https://machine-learning-osaka.doorkeeper.jp/events/50807
行ってきました。MOTEXさんの会場がかっこいいぞ。
パソコン上で行われた操作の履歴を使い、価値を出せないかについて考えてみた。 阿知波さん
ソーシャルとか社内人事系のDeep Learning案件。退職リスク、モチベーション管理、人事評価どれもセンシティブで実際にやってみるのにはハードル高そうです。ただ、僕が思っているDLは最終的に客観的な数値に落ちるもの（識別であったり、エンジンの制御であったり）に対して、モチベーションや退職リスクというのはゴールすら数値に落とせない気がしています。
懇親会で聞いてみようと思ったのですが、自社の社員ではなくクラウドワーカーならどうだろうと思いました。
クラウドワーカーなら、勤務している時間や、次の案件への登録間隔などでモチベーションを数値化できないだろうか、加えて比較的単純作業が多い業務であれば、成果も数値化しやすいと思いました。
詳しくは鹿島先生の本をお勧めしておきます。
ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
https://www.amazon.co.jp/dp/4061529137/
この本最後まで読んだけど感想かけてないな。学部生の教科書レベルなので読みやすかったです＞＜
データの秘匿を目的として、モデル学習の前処理について考えてみた。 平田さん
最初に参加者をエンジニアとビジネスという単位で切り分けたのが面白かった。
業界が変わるとこういうのが聞けるのが面白い。僕達だとエンジニアと営業って分け方だよね。
データをハッシュ化する事でリスクを減らす。やばい、いまいちすごいのかすごくないのかさっぱりわからんし、なんでハッシュ化したら精度が下がるのかも良く分からない（普通のマッピングなら精度そのままでは・・・）
その後に、辞書の作り方がわかったらだいたい分かるんじゃないのって質問がすごい。僕達がCNNのコンボリューション見たらハードウェア化したくなるのと同じレベルで、この人達はセキュリティのテクニックを聞くとまず破りたくなるんだろうな。
俺
発表終わった。同じ資料で4回も発表するのは初めてなので、ちょっと申し訳ない気持ちがあった。
思ったより反応が良かった。楽しんでもらえたようでよかったです。
Kobe.Rの紹介やらなんやら 足立さん
ここも人間関係。次数（人数）、中心性（影響力のある人）、コミュテイィ（クラスタ、派閥）
複雑ネットワーク理論面白そうだった。老後に勉強しよう。
RapidMinerはExcel直読みできるのがうれしい。ちょっと使ってみたくなった。
全体的に、独特のぐだぐだ感が面白かったです。
ふと気づいたら希少なビッグデータを持ってたので、活用を模索してる話。橋本さん
橋本さんは初対面だと思っていたけど、もしかしてGDG神戸で会っているのか。気がつかなくて本当すいません。
ビジネスよりも学術的な価値がありそうでした。
中小企業の現場に、もっとデータ活用を普及したい → やってることの紹介など 中井さん
データ活用の勉強を始めたモチベーションが驚きました。
この人の発表を見ていると、高校生の段階で行列、数列、微積分を習っておくというのは実は大事なんじゃないかと思いました。それと、お金に結構絡んでくる確率、統計。技術大国日本というのは一部の人がすごいことをやるんじゃなくて、普通の人がこんなの当たるわけ無いだろと理解したうえでガチャを楽しむ、似非科学を笑い飛ばしながら水素水をとりあえず買って飲んでみる、そういう状態なのかなと思います。
次の勉強会は僕も参加します。よろしくお願いします。
Tensorflowのチュートリアルを通して、ニューラルネットワークを理解しよう！ 宮崎さん
HTMLから勉強し始めたという話がすごかった。
良く似た商標をDLで見つけるサービス、こういうのを国がお金出して補助してあげたらよいのにねと思います。
最後
懇親会は力尽きて行けず・・・
次は万全の体制で臨みたい。
