Doorkeeper

Having fun with Data Science 2nd Edition! - ビッグデータを使って楽しくデータサイエンスしよう 2nd Edition!@ Asurion Japan

2019-01-31(木)19:00 - 21:00

Asurion Japan

千代田区四番町6-2 東急番町ビル 9階

詳細

[English below]

近年、様々な領域で、AI(機械学習)の要素を取り入れてビジネスや学術に活かしていこうといった試みが急速に増えています。
一方で、それに必要なデータがなかなか取れる環境になかったり、沢山あったとしてもそれらのビッグデータを、処理時間の問題も含めて、どのように有効活用できるか、といったところの困難に直面することが少なくありません。
そこで今回弊社で初めてmeet-upのような勉強会を開催することにしました。機械学習やコンピューティングに関して経験のある方にその辺の話を楽しく話してもらいながら、皆さんでデータサイエンスについての知識を深めていきたいと考えています。

18:40 受付

Reception at 9th Floor of 東急番町ビル 6-2 Yonbanchō, Chiyoda-ku, Tōkyō-to 102-0081. Google maps https://goo.gl/maps/V5GTET191cq

19:00 トーク

1. 福司謙一郎, NECデータサイエンス研究所

ウェアラブル技術とデータサイエンス

2. Yanjin Li (Line) - Line株式会社

Interpretation of Neural Networks with LIME

20:00 食べ物、飲み物。

21:00 終了


Lately AI/Machine learning is becoming increasingly important in business. But we are all realising that the main problem that we are facing is having good data. Even if we have lots of data we spend most of our time preparing it.

Here in Asurion we are also facing these problems to provide services to our users. This is the second time Asurion is running a Data Science meet-up here in Tokyo. We will bring three top machine learning experts to teach us and the talks will be in English. We want this event to be casual, fun and a serious learning experience at the same time. The speeches will be in English, and not very long (around 20 minutes each) and we welcome questions and participation from the listeners.

Later we will have food and drinks. And the event it’s free!

18:45 Reception

Reception at 9th Floor of 東急番町ビル 6-2 Yonbanchō, Chiyoda-ku, Tōkyō-to 102-0081. Google maps https://goo.gl/maps/V5GTET191cq

19:00 Talks

1. Kenichiro Fukushi

Talk topic: Wearable technologies for data science.

2. Yanjin Li - Line Corporation

Talk topic: Interpret Neural Network with LIME

20:00 Drinks and food

コミュニティについて

Having fun with Data Science - ビッグデータを使って楽しくデータサイエンスしよう!

Having fun with Data Science - ビッグデータを使って楽しくデータサイエンスしよう!

うちのコミュニティは英語と日本語は両方OKです〜! 近年、様々な領域で、AI(機械学習)の要素を取り入れてビジネスや学術に活かしていこうといった試みが急速に増えています。 一方で、それに必要なデータがなかなか取れる環境になかったり、沢山あったとしてもそれらのビッグデータを、処理時間の問題も含めて、どのように有効活用できるか、といったところの困難に直面することが少なくありません。 今回弊社で...

メンバーになる