kaktuswald (@kaktuswald)


参加する勉強会

1/25 (土)

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、懇親会費用も一部、ご負担頂いております。 来栖川電算さま  会場費用全額と懇親会費用の一部負担 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 勉強会について 今回は、AWSが提供するAmazon ForecastのハンズオンとAWSの機械学習に関する新サービスの紹介です。 https://aws.amazon.com/jp/forecast/ Amazonの方に来ていただき、ハンズオンとセッションを行います。 名古屋でAmazonの勉強会に参加できるチャンスです。 この機会にぜひ、ご参加ください。 Amazon Forecast について Amazon Forecast は、機械学習を使用して精度の高い予測を行うフルマネージド型のサービスです。 だれでも、Amazonのテクノロジーを自社で利用可能です。 エンジニアじゃない方でも、簡単にご利用いただけますので、プログラミング知識の無い方もお気軽にご参加ください。 様々な業種で活用可能 Web上の管理画面から操作できるので、プログラムの知識がなくても運用可能 アマゾンが培ったノウハウで精度の高い販売管理、在庫管理、生産管理などが可能 サービスの特徴としては、以下のようになります。 機械学習の使用により予測精度が最大 50% 上昇 予測時間を月単位から時間単位に短縮 時系列予測をいつでも仮想的に作成 ビジネスデータは安全に保護されるので安心 どなたでもお気軽にご参加ください! 準備 準備中 発表と時間割 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/Deep Learningに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。 13:00-15:50 Amazon Forecast ハンズオンと AWS新サービス紹介 15:55-16:00 発表 Takahashi - Raspberry pi4+NCS2で顔認識したら意外と早かった 16:00-16:25 発表 horikawa - 時系列予測サービスAmazon Forecast の初学レポート(再演) 16:25-16:35 発表 antimon2 - Julia v1.3 の紹介(仮) 16:35-16:40 発表 Hashikawa - ディープラーニングを使ったLineBotアプリ作ってみた 16:40-16:50 発表 Alex - 財務データのラベル付け with Amazon forecast 会場について 名古屋市中区栄4丁目16番29号 中統ビル 4001 飲食可能(ゴミはお持ち帰りください) Wi-fi なし(テザリング環境等は各自でご用意をお願いいたします) 電源あり(電源タップケーブルを持ってきていただけると助かります) 勉強会開始前はバスケットボールのゲームをスクリーンに流しています。 懇親会について 準備中 ※当日参加はできませんので、ご了承ください。 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。


