ユーザーの皆様、ありがとうございました。ついてのプレゼンについてご紹介します。同氏は機械学習基盤の整備に従事する傍ら、レシピの画像テキストデータを利用した機械学習系の研究開発に取り組んでいます。染谷氏のスライドは以下からご覧いただけます。染谷氏はサービス開発の現場で機械学習を扱うためとして、3つの課題を挙げました。運用コスト1点目は機械学習もサービス開発の一部であり、機械学習から得られる効果、つまり投資効果を見積もることが大切との指摘です。2点目として、サービス開発の改善サイクルとモデルについて触れました。開発プロセスはなるべく早くしたい、一方で、サービスとデータのスケールは異なる場合があるという話を挙げていました。サービスをアジャイルで開発していたとしても、機械学習とアジャイルの開発速度とのギャップは把握しておいたほうが良いと語りました。機械学習を無理にアジャイルに乗せなくていいという話です。前述2つを踏まえた運用コストについては、「運用コストが高い」と言われている課題を、例えばクラウドを活用した機械学習プラットフォームを利用するケースを挙げています。実験から本番までを1つのプラットフォームで運用することで、コスト削減に取り組む考え方について話していました。染谷氏は、機械学習工学という視点での開発プロセス改善についても取り組んでいるそうです。サービス開発という文脈で機械学習を見ると、実際にやってみて分かる課題がいろいろとあります。ポイントとしては運用コストがかかること、そして、精度と価値の関係を冷静に見つめる必要があると染谷氏は語ります。「現場でディープラーニングを使ったモデルの開発は大きな可能性があると感じています。機械学習にはまだまだ課題がたくさんあるが、障壁を乗り越えるために機械学習プラットフォームを活用しながら、コツコツと取り組んでいきましょう。」というポジティブなメッセージで染谷氏は締めくくりました。Engineerとして従事する畠山大有氏です。畠山氏は、日本企業でまだまだ現役で行われている手間のかかる業務フローを挙げました。「資料を印刷してハンコを押す作業が当たり前に行われる」といった業務における改善ポイントは非常にたくさんあり、そのような業務を自動化していく手段の1つとして機械学習にも注目が集まっています。ここにマイクロソフトはものすごく投資をしていると語っています。各種ツールを紹介しました。ツールの詳細については同氏のスライドをご覧ください。Hatakeyama畠山氏は、次のようにプレゼンを締めくくりました。私たちのなかでツールはあくまで一部だと考えており、大事なのはデータです。データがよければ、機械学習のプロダクトがうまくいくからです。機械学習のビジネスを実践していきたいと考えたと時には、私たちマイクロソフトの社員にお声がけください。私たちの方でもかなりお手伝いできるとこは増えてきています。チケットのプレゼントイベント後は、登壇者とイベント参加者の懇親会を催しました。チケットの無料プレゼント抽選会が行われました。チケットが完売してしまったようです。完売して購入できなくなってしまったチケットが抽選で手に入るということで、とても盛り上がりました。Teamのデザイナー兼コミュニティマネージャ・東峰の発表内容「Qiitaで見る機械学習のトレンド<2018年夏>」をまとめた記事はこちらで公開しています。顔を出させていただきたいと思います。系・技術系のイベントがありましたら、ぜひお声掛けください。公式からde:codeでのセッション、資料などは6月より公開されるようですね。Teamを改善したいエンジニアを募集しています!まずは気軽に、一緒にランチを食べませんか。💁IncrementsIncrementsは、「エンジニアを最高に幸せにする」をミッションにしているスタートアップです。エンジニアの方々が幸せに開発できるために、エンジニアの方々が嬉しいと思ってくれるために、私たちはソフトウェアの開発に取り組んでいきます。QiitaQiitaは、知見を共有しスキルを高めることができる、プログラミングに特化したオープンな情報共有コミュニティです。Teamは、チームの生産性を高めるために開発された社内向け情報共有ツールです。チームメンバーが簡単、気軽に情報を書き込んで、それが適切なメンバーと共有され、共有された内容について活発にコミュニケーションを取ることができるサービスです。Jobsは、エンジニアに特化した転職支援サービスです。会社ではなくチームを探す。採用担当ではなくチームメンバーと話す。人事ではなく自分が配属チームを決める。Jobsはあなたに最適なチームで最高の仕事をするきっかけを提供します。