「機械学習・データマイニング勉強会＠大阪」による LT 形式の勉強会です。

【テーマ】データから価値を生み出すための取り組み＆技術

開催目的としては、ビジネスにおける目的ドリブンな話題 と 手段・手法などの技術オリエンテッドな話題 の両側から相互に理解を進めるために、両者のあいだを繋ぐ情報共有の機会を設けたいと思っています。

そのため、技術的話題に限るのではなく、業務でのデータマイニングなども含む「データが価値を生む取り組み」について、関連しそうな話題なら何でもOKのスタイルで発表者を募集し、情報共有を行います。

タイムテーブル

発表枠	内容	発表者名
12:30	開場・受付開始
13:00	オープニング	主催者
(30分)	Tensorflowのチュートリアルを通して、ニューラルネットワークを理解しよう！ Tensorflowのチュートリアル「MNIST For ML Beginners.」を題材に、簡単なニューラルネットワークの解説をします。また、全くの初心者がディープラーニングを学ぶにはどうすればよいか、体験談を交えてお話します。 事前に下記資料に目を通していただくと、より理解が深まります。 https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/tutorials/mnist/beginners/index.html	宮崎超史
(20分)	データの秘匿を目的として、モデル学習の前処理について考えてみた。 様々な企業や組織からデータを集取し、それを活用する上で欠かせないデータの秘匿について考えてみました。メールスパム検知や記事分類などを例に、前処理として不可逆暗号化を行うことでデータの漏えいを防ぎながら、精度を保った分類ができるのではないか？といった話をさせていただきたいです。	平田将之
	（休憩）
(20分)	パソコン上で行われた操作の履歴を使い、価値を出せないかについて考えてみた。 機械学習の初心者でも使えるAzure Machine Learningのツールの紹介とそのツールを使用し、パソコン上で行われた操作の履歴からこういうのが予測できたらいいなと考え、実施した結果と課題について説明します。	阿知波雄也
(30分)	動き検出のSW実装とHW実装について。 動き検出のソフトウェア実装では、Deep Learningでも使われる勾配法が使われます。一般的な勾配法の課題とそれを解決するハードウェア実装について説明します。	夏谷実
	（休憩）
(30分)	Kobe.Rの紹介（10分） 神戸・大阪あたりで活動中の、Rを使った分析・その他分析ネタの勉強会「Kobe.R」についてご紹介します。運営メンバー募集中！→Facebook, DoorKeeper Rのネットワーク分析ライブラリigraphの紹介（10分） SNS上の友人関係や単語の共起関係、企業の取引関係などにみられるネットワーク構造を分析するRライブラリ「igraph」についてご紹介します。 RapidMinerを使った故障予測分析のデモ（10分） オープンソース・プログラミング不要のデータ分析ソフト「RapidMiner」についてご紹介します。故障予測分析のデモあり。	足立 悠
(10分)	ふと気づいたら希少なビッグデータを持ってたので、活用を模索してる話。 データ処理の「技術」が発展・普及し注目の領域となっている昨今ですが、ではその次のステップとして、その適用対象となる「データ」をどうやって手に入れるか？というあたり、自身の事例と考え方を話します。	橋本祥一
(15分)	中小企業の現場に、もっとデータ活用を普及したい → やってることの紹介など	中井友昭
16:00	【飛び入りLT】 小ネタ歓迎です。^^
16:30	本編終了予定（LTのネタが尽き次第、終了。）
16:30	交流会（申し込み制）
18:00	完全撤収

• 時刻は、LT発表希望者数にあわせて変更の可能性があります。あらかじめご了承ください。
• 「こんな話が聴きたい」という希望がある方は、聴きたいテーマを リクエスト・シート に書いておくと、LTしようか迷っている人の参考になるかもしれません。