過去の勉強会

11/16 (土)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 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、懇親会費用も一部、ご負担頂いております。 来栖川電算さま  会場費用全額と懇親会費用の一部負担 Forkwell(株式会社grooves)さま / ソニー株式会社さま  懇親会費用の一部負担 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 勉強会について 今回は、学習用データの整備、特に アノテーション(教師付け、タグ付け) に注目し、来栖川電算の提供するアノテーションツール AnnoFab の紹介とハンズオンを行います。 AnnoFab を活用している機械学習研究者 AnnoFab 開発者 をお呼びして、実例を元にハンズオンをしていただく予定です。 ぜひ、お気軽にご参加ください! AnnoFab について 機械学習(特にDeep Learning)では「どのように学ぶか(=アルゴリズム)」は、さまざまなベンダーがしのぎを削って研究開発しており、クラウドサービスなどとしてカンタンに利用できます(ここ最近の本勉強会で取り上げてきたテーマです)。 アルゴリズムと同じくらい重要なのは「何から学ぶか(=学習用データセット)」です。 一般公開されているデータセットの活用で間に合う場合もありますが、自分の思い通りのタスク(≒「何を」「どのように」推定したいか)を実現するには、「地道なデータ収集」と「データへのアノテーション」がとても重要になってきます。 そうしたアノテーションには、個人ユース向けを中心に多くの無償ソフトが公開されています。 来栖川電算の開発・提供しているクラウド型アノテーションツール AnnoFab は、単純なアノテーションはもちろん「高度で高品質なアノテーション」も可能であり、また「大人数で協調作業」したいという企業向けの要望にも応えられるものになっています。 ハンズオン資料 AnnoFabハンズオン ~機械学習名古屋 第22回勉強会~ - Qiita 準備 Annofabハンズオンの事前準備 手順に従って、アカウントの作成・ハンズオン用組織への登録・対応ブラウザの確認をお願いします。 発表と時間割 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/Deep Learningに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。 13:00-15:45 AnnoFabハンズオン (仮) 15:50-16:00 発表 sakurai - 櫻井流!少量データで企業支援! 16:00-16:10 発表 miura - open MVのついての話 16:10-16:20 発表 antimon2 - Julia の紹介(仮) 16:20-16:30 takahashi - Hand Detectionとプレゼンの話 16:30-16:40 alex - ローソク足チャートの違う表現 16:40-16:55 horikawa - hori_thg - MLSE第2回夏合宿参加レポート2 会場について 名古屋市中区栄4丁目16番29号 中統ビル 4001 飲食可能(ゴミはお持ち帰りください) Wi-fi なし(テザリング環境等は各自でご用意をお願いいたします) 電源あり(電源タップケーブルを持ってきていただけると助かります) 勉強会開始前はバスケットボールのゲームをスクリーンに流しています。 懇親会について connpassより申し込みを行っていただきます。 下記よりお申し込みください。 https://machine-learning.connpass.com/event/149353/ ※当日参加はできませんので、ご了承ください。 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。

8/31 (土)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 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、懇親会費用も一部、ご負担頂いております。 来栖川電算さま  会場費用全額と懇親会費用の一部負担 Forkwell(株式会社grooves)さま / ソニー株式会社さま  懇親会費用の一部負担 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 勉強会について 今回は、Microsoft の機械学習基盤である Azure Machine Learning をテーマにお送りします。 AWS Sage Maker, Google Cloud Platform, IBM Watson に続き、Azure Machine Learning を使ったセッション・ハンズオンです。 今回もMicrosoft MVP 受賞者の方を講師にお招きしていますので、始めて Azure Machine Learning という方も安心です。 以前の勉強会に参加された方は、各社のサービスの違いをより実感していただけます。 ぜひ、お気軽にご参加ください! ハンズオン資料 Azure Machine Learning Handson2019 準備 Azure アカウントをお持ち出ない方は、Azureのアカウントを作成してください。 Azure Machine Learning サービス サイト右上の「無料アカウント >」リンクをクリックし、指示に従ってください。 途中クレジットカード情報の入力を求められますが、自動課金はされませんのでご安心ください。 2. 発表(LT) 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。 kimura: Azure Custom Vision Serviceを使って、某先輩でお試し機械学習やってみた antimon2: Gen on Julia の紹介(仮) alex: Fast.ai レッソン4:ULMFiTで自然言語処理 hori_thg: MLSE第2回夏合宿参加レポート takahashi: Azure Ink Recognizer の精度に感動した ShoHashikawa: めんどくさい画像の整理をMLに任せよう(プロトタイプ) 時間割 13:00-15:30 Azure Machine Learning (仮) 15:35-15:45 発表 kimura - Azure Custom Vision Serviceを使って、某先輩でお試し機械学習やってみた 15:50-16:00 発表 antimon2 - Gen on Julia の紹介(仮) 16:00-16:10 発表 alex - Fast.ai レッソン4:ULMFiTで自然言語処理 16:10-16:25 発表 hori_thg - MLSE第2回夏合宿参加レポート 16:25-16:35 発表 takahashi - Azure Ink Recognizer の精度に感動した 16:35-16:45 発表 ShoHashikawa - めんどくさい画像の整理をMLに任せよう(プロトタイプ) 会場について 名古屋市中区栄4丁目16番29号 中統ビル 4001 飲食可能(ゴミはお持ち帰りください) Wi-fi なし(テザリング環境等は各自でご用意をお願いいたします) 電源あり(電源タップケーブルを持ってきていただけると助かります) 勉強会開始前はバスケットボールのゲームをスクリーンに流しています。 懇親会について connpassより申し込みを行っていただきます。 下記よりお申し込みください。 https://connpass.com/event/139428/ ※当日参加はできませんので、ご了承ください。 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。

