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。 antimon2 (未定、NGK2017B の再アナウンス・Julia について等を予定) n-katsu doc2vecについて 時間割 13:00-13:10 挨拶 13:10-14:30 ハンズオン 14:40-15:00 ハンズオンの解説・質疑応答 15:00-     発表 会場や会費について 会場:名駅南VIPルーム (4階) 住所:名古屋市中村区名駅南1丁目19-27 オリファビル4階 会費:無料 お気軽にご参加ください。 懇親会について 懇親会も来栖川電算様が一部、負担をしていただけます。 ぜひ、ご参加ください。

9/2 (土)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
☆★☆★☆★  来栖川電算様にスポンサーになって頂きました。  ☆★☆★☆★ ☆★☆★☆★ 参加費無料です。どなたでもお気軽にご参加下さい。 ☆★☆★☆★ 1. Google の機械学習APIを使ったハンズオン 前回の東建ホールの大発表会で、Google、Microsoft、ドコモ等の機械学習APIを使った発表がありました。 非常に興味深い内容の発表でしたが、今回は、Google APIを使ったハンズオンを行いたいと思います。 普段、API等は使わずに自作の機械学習プログラムを使用している方も多いと思いますが、APIを使った手軽な機械学習をお試しください。 https://cloud.google.com/products/machine-learning/?hl=ja のサービスを利用します。 クレジットカードの登録が必要です。下記 ハンズオン資料 (1) の 0. GCP ML サービス無料トライアルを開始する を参考に『無料トライアル』のサインアップまでは勉強会開始前までに済ませてください。 ハンズオン資料 ハンズオン資料 (1) ハンズオン資料 (2) ハンズオン資料 (3) 2. 発表 何か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/ディープラーニングに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。 櫻井  ドイツのIndustry4.0戦略、CeBITの報告 antimon2 NGK2017Bの告知 時間割 13:00-13:10 挨拶 13:10-14:30 各自でハンズオン 14:40-15:00 ハンズオンの解説・質疑応答 15:00-     発表 会場や会費について 会場:名駅南VIPルーム 住所:名古屋市中村区名駅南1丁目19-27 オリファビル3階 会費:無料 お気軽にご参加ください。 懇親会について 懇親会も来栖川電算様が一部、負担をしていただけます。 ぜひ、ご参加ください。

7/14 (金)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
ゼロから作る Deep Learning 読書会+ハンズオン その4
機械学習 名古屋 分科会 機械学習名古屋 勉強会の分科会です。 この分科会では、より理論・実装に重きを置いた勉強をしていきます。 機械学習エンジニア として仕事をしている/仕事をしたい人 機械学習(Deep Learning)の 理論を知りたい 人 ぜひ、ご参加ください。 (最新動向・実践等は、通常会(次回:第12回(2017/09 上旬予定))で扱います) 動画配信について 動画配信については、現在調整中です。 『ゼロから作る Deep Learning』読書会+ハンズオン 分科会のテーマとして、引き続き『ゼロから作る Deep Learning』の読書会を行います。 今回は『4章 ニューラルネットワークの学習』からです。 進め方 参加者でさらっと読み合わせる(担当者は決めずその場で回し読み) Jupyter notebook でコードを実際に書いて動作確認をする(ハンズオン) みんなで疑問点を質問、解消していく 機械学習エンジニア として実際に仕事をしている人から解説もらってハッピーになる ハンズオンについて 以下の環境を前提とします: Python / Ruby / Julia 等いずれかの環境: Python 3.x 以上 NumPy Matplotlib(グラフを表示するのに必要) Ruby 2.1 以上 Numo::NArray Numo::Gnuplot(グラフを表示するのに必要) Julia 0.5 以上 PyPlot または Gadfly 等(グラフを表示するのに必要) その他、あなたがお使いの言語環境(行列計算(ベクトル計算・テンソル計算含む)の出来るライブラリとグラフ描画ライブラリを備えたもの) Jupyter notebook(リアルタイムに打ち込みながら動作確認します) 以上の環境(Python+Ruby+Julia+Jupyter)をまとめた 勉強会用 Dockerイメージ を用意しています!ぜひご利用ください! (使い方は、使い方解説ページ や、第1回の配信動画(録画)を参考にしてください) (第3回までの参加者向け:勉強会用 Dockerイメージ(Julia/Ruby のバージョンアップ)、および勉強会用リポジトリ(3章の内容の反映、および MNIST データセット利用スクリプト追加)を更新しました! イメージおよびリポジトリを更新(docker pull ~ / git pull)しておいてください) 内容 補足 会場について ヤフー株式会社様より、会場についての注意事項 ゼロから作る Deep Learning第4章の読み合わせ+サンプル実行確認 Jupyter notebook でハンズオン適宜疑問点の質問も受付 (休憩) 20:00 までに1回休憩を挟む予定 読み合わせ+ハンズオン(続き) LT1 「AnnexML: Approximate Nearest Neighbor Search for Extreme Multi-label Classification」ヤフー株式会社 リードサイエンティスト 田頭 幸浩 様 LT2 希望者がいれば※1 連絡事項 懇親タイム ~21:30 頃まで 片付け ※1 LT希望者はイベント管理者までメッセージください。必ずしも希望に添えられないかもしれないので予めご了承ください。 会場 ヤフー株式会社様のご厚意により、今回も会場をご提供いただきました! ヤフー株式会社 名古屋オフィス 会議室 愛知県名古屋市西区名駅2丁目27−8 名古屋プライムセントラルタワー4F(地図) JR・名鉄・近鉄・地下鉄 名古屋駅 徒歩5分(地下鉄1番出口から) 注意事項 できる限り18:20~18:40の間にお越しください。会場の4Fまで直接お越しください。 4F 入り口にて、connpass の「受付票」をご提示ください。イベントページから「受付票を見る」リンククリックで表示できます。事前に印刷/その場でスマホ等で表示してご提示いただき、係員の誘導にしたがってください。 遅れてくる場合も、20:00までに会場の4Fまでお越しいただき、警備員に勉強会参加の旨を伝え、「受付票」を提示してください。20:00以降は入場は出来ません。 終了時間はあくまでも目安ですので、前後する可能性があります。 書籍「ゼロから作る Deep Learning」はご持参ください。 電子書籍版もあります。→ https://www.oreilly.co.jp/ebook/ から「ゼロから作る」で検索 PCをご持参ください。実際にコードを打ち込んで動作確認していただく予定です。 無線LANの提供はあります。 大画面モニタはあります。 今後の予定 #5 2017/08/04(金)(予定)

