#4 データ基盤、データの民主化と文化革命 with @syou6162
@syou6162 (https://twitter.com/syou6162) さんとデータ基盤、データの民主化、機械学習の実用性などについてお話しました。
ご感想などは Twitter ハッシュタグ #just4funfm (https://twitter.com/hashtag/just4funfm?src=hashtag_click&f=live) でお待ちしております
show notes
Mackerel（マカレル）: 新世代のサーバー管理・監視サービス (https://mackerel.io/ja/)
MackerelのCREがカスタマーサクセスをいま学ぶ理由─3年間の試行錯誤をぜんぶ話そう (https://developer.hatenastaff.com/entry/2020/10/30/093000)
Machine Learning Casual Talks #10でMackerelのロール内異常検知について発表しました (https://www.yasuhisay.info/entry/mlct_mackerel_anomaly_detection)
Machine Learning Casual Talks #10 (https://mlct.connpass.com/event/125316/)
"壊れにくい"データ基盤を構築するためにMackerelチームで実践していること (https://developer.hatenastaff.com/entry/2020/08/04/093000)
SQLレクチャー会をチーム内でやっている話 (https://www.yasuhisay.info/entry/2020/07/30/064500)
データ分析を元にFAQサイトを継続的に改善する (https://www.yasuhisay.info/entry/2020/07/09/173000)
わかりやすいFAQの書き方 システムで処理しやすく，ユーザーに読みやすい！ (https://gihyo.jp/magazine/wdpress/archive/2020/vol116)
Google BQ assert (https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/debugging-statements)
セブン－イレブンがデータ基盤をクラウドで構築--「Google Cloud」を選んだ3つの理由 (https://japan.zdnet.com/article/35159798/)
BigQuery の最新アップデート (https://twitter.com/yutah_3/status/1293357112177778691?s=20)
How We Improved Data Discovery for Data Scientists at Spotify (https://engineering.atspotify.com/2020/02/27/how-we-improved-data-discovery-for-data-scientists-at-spotify/)
「新しく入った人は色々目につくとこあるけど、あるべき姿に向かって一緒に作っていこうな」の本当に言いたかった大事なこと (https://note.com/mattilda/n/n288cc94ac7a8)
アフターデジタル2 (https://amzn.to/2S5nB3V)
GoogleがBigQueryを安価に提供できる理由は、Borgによる大規模分散コンテナ環境があるから (https://www.publickey1.jp/blog/20/googlebigqueryborg.html)
BigQuery Omni - マルチクラウド の分析でデータを活用 (https://cloud.google.com/blog/ja/products/data-analytics/introducing-bigquery-omni)
Uber Winds Down Its AI Labs: A Look At Some Of Their Top Work (https://analyticsindiamag.com/uber-ai-labs-layoffs/)
syou6162/go-active-learning (https://github.com/syou6162/go-active-learning)
半教師あり学習のモデル仮定 (http://yamaguchiyuto.hatenablog.com/entry/machine-learning-advent-calendar-2014)
How to do a code review (https://google.github.io/eng-practices/review/reviewer/)
メルカリにおける分析環境整備の取り組み (https://speakerdeck.com/nagai_shinya/merukariniokerufen-xi-huan-jing-zheng-bei-falsequ-rizu-mi)
データマネジメントなきMLは、破綻する。 #MLCT / 20200528 - Speaker Deck (https://speakerdeck.com/yuzutas0/20200528)
データマネジメントが30分でわかる本 Kindle版 (https://amzn.to/2JQI1gr)
Speaker
@hurutoriya (https://twitter.com/hurutoriya)
@syou6162 (https://twitter.com/syou6162)
https://github.com/hurutoriya/just4funfm/blob/master/shownotes/004.md
27 Sept 2020
#3 The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction
#3 The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction
The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction という、機械学習システムの信頼性向上と技術的負債の減少をテーマにした論文を紹介しました。
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show notes
Reliable Machine Learning in the Wild - NIPS 2016 Workshop (https://sites.google.com/site/wildml2016nips/schedule)
Eric Breck, Shanqing Cai, Michael Salib, . The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction. In 2017 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) (pp. 1123-1132). IEEE. (https://research.google/pubs/pub46555/)
日本語抄訳: The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction (https://shunyaueta.com/posts/2020-04-25/)
Speaker
@hurutoriya (https://twitter.com/hurutoriya)
26 Sept 2020
#2 Facebook とGoogleの機械学習基盤について
#2 Facebook とGoogleの機械学習基盤について
Facebookの機械学習基盤 FBLeaner、Googleの機械学習基盤 TFX について喋りました
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show notes
Applied Machine Learning at Facebook: A Datacenter Infrastructure Perspective (https://research.fb.com/publications/applied-machine-learning-at-facebook-a-datacenter-infrastructure-perspective/)
Introducing FBLearner Flow: Facebook’s AI backbone (https://engineering.fb.com/core-data/introducing-fblearner-flow-facebook-s-ai-backbone/)
TFX: A TensorFlow-Based Production-Scale Machine Learning Platform KDD2017 (https://www.kdd.org/kdd2017/papers/view/tfx-a-tensorflow-based-production-scale-machine-learning-platform)
TFX TPM Jarek Wilkiewicz (https://twitter.com/wjarek/status/908095363504005120)
TensorFlow Extend Official Documents (https://www.tensorflow.org/tfx)
Google, Facebookが提供する機械学習基盤まとめ (https://shunyaueta.com/posts/2018-04-09/)
Speaker
@hurutoriya (https://twitter.com/hurutoriya)
22 Sept 2020
#1 MLOps の国際会議 OpML20 について
#1 MLOps の国際会議 OpML20 について
MLOps の国際会議 OpML20 についてについて話しました
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show notes
MLOps の国際会議 OpML'20 に論文が採択されたので登壇してきた (https://shunyaueta.com/posts/2020-09-06/)
OpML '20 Call for Participation (https://www.usenix.org/conference/opml20/call-for-participation)
Humans in the Loop: The Design of Interactive AI Systems (https://hai.stanford.edu/blog/humans-loop-design-interactive-ai-systems)
Speaker
@hurutoriya (https://twitter.com/hurutoriya)
21 Sept 2020
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