| Registration info |
①一般・学生枠（本編のみ） Free
FCFS
②一般・学生LT枠（本編のみ） Free
FCFS
③一般枠（本編と懇親会） Free
FCFS
④一般LT枠（本編と懇親会） Free
FCFS
⑤学生枠（本編と懇親会） Free
FCFS
⑥学生LT枠（本編と懇親会） Free
FCFS
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Description
TFUG Okinawa vol.2開催について
画像解析や自然言語処理などの分野で画期的な技術となっている機械学習。マーケティングではこれまでにも様々な活用がなされており、基礎研究やエンジニアリング基盤の発展も相まって、今後も大いなる可能性を秘めています。今回のTFUG Okinawa vol.2では、マーケティングデータ（主に※構造化データ）を扱った機械学習のユーザ・活用事例のセッションを中心にお届けします。
※画像や文章、音声などのデータを「非構造化データ」、DBにある表形式のデータ（売り上げ記録、アクセスログなど）を「構造化データ」と呼んだりします。
こんな人に向いてます
- 機械学習、深層学習に興味があって始めてみたい
- ビッグデータ分析に興味がある
- ビジネスで機械学習・深層学習を使ってみたい
- マーケティング（広告・販促等）に興味がある
- 既に機械学習・深層学習を使っていて情報交換したい
- 最新技術をキャッチアップしたい
会場
琉球大学工学部1号館321教室
（〒903-0129 沖縄県中頭郡西原町千原）
アジェンダ
12:30〜：受付
13:00〜13:15：オープニング (15min.)
オーガナイザー
13:15〜14:15：『TensorFlowのマーケティング活用事例』(60min.)
深層学習は、画像解析や自然言語処理、音声認識などの、いわゆる非構造化データ解析で良く使われていますが、購買履歴などの構造化データの解析にも利用することができます。本講演では、深層学習ライブラリ、TensorFlowのマーケティング関連のデータ解析事例を取り上げながら、構造化データと非構造化データの取り扱い方の違いや、構造化データを取り扱ううえで気をつけるべきポイント、手法の選択方法などを解説します。
太田 満久さん
-株式会社ブレインパッド
-Google Developer Expert (Machine Learning)
-TensorFlow User Group Tokyo Organizer
14:30〜15:30：『Google Cloud Platform ではじめるデータ・ドリブン・マーケティング』(60min.)
マーケティング・データを色々な角度から分析し、データに基づく意思決定を迅速に行うことが重要な課題となってきました。Google Cloud Platform 上でデータ・ドリブンマーケティングを実現するために何が必要なのか、実際に効果は上がるのか、事例を交えながらご紹介します。
葛木 美紀さん
-グーグル・クラウド・ジャパン合同会社
-カスタマーエンジニア
15:45〜16:45：『マーケティング「戦略」と「戦術」 －機械学習を活用するにあたり意識すること－』(60min.)
高橋 一樹さん
-株式会社電通
-筑波大学大学院 システム情報工学研究科 非常勤講師
17:00〜17:50：LT大会
一般・学生計3〜5人（絶賛大募集中）
※LT登壇者全員に Tシャツ or ニット帽 or サングラス贈呈
17:50〜18:00：クロージング
全員
懇親会
- 日時：2019/1/12（土曜日）19:00〜21:00
- 場所：生け簀の銀次 宜野湾店
- 参加費：社会人2000〜3000円、学生1000円
備考
※1 スケジュールは若干変更になる場合があります
※2 詳細は随時更新していきます
TFUG OkinawaのTwitter公式アカウントが爆誕しました。
Presenter
Feed
01/15/2019 18:38
01/12/2019 16:57
2019/01/05 12:13
遂にTFUG Okinawa vol.2が来週開催されます！ 今回の登壇者3名はAIブーム以前からデータ分析や機械学習に取り組んでいる日本屈指の有識者。 酸いも甘いも噛み分けた実践者ならではの奥深い話が聞けるに違いありません。 沖縄でこれだけのメンバーが一気に揃うのは相当レアだと思うので、 是非この機会に一歩先行くスキルや知識を掴みましょう！！ セッション概要更新しました！！ https://tfug-okinawa.connpass.com/event/109390/ 太田 満久さん 株式会社ブレインパッド 『TensorFlowのマーケティング活用事例』 深層学習は、画像解析や自然言語処理、音声認識などの、いわゆる非構造化データ解析で良く使われていますが、購買履歴などの構造化データの解析にも利用することができます。 本講演では、深層学習ライブラリ、TensorFlowのマーケティング関連のデータ解析事例を取り上げながら、構造化データと非構造化データの取り扱い方の違いや、構造化データを取り扱ううえで気をつけるべきポイント、手法の選択方法などを解説します。
12/12/2018 09:13
TFUG Okinawa vol.2 を公開しました！
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