Machine Learning Casual Talksスライドまとめ

Machine Learning Casual Talks(MLCT)というものあることを知り、参加できなかったことを悔しく思ったので、自分用にと今までの発表スライドをまとめてみました。

Machine Learning Casual Talks(MLCT)とは

「機械学習を用いたシステムを実運用している話を中心に、実践的な機械学習に関して気軽に話せる会」とのことです。

#4 2015/12/15

yoshifumi_seki
Gunosy分析チームとA/Bテスト運用

chezou
MLCT事始め

tamiya_naoto
ビッグデータチームを発足するにあたって気をつけておきたいn個のこと

shakezo
プロトタイプで終わらせない死の谷を超える機械学習プロジェクトの進め方

#5 2018/07/13

Shunya Ueta
How to break the machine learning system barrier ?

Hirofumi Nakagawa
メルカリのML基盤

ynqa
Tensorflow Serving

soonraah
Pipeline Jungles とたたかう話

hagino3000
ネット広告配信サービスにおけるMLシステムの実装と運用

Katib
KubeFlow/Katib ハイパーパラメータチューニング

#6 2018/09/25

kosuke-kitahara
タウンワークにおける機械学習API@GKEの導入

Shotaro Tanaka
リブセンスにおける 機械学習システムの信頼性エンジニアリング

Agata Naomichi
ユーザフィードバックと機械学習

yu-ya4
BigQuery ML を使ってみた話

#7 2018/11/20

Yukiyan
機械学習基盤を一人で構築するということ

MichihisaHiratsuka
Jupyter だけで機械学習を実サービス展開できる基盤

Shinichi Takayanagi
The Road to Machine Learning Engineer from Data Scientist

最後に

第8回は絶対参加します！

追記

第8回参加してきました。

#8 2019/01/29

m_nishiba
エムスリーにおける機械学習活用事例と開発の効率化

Nasuka Sumino
BEDOREにおける対話エンジンの開発と運用

Shunsuke Kawai
ヤフオク!における分散深層学習