-9月18日から9月20日までの3日間、お茶の水女子大学で開催されていたWebDBフォーラム2017に参加し、会社員として登壇した。第10回Webとデータベースに関するフォーラム登壇では、自社のサービスについてと機械学習プロジェクトについて話した。企業ブースに基本的には居る形でしたが、聴講もしたので少なめではありますが個人的に気になった発表をまとめておく。-登壇では、機械学習関連の話をつらつらとした。outであること」「学習データ作りと学習データを作る人の知識ドメインが重要であること」「支えるインフラや現行する基礎技術、周囲の理解、人が必要であるということ」などを加えて話した。「明確な目的と現行するルールベースな基盤、それなりのインフラ環境がないと、いくら良いDBがあってもデータサイエンティストも雇う意味がないよ」辺りが伝われば良かったかなと思う。あと自慢も含めて弊社はそれらが出来てますよという話しをした。登壇資料は許可が出れば公開します。-少ないが機械学習関連はとりあえず見た。バンディットアルゴリズムの説明とその例が紹介されていた。検索等でのバンディットアルゴリズムを利用したA/Bテストですごい売り上げ変わりますみたいな発表がなされていたし、PyConのrejectカンファレンスでもリクルートの方がバンディットの話をしていた。講演では検索の他に、広告の配置や商品分類での例が示されていて、結果としてユーザ体験も売り上げもグッと最適化されるよねという感じだった。すごいぞバンディット。HOME'Sデータセット」提供を通じた不動産テック分野のオープンイノベーションLIFULLの清田さんの発表。Learningで部屋構造を解析するとか。HOME'Sデータセット大体SlideShareでLIFULLさんが公開してるいつものという感じ。2日目のレセプションで清田さんと少し話す機会があり、不動産テックはユーザが長続きしにくい(引越しや購入で一区切り)だったり、フィードバックがなかなか得られない等が起因して難しい分野ではあると言っていた。その分少しの工夫や技術が環境を変えていくので面白い分野ではあるなと思った。Learningで部屋の解析情報をheatmapにして表示するやつとかすごい面白いなあと思いながらいつも見ている。特徴選択におけるMGFSとTop-Kの結果で評価し、その特徴量が分類においてどう重要かというのが一部分かっていた(この特徴量は他特徴量と混ぜると良いとか)。SpringストレージをRAID通さずに個々に動作させて作るとか、AWSのAPIをラッピングしているのでPythonで言うところのboto3のようなAWS謹製のパッケージから呼べる仕組みであるとか。上のスライドと違っていた所では、速度等を丁寧に比較したグラフが幾つか示されていて良かった。microbase)とか。データサイエンティスト協会なるものがあることを知った。−カンファレンスの規模感としては小さめに思えたが、中の人達や教授は「だいぶ巨大なコミュニティになった」と言ってたのでそうなのかも。(大体300人くらいの参加者だし、人工知能なんとか系のカンファレンスはブームでデカくなり過ぎたので、あんまり体感で比較は良くない)データベース界隈もビッグデータや機械学習の波が来ているらしく、登壇もポスターも機械学習テーマが相当数居たし、機械学習系の見知った人も居て挨拶した。3日目が一番テクノロジーショーケースが盛り上がったっぽいんだけど、見れてないので残念。他の所で似た発表聞けるんだろうけど...あとはブロックチェーンの話とか野球の分析(今回何故か3つくらいあった)辺りは、今まで適当に聞いてたので深めに聞けてよかった。SIGIRの時も書いたけど、機械学習はフレームワークでめっちゃ敷居下がったにも関わらず、目的設定やモデル設計、チューニングは経験がないと出来ないので、ちょっと他分野になったら手に余ってる感じがあった。いった所もフラットになっていくと更に面白そう。登壇は結構好評だったのでありがたさです。挨拶して頂いた方、また機会があればよろしくお願いします。最近イベント系の感想記事多すぎてクソブログになりつつあるのでちゃんと勉強しよ。本を読んで筆者に媚を売る記事シリーズです。-スターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。