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#4 データ基盤、データの民主化と文化革命 with @syou6162

@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。

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show notes

Mackerel（マカレル）: 新世代のサーバー管理・監視サービス
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
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
Machine Learning Casual Talks #10
"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
SQLレクチャー会をチーム内でやっている話
データ分析を元にFAQサイトを継続的に改善する
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！
Google BQ assert
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
BigQuery の最新アップデート
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
アフターデジタル2
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
BigQuery Omni - マルチクラウド の分析でデータを活用
Uber Winds Down Its AI Labs: A Look At Some Of Their Top Work
syou6162/go-active-learning
半教師あり学習のモデル仮定
How to do a code review
メルカリにおける分析環境整備の取り組み
データマネジメントなきMLは、破綻する。 #MLCT / 20200528 - Speaker Deck
データマネジメントが30分でわかる本 Kindle版

Speaker

@hurutoriya
@syou6162



https://github.com/hurutoriya/just4funfm/blob/master/shownotes/004.md


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#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。

ご感想などは Twitter ハッシュタグ #just4funfm でお待ちしております

show notes

Reliable Machine Learning in the Wild - NIPS 2016 Workshop
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.
日本語抄訳: The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction

Speaker

@hurutoriya


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#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
Introducing FBLearner Flow: Facebook’s AI backbone
TFX: A TensorFlow-Based Production-Scale Machine Learning Platform KDD2017
TFX TPM Jarek Wilkiewicz
TensorFlow Extend Official Documents
Google, Facebookが提供する機械学習基盤まとめ

Speaker

@hurutoriya


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#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
OpML '20 Call for Participation
Humans in the Loop: The Design of Interactive AI Systems

Speaker

@hurutoriya


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