9/15 (土)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 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、懇親会費用も一部、ご負担頂いております。 来栖川電算さま  会場費用全額と懇親会費用の一部負担 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 勉強会について 前半 GAN 勉強会、後半発表(LT)の2部構成を予定しています。 1. GAN 勉強会 今流行りの GAN について、みなさんどれくらいご存じでしょうか? 例えば、リアルな画像生成や、画風変換、音声の生成など、幅広い分野で応用されている機械学習の手法です。 今回はこの GAN について、実際に手を動かしてもらいながら、基礎的なところから解説していきたいと思います。 GAN に初めて触れる方も安心して参加していただけます。終わる頃には GAN とお友達になっていることでしょう! レジュメ 《準備中》 環境等 《準備中》 資料 《準備中》 2. 発表(LT) 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: Julia v1.0 の紹介(仮) ToshiakiSakurai: 転移学習の可能性を追いかけよう! kiyota: cycleGAN 時間割 13:00-14:30 GAN 勉強会 会場について 名古屋市中区栄4丁目16番29号 中統ビル 4001 飲食可能(ゴミはお持ち帰りください) Wi-fi なし(テザリング環境等は各自でご用意をお願いいたします) 電源あり(電源タップケーブルを持ってきていただけると助かります) 勉強会開始前はバスケットボールのゲームをスクリーンに流しています。 懇親会について 勉強会後に、懇親会を予定しています。 こちら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。 懇親会はイベントページを作成して事前申し込みとします。 懇親会ページ作成後、メールにて告知します。 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。

6/30 (土)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 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、懇親会費用も一部、ご負担頂いております。 来栖川電算さま  会場費用全額と懇親会費用の一部負担 株式会社groovesさま  懇親会費用の一部負担 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 勉強会について 前回同様、前半ハンズオン、後半発表(LT)の2部構成を予定しています。 1. OpenAI Gym を使ったゲームの強化学習ハンズオン 前回に続き、OpenAI Gym を使ったゲームの強化学習ハンズオンを行います。 OpenAI Gym は、OpenAI の提供する強化学習の開発・評価用のプラットフォームです。前回はこの OpenAI Gym が提供するシュミレーション環境を利用して、ゲームの学習を通じて強化学習に触れあおう!というテーマでハンズオンを行いました。 今回はそれをもう少しだけ掘り下げてみたいと思います。 環境等 以下の環境を前提とします(前回とほぼ同じです): Dockerを利用しない場合 gymには依存するものがあり、インストールする必要があります。 macOS の場合 ※Python 等は事前にインストールしておいてください。 brew install cmake boost boost-python sdl2 swig wget ubuntu14.04/16.04 の場合 ※Python 等は事前にインストールしておいてください。 apt-get install -y python-numpy python-dev cmake zlib1g-dev libjpeg-dev xvfb libav-tools xorg-dev python-opengl libboost-all-dev libsdl2-dev swig Windows の場合 以下のいずれかの方法を選択してください: VirtualBox (等の仮想環境)上に Ubuntu をインストールしてそこに環境構築する WSL + Ubuntu をインストールして、その上に環境構築する ↑環境構築手順をまとめました → WSL+ubuntu18.04+VcXsrv+OpenAI Gym 動くまでのメモ python環境は次が必要です。 Python 3.x (3.6 以上を推奨) pip install gym pip install "gym[atari]" pip install chainerrl Dockerを利用する場合 docker pull nkats/mln_gym でダウンロードしてください。 注意点: Docker 利用の場合、GUIによる学習の確認が出来ません。 ハンズオン資料 資料 https://qiita.com/antimon2/private/5c4f11acb84a0089b5e7 プログラム https://github.com/mlnagoya/MLN_201806 はじめに資料を読みながら流れを解説します。その後、プログラムをもとに手を動かしてもらおうと思います。 前回のハンズオン資料 資料 https://qiita.com/n_kats_/items/932ca8dccab66f3255ed プログラム https://github.com/n-kats/MLN_201804 2. 発表(LT) 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 Julia で強化学習(仮) hashikawa プログラミング教育とAIの導入 nishie 岡山から飛入り!建築業界もAIが欲しいぜ! 時間割 13:00-15:00 ハンズオン(休憩含む) 15:00-15:30 hashikawa プログラミング教育とAIの導入 15:30-15:50 antimon2 Julia で強化学習(仮) 15:50-16:10 nishie 岡山から飛入り!建築業界もAIが欲しいぜ! 会場について 名古屋市中区栄4丁目16番29号 中統ビル 4001 飲食可能(ゴミはお持ち帰りください) Wi-fi なし(テザリング環境等は各自でご用意をお願いいたします) 電源あり(電源タップケーブルを持ってきていただけると助かります) 勉強会開始前はバスケットボールのゲームをスクリーンに流しています。 懇親会について 勉強会後に、懇親会を予定しています。 こちらも来栖川電算様とgrooves様が一部、負担をしていただけます。 ぜひ、ご参加ください。 懇親会は下記イベントページより申し込みをお願いします。 https://machine-learning.connpass.com/event/91704/ 当日の申し込みは行えませんのでご了承ください。 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。

