AI・機械学習のイベントレポート
AI・機械学習のイベントレポート
人工知能や機械学習に関連する「kaggle」「データサイエンス」「MLOs」「Python」のイベントや、各種ベンダーによるカンファレンスのレポート記事を発信するコーナーです。
企業の“Kaggler枠”って実際どうなの？ ― データサイエンティスト協会 7th シンポジウム（2020/10/22）
最近注目を集めている“Kaggler採用枠”やKaggler社内ランク制度の実態はどのようなもので、それによってどのようなメリットがあるのか。実際にKaggler制度を運用する企業の代表者やその制度の下で働くKagglerたちの意見を聞いてみよう。
Kaggle Grandmasterに聞く「トップデータサイエンティストの過去・現在・未来」 ― データサイエンティスト協会 6th シンポジウム（2019/10/24）
世界でたった162人しかいないKaggle Grandmastersのうち、貴重な日本人の2人をお招きして開かれたパネルディスカッションでの質疑応答を、余すことなく書き起こした。Grandmasterになるまでの経緯から、データサイエンティストとしての働き方までが分かる。
コロナ時代におけるデータサイエンティストの育成と、日常業務におけるメリット／デメリット（2020/10/22）
コロナ禍で日常業務や大学講義がオンライン＆リモート化した人は多いだろう。そのメリットとデメリットは何か？ デメリットを解消するために、どのような工夫をするとよいのか？ データサイエンティスト人材の育成はコロナ禍でどういう状況なのか？ データサイエンティスト協会主催Webセミナーにおけるパネルディスカッションの一部内容を紹介する。
企業から見たデータサイエンティストの採用と育成（パネルディスカッション）― データサイエンティスト協会 調査・研究委員会セミナー（2018/06/13）
データサイエンティストの採用で使われている3つのスキルセットや、人材育成のためのインターンシップと各スキルの育て方、データサイエンティストが満足する職場環境や評価制度などについての意見が聞き出された、データサイエンティスト協会主催セミナーのパネルディスカッション内容を紹介する。
目指すべき今後の人工知能とは？ パネルディスカッション ― データサイエンティスト協会 セミナー2018 第1回（2018/04/27）
データサイエンティスト協会は、2018年第1回目のセミナーを開催し、『深層学習はすべてを解決できるのか？』と『世界に根差す人工知能と協調による創造性』の2つのセッションと、それを踏まえてAIやデータサイエンティストについて議論するパネルディスカッションを行った。本稿はそのパネルディスカッションの内容を紹介する。
第1回勉強会：なぜ今MLOpsなのか、先駆者や実際の現場からMLOpsを学ぼう（2020/09/14）
MLOpsコミュニティーのイベントレポート連載。今回は「MLOpsとは何で、今なぜそれが必要なのか」「実際にMLOpsでやることとは何か」「機械学習モデルの開発から運用におけるMLOpsがなぜうまくいかないのか、どうすればよいのか」について学ぶ。
第2回勉強会：MLOps実践者たちのリアルなお悩みにコミュニティーがどう解決に貢献できるか（2020/10/19）
MLOps（機械学習の実運用化）の活動目的＆方針を「デザイン思考」で議論した座談会の内容をレポート。デザイン思考フレームワーク＆ツール「MURAL」を紹介し、MLOps実践時の悩みと対策案を議論。世の中が抱えているMLOpsの課題を解決するためにコミュニティーの方針を検討する。
第3回勉強会：異音検知プラットフォーム開発を通した機械学習プロダクト開発の体制と課題（2021/01/27）
異音検知のプラットフォームを開発する際に、リサーチャとソフトウェアエンジニアでどのようなMLOps体制を組んだのか。また、そこでは何が課題となったのか。MLOps導入の参考にしてほしい。
Pythonが世界を席巻している理由：PyCon JP 2019 第1日目 基調講演レポート（2019/09/20）
2019年9月に開催された日本国内で最大規模のPythonコミュニティーによるカンファレンス。その第1日目 基調講演の内容をレポートする。
Pythonで切り開く新しい農業：PyCon JP 2019 第2日目 基調講演レポート（2019/09/24）
2019年9月に開催された日本国内で最大規模のPythonコミュニティーによるカンファレンス。その第2日目 基調講演の内容をレポートする。
今がPython 2からPython 3へ移行するのにベストなタイミング：トークセッションレポート（2019/09/27）
Python 2のサポートが終了したら、今あるPython 2のコードはどうすればいいだろうか。悩ましい問題にさまざまな選択肢を与えてくれるセッションをレポート。
