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Repro Tech Meetup
Repro は、6000以上のWeb・アプリに利用されるマーケティングオートメーションサービスです。
月間数千億のイベントのデータを処理し、そのデータをAIでユーザーを自動セグメントを行い、毎日数億のプッシュなどの施策を配信しています。
Repro Tech Meetupは、そんなReproが使っている・使おうとしている技術やノウハウについて共有したり、ゲストを呼んで学ぶミートアップです。
前回の雰囲気
- Repro Tech Meetup #6 Long Life RailsApps
- Repro Tech Meetup #5 Frontend Reliability
- Repro Tech Meetup #4 AI実戦投入
- Repro Tech Meetup #3 CRE
- Repro Tech Meetup #2 Android
- Repro Tech Meetup #1 Docker
テーマ: Practical AI
現在 "AI" はかつてないブームにあります。
ただなんとなくに過ぎなかったその興味は、明らかに "実用性" に移っていると感じます。
Repro AI Labs では顧客に価値を届けるための実用的な AI の可能性を真剣に考えています。
実際にその成果は汎用的な機能化にまで至りました。(『SmartAudience™』ベータ版の提供を開始)
そのためには、学習のためのデータパイプライン、アルゴリズム、サービスへの組み込み、そしてそれを運用する MLOps ...と知見は多岐に渡ります。
今回の Meetup では、AI が実際に使われている現場の学びを共有し、AI の実用性に関する知見を深めていきましょう!
お申込みはこちら
https://repro-tech.connpass.com/event/124326/
登壇者
Michiaki Ariga (chezou)
ML engineering and product development lover.
Treasure Data. Previously: Cloudera, Cookpad.
Founder of #kwskrb & #MLCT
「仕事ではじめる機械学習」出版しました
Kota Uenishi (kuenishi)
Chainerをつかって分散深層学習をやっています。
Sho Shimauchi (shiumachi)
Solutions Architect at Luminoso Technologies.
ex-Cloudera, ex-NEC.
Takashi Nishibayashi (hagino3000)
インターネット広告配信サービスの開発をしています。
配信効率の最適化や機械学習を使った予測処理の実装を主に担当。
Takeshi Kamada (take4)
九州工業大学情報工学部電子情報工学科卒。Webアプリケーションエンジニア。2018年6月にRepro入社。
Repro AI LabsにてAI機能の開発がメイン業務。Rails+Vue.jsのフロントエンドからPythonのMLバッチ、MLインフラまで担当。
コラボレーター(ワイガヤ)
Shinta Nakayama (tokoroten)
株式会社 NextInt 代表。 Repro AI Lab 技術顧問
Akira Miki (threetreeslight)
Repro VPoE / co-founder