4/21 (土)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 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、懇親会費用も一部、ご負担頂いております。 来栖川電算さま  会場費用全額と懇親会費用の一部負担 株式会社groovesさま  懇親会費用の一部負担 ☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★ 勉強会について 前回同様、前半ハンズオン、後半発表(LT)の2部構成を予定しています。 1. OpenAI Gym を使ったゲームの強化学習ハンズオン OpenAI Gym は、OpenAI の提供する強化学習の開発・評価用のプラットフォームです。 今回はこの OpenAI Gym が提供するシュミレーション環境を利用して、ゲームの学習を通じて強化学習に触れあおう!というテーマでハンズオンを行います。 環境等 ※Python 等は事前にインストール or DockerイメージDL で準備しておいてください。 以下の環境を前提とします: Dockerを利用しない場合 windowsでは難点が多いため、virtualboxなどの仮想環境でubuntu16.04を使うことをおすすめします。 gymには依存するものがあり、インストールする必要があります。 Macの場合 brew install cmake boost boost-python sdl2 swig wget ubuntu14.04の場合 apt-get install -y python-numpy python-dev cmake zlib1g-dev libjpeg-dev xvfb libav-tools xorg-dev python-opengl libboost-all-dev libsdl2-dev swig python環境は次が必要です。 Python 3.x (3.5 以上を推奨) pip install gym pip install "gym[atari]" pip install chainerrl Dockerを利用する場合 docker pull nkats/mln_gym で環境でダウンロードしてください。 ハンズオン資料 資料 https://qiita.com/n_kats_/items/932ca8dccab66f3255ed プログラム https://github.com/n-kats/MLN_201804 はじめに資料を読みながら流れを解説します。その後、プログラムをもとに手を動かしてもらおうと思います。 2. 発表(LT) 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。 時間割 13:00-15:00 ハンズオン(休憩含む) 15:10-15:25 Yamazakiさん Dockerについて 15:25-15:55 TakaAdachi 害獣識別の機械学習 15:55-16:00 《スポンサーLT》Forkwell サービスの紹介 16:00-16:20 antimon2 たぶんJulia関連 会場について ※前回と部屋番号が異なります。ご注意ください。 オフィスパーク伏見・りそな名古屋ビル 8D 地下鉄伏見駅直結! 飲食可能(ゴミはお持ち帰りください) Wi-fi なし(テザリング環境等は各自でご用意をお願いいたします) 電源あり(電源タップケーブルを持ってきていただけると助かります) 勉強会開始前はバスケットボールのゲームをスクリーンに流しています。 懇親会について 勉強会後に、懇親会を予定しています。 こちらも来栖川電算様とgrooves様が一部、負担をしていただけます。 ぜひ、ご参加ください。