グーグルのAI技術、2019年夏の最新情報 ― Google Cloud Next ’19 in Tokyo 基調講演2レポート（2019/06/03）
2019年現在、グーグルはAI分野でどんな技術やサービスを提供しているのか？ Google Cloud Next ’19 in Tokyoの基調講演から、AIに関する部分を書き起こした。
AI・機械学習関連のマイクロソフト最新技術情報 〜de:code 2019の基調講演より〜（2019/06/03）
de:code 2019の基調講演の中から、AI・機械学習に関連するトピックを簡単にまとめる。
TensorFlow 2.0 α版で何が変わる？ 新機能の概要 ― TensorFlow Dev Summit 2019（2019/03/14）
ついにTensorFlow 2.0 α版がリリースされた。TensorFlowにとって初めてのメジャーバージョンのアップデートになる。初期リリース〜2.0正式リリースまでの歩みを示し、2.0の新機能の概要を紹介する。
グーグルのAI技術、2018年9月最新情報 ― Google Cloud Next ’18 in Tokyo 基調講演レポート（2018/09/19）
2018年現在、グーグルはAI分野でどんな技術やサービスを提供しているのか？ Google Cloud Next ’18 in Tokyoの基調講演から、AIに関する部分を書き起こした。
MSやPFNのAI技術最新情報からPost Kまで ― DLLAB DAY 2018 基調講演レポート（2018/06/29）
MSのAI技術の最新情報として「Windows MLアーキテクチャ」や「Azure Sphere」「Project BrainWave」など、PFNの事例や「Chainer MN」「Menoh」など、さらにABCIや「Post K」など、基調講演の注目ポイントをまとめる。
深層学習にはどんなデータが使えるのか？ どれくらいのデータ量が必要か？ ― DLLAB コミュニティ勉強会 2018Q2（2018/05/28）
「機械学習・深層学習に向くデータの種類」「PoC（概念実証）段階と実用段階でのデータ収集の違い」「実用段階で精度メンテナンス」「深層学習に必要なデータ量」「アノテーションのクラウドソーシング」「オープンデータ」に関して有識者がコメントしたパネルディスカッションの内容を紹介する。
GTC 2018におけるAI関連の発表内容、そこから見えるNVIDIAの方向性（2018/04/20）
「NVSwitch」「DGX-2」「TensorRT 4」「ARM社との提携」といったAI関連の発表内容を中心に、GTC 2018の注目ポイントを紹介。そこから垣間見える、NVIDIA社の「AI戦略」を考える。
「DEEP LEARNING LAB」勉強会の開催方針と、7割補助金が出るハンズオン講座（2018/02/23）
ディープラーニングに取り組む人たちの間で人気の勉強会コミュニティ「DEEP LEARNING LAB」の概要と最新情報を紹介。今後の勉強会イベントの開催方針や、専門実践教育訓練給付で7割の補助金が受けられるようになった教育事業について説明する。
機械学習の作業がはかどる新ツール「Workbench」とは？ TensorFlowやAWSも使える。Microsoft Tech Summit 2017（2017/11/16）
マイクロソフトが提供する機械学習向け新サービス＆ツール。Azure、AWS、GCP、オンプレスミスなどに対応。TensorFlow、Chainerなどのディープラーニングフレームワークに、PyCharmやVisual Studio Codeなどのコードエディターも使える。
Chainer×Azureの関係とは？ Preferred NetworksのCEO、西川氏が登壇。JPC 2017 Tokyo（2017/09/15）
PFN（Preferred Networks）のDeep Learningライブラリ「Chainer」とクラウド「Azure」の協業関係の具体的な内容について、PFN社のCEO自らが日本マイクロソフトのパートナー向けカンファレンスで説明した。
AIの音声／画像認識技術は人間レベルを超えた！？ Microsoftによる最新AI技術。Japan Partner Conference 2017 Tokyo（2017/09/07）
日本マイクロソフトはパートナー向けカンファレンスで、最先端テクノロジとして同社のAI技術を披露し、音声認識や画像／動画認識の精度が格段に上がってきており、「AIの認識技術はすでに人間レベルを超えている」と説明した。
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