KDD 2018 に参加してきました - ABEJA Tech Blog
ABEJAでResearcherをしている白川です。 8/19-23にロンドンで開催されたKDD 2018に参加してきたので、目についた内容をかいつまんで報告させていただこうと思います。 とくに目についたこと 中国系の台頭が目覚ましい。参加者、企業ともに中国系が支配的で、かなりアグレッシブに機械学習・データ分析をビジネスに取り込んでいる印象。 Graph + Deep Learningが着実に使われ始めている。Deep系の発表でGraph CNNの話をちょくちょく聞いた。 Finance / Economics の分野に対する注目。 シェアバイクサービスやAirBnBの部屋貸しサービスような新しいビジネスにおけるデータ分析。 新しく使われ始めたテクニックはあまりなさそう。 特徴量エンジニアリングをして正攻法で攻めるのはやはり大事。 NVIDIA, Intel, Twitter, Apple
Google Cloud Next '17 in Tokyo の機械学習系セッション聴講メモ（Day 1） #googlenext17 - べにやまぶろぐ
ザ・プリンス パークタワー東京で開催中の Google Cloud Next '17 in Tokyo に参加しています。 cloudnext.withgoogle.com 今回は機械学習周りのセッションを集中して選んでみましたのでそのメモです（裏番組になっていて残念ながら聴講できなかったセッションも多数）。ほとんど殴り書き＆一部不確かな記述があるかもしれませんがご容赦ください。 事例から学ぶ機械学習のいま ～ 専門家不要、自社独自の機械学習サービスを構築できる MAGELLAN BLOCKS の事例を元に、その方法と今起きている変革をご紹介します。 URL : Google Cloud Next | October 11-13, 2022 機械学習サービスを作るためには業務知識と機械学習の知識が必要 専門家に頼むと精度が出てもその後どうしたら良いかよくわからない 人の考えるをもっと自由に
機械学習の情報収集に役立つ14のメルマガ - Qiita
機械学習は日進月歩の世界であり、情報収集が欠かせません。みなさんもブログやニュース記事を読む、Twitter で機械学習に関するつぶやきをしている人をフォローする、毎日 arXiv の論文をチェックする、といった方法で情報収集しているのではないかと思います。 情報収集の際に課題となるのが、情報が多すぎて重要な情報が埋もれてしまう点があげられます。通常、この問題の解決策として、いいね数やブックマーク数の多い記事を読む、フォローする人を絞り込む、何らかのキュレーションツールを使う、といった手段が取られます。 重要な情報を効率的にチェックしたい方におすすめできる方法の一つとして、メルマガを購読する方法があります。機械学習に関するメルマガを購読する利点として、以下の点をあげられます: 識者が配信する情報を選んでいるので、重要な情報を効率的にチェックできる ほとんどの場合、週一で配信されるので、毎日
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