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。

7/2 (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。

5/13 (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. tf-goghを使ったハンズオン 今回は、n_kats_さんより、前回の発表で、ある画像を「ゴッホ的」に見せるがありましたが、それを、実際にコードで書いて理解しよう!という趣旨の勉強会を行います n_kats_さんの発表について http://qiita.com/n_kats_/items/891489d8ef912af4e699 「ゴッホ的」な画像を作るにあたって、ポイントはこの二点です。 2つの画像の特徴を混ぜる方法の理解すること ハイパーパラメーターを変更するどうなるかを試すこと mnist では、大量の数字画像データを学習して数字の判別を行いました。その仕組みを理解されている方も多いと思います。 今回のハンズオンは、それとは違い、tensorflowを使って「如何に画像の特徴を読み取るか」です。その仕組みを理解されている人は少ないと思いますので、ぜひ、ハンズオンを行なって、理解していきましょう。 ハンズオンに必要なものを準備しておいてください。 ・ tf-goghのソースコード(https://github.com/n-kats/tf-gogh) ・ tf-goghで利用する画像(元画像になるものや画風画像になるもの) ・caffemodelファイル ninモデル vggモデル  パッケージ(いずれもpipもしくはpip3でインストールできます。) ・ chainer ・ pillow ・ tensorflow ・ jupyter ・ matplotlib pythonのversionは3系をおすすめします。 Dockerを利用する場合は、 docker pull nkats/mln:20170513 を利用してください。 上記のパッケージと日本語環境を備えています。 Dockerイメージにモデルやtf-goghのソースコードは含まれていませんので、これらのダウンロードを忘れないでください。 (Dockerイメージのサイズは大きいので、会場でのダウンロードは難しいかと思うので事前にダウンロードをしておいてください。) 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。 A.Tajiri antimon2 tonosaki ディープラーニングでペットボトルの本数を数えてみる 時間割 13:00-13:10 挨拶 13:10-14:00 各自でハンズオン 14:10-14:30 ハンズオンの解説・質疑応答 14:30-     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。

3/11 (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。 ☆★☆★☆★ 前回、機械学習名古屋の管理人が運営するECサイト(http://www.imcshop.com)のアクセスログをディープラーニングを使って学習しました。 今回は、学習した内容を元に、サイトの改善にどうつなげるかのハンズオンを行います。 実際に運用しているサイトのデータですので、非常に実用性のある勉強会ができると思います。 通常公開しない極秘データ!?を使った勉強会です。ぜひ、ご参加下さい。 1. アクセスログを使ったハンズオン 前回の内容を確認して、学習データを用意して下さい。 https://machine-learning.connpass.com/event/43540/ 前回から引き続き、TensorFlow を利用します。 TensorFlow は、直接インストール or DockerイメージDL で準備しておいてください。 Installing TensorFlow(最新 v1.0 対応) / Download and Setup(v0.12 以下) Docker Docker for Windows / Docker for Mac / Docker Toolbox pyenv-virtualenv + TensorFlow 環境設定覚書(公式以外の方法の紹介 by antimon2) ※サンプルコードを公開します→ https://github.com/antimon2/MLN_201703/blob/master/CSVAnalyze.TF.ipynb 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。 kmt_t 「画像の精細化」 n-kats 「TensorFlowで絵を描いてみた」 satsuki kawamura  「人工知能xデザイン(仮)」 時間割 13:00-13:10 はじめに 13:10-14:00 バンスオン 14:10-15:10 kmt_t さん 15:20-15:50 satsuki kawamuraさん 16:00-16:30 n-kats さん 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。