機械学習についてはさまざまなライブラリやそれらの解説を行う書籍も出ており、取り組みやすい環境が整ってきたと感じています。一方、機械学習の成果を PoC を超えて本番環境で実用化することにはまださまざまな困難がつきまとい、それらを解決するための方法はまだ体系化されていないのが現状です。4月6日のスキルアップAIキャンプでは、機械学習を本番環境で使うための取り組みの一つとして、データの検証を行うデータバリデーションについて紹介します。機械学習を本番環境にデプロイするまでの一連のタスクにおけるデータバリデーションの立ち位置を確認したあと、Google での実例を確認し、いくつかの実装について見ていくことで、機械学習におけるデータバリデーションについてイメージできるようになるでしょう。
※一部変更となる場合がございます。
株式会社Citadel AI 機械学習エンジニア / 杉山 阿聖氏
Citadel AI でプロダクトの開発業務に従事。MoneyForward で MLOps に関するアドバイザーを務める。他にもブログ記事などで MLOps について情報発信中。Kubeflow Pipelines, TFX のコントリビューター。「見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑」の共著者のひとり。
スキルアップAI株式会社 講師 /斉藤 翔汰
スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻（現:情報環境専攻）修了。修士（情報学）。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在はDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2018年度G検定合格者。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
日時：2022年4月6日（水）19:30～21:00
開催方法：Zoom
参加費：無料
※競合他社様のご参加は、ご遠慮いただいておりますので、ご了承ください。
スキルアップAIキャンプサイトに戻る
