ML Tech Talk #1 состоялся! (Отчет о событии)

Привет! Это inoue yuhi из Line Yahoo Developer Relations.

8 сентября было проведено мероприятие под названием «ML Tech Talk #1». Это событие было запланировано как место, где можно поделиться примерами использования машинного обучения по линии Yahoo, и многие инженеры собрались в офисе Kioicho «Lodge», который был местом, чтобы активно делиться знаниями и взаимодействовать друг с другом.

В этой статье мы сообщим о первом событии, которое охватывает широкий спектр тем, от платформ, поддерживающих пакетную обработку до инфраструктуры онлайн-машинного обучения и разработки модели производственной инфраструктуры!

Обзор событий

«ML Tech Talk»-это серия учебных групп, связанную с машинным обучением, организованную Line Yahoo. Мы представили усилия Line Yahoo с четырьмя точками, из платформ, поддерживающих партийную обработку, выводы в реальном времени и онлайн-обучение, создание собственных моделей фонда и разработки инфраструктуры, которая поддерживает инженеров ML.

Кроме того, на этот раз мы также провели общественное собрание, где участники могли напрямую взаимодействовать друг с другом и докладчиками после сеанса. Это было место, где люди могли не только поделиться знаниями, но и обмениваться мнениями по вопросам на местах и будущих перспективах, что было очень захватывающим.

Объявление 1: «Платформа с мультитенантной партией ML, поддерживающая несколько сервисов»

Спикер: Танабе Такуми (@Itf_bc）

Была введена проектирование и эксплуатация мультитенантной пакетной инфраструктуры ML, которая может использоваться в нескольких службах. Общие идеи для обеспечения масштабируемой среды при эффективном использовании ресурсов, и контент был полезен для компаний, которые предлагают несколько услуг.

Презентация 2: Примеры разработки и эксплуатации для платформ машинного обучения

Спикер: Сакурай Йошитака (@chakku_000）

Презентация была сделана по способам продолжения улучшения платформы, которая поддерживает машинное обучение с точки зрения пользователя. Усилия по предоставлению стабильной среды обучения и вывода и выводов и знаний, полученных в результате работы, были переданы, что сделало его обязательным для тех, кто участвует в разработке платформы ML.

Объявление 3: Разработка и использование инфраструктуры машинного обучения онлайн -обучения

Спикер: Ишикава Джунки (@cafeal__）

Был введен пример разработки инфраструктуры онлайн-машинного обучения, необходимого для услуг, требующих возможностей в реальном времени. Знания, полученные в результате реальной работы в Line News, напрямую связаны с практическими проблемами «Как мы следуем за изменениями данных?», И многие люди также интересовались аудиторией.

Объявление 4: Разработка модели фундамента для рекомендуемых задач с использованием внутренних данных

Спикер: Морисава Шун (@h1r0shun）

Были представлены инициативы, в которых использовалась огромное количество внутренних данных для разработки модели фундамента для рекомендуемых задач. Конкретные процессы, которые оспаривали использование моделей в разных услугах, были обмены, и контент можно было извлечь как с точки зрения исследования, так и с реализации продукта.

Общественное собрание

Социальное собрание было проведено после завершения презентации. Было много сцен, где участники обменивались мнениями о презентации и прямо спрашивали оратора о презентации, которая была очень захватывающей. Это было место для значимых взаимодействий, с реальными разговорами, которые вы обычно не могли бы спросить, например, «Как вы будете реализовать его в реальных продуктах?» и «Какую инфраструктуру машинного обучения вы будете стремиться в будущем?»

Заключение

Это было первое событие ML Tech Talk #1 Это закончилось большим успехом благодаря многим участникам. Поделившись примерами использования ML Line Yahoo, мы надеемся, что оно будет полезно для работы и исследований всех участников.

Мы планируем продолжать проводить мероприятия в будущем, поэтому, пожалуйста, присоединяйтесь к нам в следующий раз!