W&Bハンズオンウェビナー

機能改善領収データ発行機能にてインボイス制度の書式での出力に対応しました。詳しくはこちらをご覧ください。

新機能参加者によるイベント出席機能をリリースしました。今までは主催者による出席管理機能はありましたが、大規模イベント等での受付処理が大変とのフィードバックをいただいてました。今後はイベント作成時に発行される「出席コード」を会場現地や配信で共有してもらうことで、参加者自身でイベント出席登録を行うことができるようになります。これにより受付処理が容易になりますので、イベント主催者の皆様はぜひご活用ください。詳しくはこちらのニュースや特集ページをご確認ください。

Sep

20
W&Bハンズオンウェビナー
W&Bの基礎を一緒にハンズオン形式で学んでいきます

Registration info	ウェビナー参加 Free FCFS 59/100
参加者への情報	(参加者と発表者のみに公開されます)

Description

概要

本セッションでは、W&B Coursesの中でも最も人気の高いコースである"Effective MLOps: Model Development (日本語字幕版コース名: 効果的なMLOps: モデル開発)"をギュッと濃縮したダイジェスト版を日本語ハンズオンでお届けいたします。W&Bの基本的な使い方、ベースラインからの改良方法などをシンプルな画像のセグメンテーションタスクを通じて学ぶことができます。W&BのMLプロジェクトでの使い方を知りたかったものの、英語コースはとっつきにくかったという方、これからDeep Learningの実験管理を始めたいという方は是非ともご参加ください。

アジェンダ

W&Bを用いた探索的データ解析
ベースラインモデルのトレーニング
Sweepsによるハイパーパラメータ最適化
実験からのインサイトの抽出

使用するNotebook

01_EDA.
02_Split.
03_Baseline. :メインファイル、ここを重点的に演習します。
04_Refactor_Baseline.
04.5_sweeps.

スピーカー

山本祐也 (@ nejumi_dqx), Weights & Biases, Success Machine Learning Engineer

東京大学大学院工学系研究科にて有機無機複合材料の研究で博士号を取得。学位取得後、大手化学メーカーにて液晶・タッチパネル関連先端化学材料の研究開発に従事。その後、大手食品メーカーで機械学習を用いた食品パッケージに関する予測モデリングと最適化に取り組むなど、BtBとBtCいずれにも深い経験を有する。前職DataRobotでは製造顧客担当チームのリーダーとして国内数十社のAI導入を支援。国内で数十人程度のKaggle Grandmasterの一人。