7/2 (日)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
☆★☆★☆★ 東建コーポレーション(株)様に会場を無償提供頂きました。 ☆★☆★☆★ ☆★☆★☆★   参加費無料です。どなたでもお気軽にご参加下さい。   ☆★☆★☆★ 今回は、東建コーポレーション(株)様がスポンサーとなって、会場を無償提供頂きました。 収容人数400人の東建ホールにて勉強会を開催します! いつもは、ハンズオン形式で実際のコーディングを行っていますが、立派なホールということで、今回は、発表をメインに行います。 日曜日ということで、お休みの方も多いと思いますが、必ず良い話しが聞けますので、ぜひ、ご参加下さい。 申し込み方法 1・conpass上からの申し込み このページの「このイベントに申し込む」より登録してください。 2・それ以外 「友人・会社の同僚を数人まとめて」という場合は、このページ内にある「イベントへのお問い合わせ」よりお問い合わせください。 会場や会費について 会場:東建ホール 住所:名古屋市中区丸の内二丁目1番33号 東建本社丸の内ビル3F・4F http://www.token-hall.com 受付を3Fで行います。3Fまでお上りください。 会費:無料 お気軽にご参加ください。 ※受付時に、名刺を頂ければと思います。(任意) 発表について 発表者の募集は締切・確定とさせていただきました。 タイムテーブル 時間 タイトル 発表者 13:00-13:10 機械学習名古屋についての説明 三輪 13:10-13:45 Googe Cloud Platform を使ったAIの活用 牧野 13:45-14:10 Julia の紹介(仮) 後藤 14:10-14:20 休憩 14:20-14:50 分析屋を商売にしてみた〜実ビジネスに機械学習を適用するのは正直しんどい〜 伊藤 14:50-15:20 AIで飯を食う 田中 15:20-15:30 休憩 15:30-16:00 賢いAIへの道 ~データ収集&アノテーション~ 来栖川電算 16:00-16:15 東建から求人採用・外部委託についての説明 東建コーポレーション 16:15-16:20 懇親会の説明 三輪 懇親会について 東建コーポレーション様も参加する懇親会を行います。 東建コーポレーション様のITの取り組みを、いろいろお話できます。 こちらも合わせて、ご参加下さい。 https://machine-learning.connpass.com/event/59237/ よりお申し込みいただけます。