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2022年10月15日、技育祭2022秋における講演資料です。 様々なコンテンツやクラウドサービスの充実により、機械学習という技術を利用するハードルは低くなりました。一方で、機械学習を用いて価値を生み出すことは容易ではありません。本勉強会では、プロダクト開発において「機械学習」という技術で価値を創出する技術について、バクラク請求書の実例とともにお話ししました。 https://talent.supporterz.jp/events/725b64f3-2791-4c99-84cf-6a2dbcfe909d/
2023年11月29日 【24卒エンジニア向け】LLMで差をつけろ!入社後に爆速で成果をあげるLLM/ChatGPT活用法(https://layerx.connpass.com/event/301629/) における発表資料です。 LLMを活用した爆速アウトプットで圧倒的成長!
2023年10月21日、ARG Webインテリジェンスとインタラクション研究会(ウィッツ研究会)のセミナーにおける講演資料です。 様々なコンテンツやクラウドサービスの充実により、機械学習という技術を利用するハードルは低くなりました。一方で、機械学習を用いて価値を生み出すことは容易ではありません。プロダクト開発において「機械学習」という技術で価値を創出する技術について、バクラク請求書の実例とともにお話ししました。 https://www.sigwi2.org/cfanos3.html
2023年3月23日 ChatGPT選手権!エンジニアリングに組み込んでみたらこうなりました LT大会 (https://findy.connpass.com/event/276736/) における5分LTの資料です。 機械学習技術を利用する必要があるようなPoCを誰でも・低コストで行えるようになったインパクトが大変大きいと感じています。その事例を簡単にいくつか紹介しました。
2023年5月30日 ChatGPT IN ACTION #2 大規模言語モデルがつくる新しい顧客体験(https://rector.connpass.com/event/282064/) における10分LTの資料です。 ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル(LLM)の普及を、プロダクト作りに関わる機械学習エンジニアとしてどう考えているか、という内容のLTです。 ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル(LLM)の普及により、誰でも容易に高性能な機械学習モデルを活用できるAI・機械学習の民主化が進んだ一方で、きちんとした顧客体験を提供する難易度は高まったように思います。そこで機械学習を活用したプロダクトを作るのに必要な能力・職種であるMachine Learning Product Management(MLPdM)の重要性が高まってきているように思います。
2019年11月5日 Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜 (https://connehito.connpass.com/event/149552/) でのLT資料です。 10分間の LT です。 データ分析プロジェクトを円滑に進めるために必要だと感じた「社内政治」について語っています。いい意味です。
2024年1月24日 【オフライン限定開催】注目AIテックカンパニー4社が集うLT新年会〜LLM活用のリアルを語る〜(https://lapras.connpass.com/event/305577/) における発表資料です。
2019/5/17 の エンジニアの新人研修Night(https://connpass.com/event/122422/) での発表内容です。 Wantedly における新人研修の紹介です。 その中でも私が担当した「BigQuery データ分析ノック」という研修についての紹介を行っています。
2024年03月28日 ML Career Night #1|生成AI時代の機械学習エンジニアのキャリア戦略 (https://tech-track.connpass.com/event/304056/) におけるLT資料です。 私の考えている、生成AI・LLM時代における機械学習エンジニアとしてのキャリア戦略や開発戦略について紹介しました。
2023年05月09日 の兵庫県立大学の社会データ分析という講義における講演資料です。 機械学習や推薦システムという技術が事業会社におけるプロダクト開発でどのように活用されているのか、それを実現するデータサイエンティストや機械学習エンジニアというのはどういう職種なのか、LayerXのバクラク請求書やウォンテッドリーのWantedly Visit の例を使って紹介しました。
2023年3月7日 DEIM2023 (https://event.dbsj.org/deim2023/) における技術報告の資料です。 題目:『 LayerXにおける機械学習を活用した請求書OCR機能に関する取り組み』 日程:3/7(火)13:30-15:40(4a-8: 画像認識2) 発表者:松村 優也、吉田 陽祐 プログラムリンク:https://deim-management-system.github.io/deim2023_program/index.html#4a-8 LayerX は「働く」に関わる様々な業務プロセスが紙とハンコを中心としたアナログで非効率なものとなっているという課題を、テクノロジーをもとに解決するために複数のプロダクトを開発・運営している。その中のひとつ「バクラク請求書」では、アップロードされた請求書ファイルから自動で必要な情報を抽出しデータ化するOCR機
2020年1月16日 Data Gateway Talk vol.5 (https://data-gateway-talk.connpass.com/event/155457/) でのLT資料です。 「データ分析」って抽象的なモノの解像度を上げて理解することで,「データ分析」に求める期待値のズレをなくしたいよねって話です。
2021年3月2日 DEIM2021 (https://db-event.jpn.org/deim2021/) における技術報告の資料です。 [F21] 情報検索・情報推薦④ 3月2日 10:00 ~ 11:40 https://cms.deim-forum.org/deim2021/program/?oral#/F21 会社訪問アプリ「Wantedly Visit」の実データを用いて、相互推薦システムの既存手法の評価実験を行った上で、出てきた課題に対する改善手法を提案して評価実験を行いその有用性を検証しました。
2023年6月1日 第1回 Data-Centric AI勉強会(https://dcai-jp.connpass.com/event/282385/) における登壇資料です。 バクラクのAI-OCR機能における機械学習活用に際してどのように質の高いデータセットを作成してきたかについてお話ししました。
2024年2月28日 DEIM2024 (https://confit.atlas.jp/guide/event/deim2024/top?lang=ja) における技術報告の資料です。 題目:『 LayerXにおけるAI・機械学習技術の活用事例とその裏側』 日程:2/28(水)10:00-12:00(T1-A: 汎用機械学習技術 (1)) 発表者:松村 優也 プログラムリンク:https://confit.atlas.jp/guide/event/deim2024/session/11A01-05/tables?yHpzDRqnAv
Machine Learning Casual Talks #6 (https://mlct.connpass.com/event/94911/) での発表資料です. BigQuery ML の説明と,実サービスに導入した事例についての紹介を致しました.
2019/4/30 の プログラミングLT 2019 (https://npoint.connpass.com/event/118783/) (http://prolt.n-point.pw/about/) での発表内容です。 推薦システムのイントロダクション的ななにか。 推薦システムとは?的な話と, シンプルなユーザベースの協調フィルタリングを実装つきで説明する内容となっています。
2020年4月30日 The Web Conference2020 参加報告会 by Wantedly (https://connpass.com/event/174856/) における発表資料です。 以下の2つの論文について概要を紹介しました。 - Zhang, Le and Xu, Tong and Zhu, Hengshu and Qin, Chuan and Meng, Qingxin and Xiong, Hui and Chen, Enhong. Large-Scale Talent Flow Embedding for Company Competitive Analysis.Proceedings of The Web Conference 2020 P. 2354–2364. - https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3366423.338
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