司会:島田 敬士(九州大学 基幹教育院 准教授) | |
【略歴】 2002年九州大学工学部電気情報工学科飛び級のため退学。2007年九州大学大学院システム情報科学府知能システム学専攻博士後期課程修了。同年、九州大学大学院システム情報科学研究院助教。2013年10月九州大学基幹教育院准教授。博士(工学)。パターン認識、画像処理、人工神経回路網に関する研究に従事。電子情報通信学会、情報処理学会、IEEE各会員。 | |
15:35-16:10 講演(1) 「BODIC.org (BigData & OpenData in the Cloud)」にあなたのデータ、、、預けてみません? | |
村上 和彰(九州大学 大学院システム情報科学研究院 教授) | |
【概要】 「BODIC.org (BigData & OpenData in the Cloud)」は名前が示唆する通り、クラウド上にビッグデータやオープンデータを収集・蓄積・分析・活用するための所謂データレイク(data lake)です。いろいろな使い方が可能ですが、PRMU研究会の皆さんにとって興味ある使い方は、「あなたがセンサー等で収集したデータをBODIC.org上にアップロードし、それを研究仲間で共有して分析・利活用したり、さらにはオープンデータ化して世界中の研究者に利用して貰う」ことだと思います。本講演では、このような「オープンサイエンス」的な利用法を今日から始めて頂けるようご説明いたします。 | |
【略歴】 国立大学法人九州大学教授および公益財団法人九州先端科学技術研究所副所長。「ビッグデータ&オープンデータ研究会 in 九州(BODIK)」代表として、ビッグデータの利活用&オープン化推進、行政データのオープン化推進、オープンデータビジネス起業支援、データサイエンティスト育成、そして「BODIC.org」の整備・運用に注力中。 情報処理学会フェロー。 | |
16:10-16:45 講演(2) Amazon Machine Learning概要紹介 | |
能登 諭(クラスメソッド株式会社 AWSコンサルティング部 シニアソリューションアーキテクト) | |
【概要】 Amazon Machine Learning概要について紹介させていただきます。機能の概要や費用感、実際の利用方法についてスクリーンショットを交え紹介させていただく予定です。また、弊社の事例についてもご紹介できればと考えております。 | |
【略歴】 2013年11月よりクラスメソッド株式会社 AWSコンサルティング部にソリューションアーキテクトとして勤務。Amazon Web Servicesに関するコンサルティングから設計・構築・運用保守まで総合的に従事。 | |
16:45-17:20 講演(3) 機械学習のシステム活用の事例とノウハウ | |
本橋 洋介(NEC ビッグデータ戦略本部 エキスパート) | |
【概要】 機械学習技術を活用したシステムを企画・設計・運用するにあたってはアルゴリズムの精度以外にも様々な検討ポイントがあります。本講演では、機械学習技術のシステム適用事例を紹介するとともに、システム化の際に留意すべきことについて説明します。 | |
【略歴】 東京大学大学院工学系研究科産業機械工学専攻修了。2006年NEC入社。NEC中央研究所で機械学習・データマイニング・ナレッジマネジメントの研究開発に従事。近年は、機械学習の研究開発成果を活用した分析案件を多数推進。小売・金融・交通・エネルギー・建設・製造など向けの分析シナリオコンサルティング、データ分析、システム化を実施している。2014年よりビッグデータ戦略本部兼務。 | |
17:20-17:30 クロージング |