nyanchdayooon (@shige_skywalker)


参加する勉強会

6/26 (土)

2b69cc26dc1ca7a1e11dbf04bb73e4a6 Sports Analyst Meetup
現役スポーツアナリストとスポーツ分析に興味のある方々で情報共有をしましょう!
本イベントはzoomを利用したオンライン開催です。 目的 スポーツアナリストおよびスポーツデータ分析に興味のある方に向けたイベントです。 本イベントはスポーツのジャンルを問わずスポーツアナリスト(を目指す人)にとって有益な情報共有の場になることを目的としています。 ロングトーク 氏名:木下慶悟(きのしたけいご)さん 所属:東京大学運動会ア式蹴球部 タイトル:東大ア式蹴球部のデータ分析 概要:弊部には複数のユニットが存在し、そのうちの一つに対戦相手の戦術分析や自チームのパフォーマンス分析を行うテクニカルユニットがあります。現在テクニカルユニットには総勢18名の部員が在籍しており、特にプログラミングスキルのある5名ほどがデータを用いた分析に力を入れています。今回は弊部が取り組んできたデータ分析の事例をご紹介します。 発表者プロフィール:私立栄東中学高等学校(埼玉)を卒業し東京大学理科一類に入学。現在工学部システム創成学科3年。サッカーは小中高とプレーし大学でもア式蹴球部にプレイヤーとして入部したが、怪我を機にテクニカルスタッフへ転向。今シーズンからデータ分析長を務める。 LT発表について ご自身の画面を共有しながら発表を実施していただきます。 時間は5〜10分でお願いします。 発表順は競技・内容を勘案して運営側で決定します。 発表者の方々にはイベント開始30分前にお集まりいただき、運営と共に画面共有や音声テストなどのリハーサルに参加していただこうと考えております。詳細はconnpassのメールにてご連絡予定です。 差し支えなければ、発表終了後に1人当たり5分程度の質疑応答の時間を設けさせていただく予定です。質問はzoomのチャット機能で受け付け、運営がいくつか選定する形式を想定しています。 運営準備の都合上、事前に一定期間連絡が取れなかった場合には運営でキャンセル処理を実施させていただく可能性がございます。 LT内容の変更、運営への質問・要望などありましたら、spoana-operation@googlegroups.com宛てにご連絡ください。 参加費 無料 タイムスケジュール 18:55 入場開始 19:00 開会・諸注意 19:10 ロングトーク(発表30分+質疑応答10分) 19:50 休憩 19:55 LT発表 21:00 閉会 21:00 (任意参加)懇親会 22:00 解散 本イベントはzoomを使用したオンライン開催です。 LTされる方以外はカメラをオフ、マイクはミュートにしていただくようお願いいたします。 コメント・質問などはzoom上のチャットでお願いします。 ※各発表後、zoomのチャットを用いて5分ほど質問タイムを設けます。質問多数の場合、運営で質問を選定いたしますのでご了承ください。発表者の方には運営側で全質問を取りまとめて連携いたします。もし可能であれば、事後のご回答をいただけますと幸いです。 ※発表順は競技・内容を勘案して運営側で決定します。 ※任意参加の懇親会は、zoomのブレイクアウトルーム機能を用いて少人数単位で実施予定です。全員を共同ホストに設定し、自由に行き来できるような仕組みを想定しています。(参加人数に応じて検討中) 発表順 発表者 競技 タイトル 未定 taniokah 野球 PoseNet(ml5.js)を用いた投球フォーム推定 未定 Keisuke Fujii サッカー サッカーの守備評価 未定 BBANALY 野球 因果推論を用いた特定コースへの投球企画有効性の検証 未定 satou テニス 未定 運営 - spoana主催データ分析イベント企画中 スポーツデータを分析したいけどデータがない人向けのデータ取得方法 主催者側で簡単にまとめましたので、コチラを参照ください。 参加について 注意事項 本勉強会は、技術交流が目的です。 知識の共有や参加者同士の交流を目的としない方の参加はお断りします。 参加目的が不適切だと判断される場合には、運営側で参加をキャンセルさせていただく場合がございます。 セールスやリクルーティング、飲食目的など、趣旨にそぐわないと主催者側で判断した場合にはご退席いただく場合がございます。 行動規範 本イベントの行動規範はこちらをご参照ください。 万が一、ハラスメント行為を見聞きした方は、お手数ですが運営までご一報いただけますと幸いです。 spoana-operation@googlegroups.com キャンセル 当日都合が悪くなって参加できないことが判明した方は、お手数ですが速やかにキャンセル処理をお願いします。 参加の状態のまま当日お越しいただけなかった方は、次回以降の参加の優先順位を下げさせて頂く可能性があります。 運営 主催:Sports Analyst Meetup運営委員会 管理者 ttakuya Tsuyupon スポーツアナリスト。野球好き。千葉ロッテマリーンズファン。[共著]データサイエンティスト養成読本登竜門編。[共訳]Pythonによる機械学習: 予測解析の必須テクニック、Rによるセイバーメトリクス入門 upura データアナリスト&エンジニア。競技問わずスポーツ観戦が好き。わんぱく相撲名古屋市大会2年連続ベスト8, ベースボール×データ ハッカソン「エンジニアリング部門」準優勝など。 K_shoppi NTTコミュニケーションズシャイニングアークス所属の現役ラグビーアナリスト。バスケとアメフトが好き。最近サッカーも見始めました。 flaty データアナリスト&エンジニア。小中は野球、高校はテニス、大学はトライアスロン、最近はまたテニスをやってます。観戦は競技関係なく色々。


過去の勉強会

8/4 (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5
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(2017/09/02))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』の「4.4 勾配」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) LT 希望者がいれば※1 連絡事項 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18:20~18:50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 #6 2017/09/08(金)(予定)

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)

6/9 (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3
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11回(2017/07/02(日)予定))で扱います) 参加枠について 今回から、参加枠を1つにしました! 会場(会議室)は、入り口で受付票を提示して誘導にしたがってください。 動画配信について 今回は、動画のライブ配信は実施いたしません。 録画して後日公開予定です。 『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『3章 ニューラルネットワーク』の「3.2 活性化関数」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2回までの参加者向け:勉強会用 Dockerイメージ を更新しました(主に Ruby/IRuby の追加)! イメージを更新(docker 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3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) LT 希望者がいれば※1 連絡事項 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 #4 2017/07/14(金)(予定)