PyData.Tokyoについて

企業・スタートアップ・学会等の各方面で活躍している Pythonista の皆さんが、データ分析・機械学習関連のトピックについて深く議論、交流するためのコミュニティです。「Python+Dataを通じて、世界の PyData エクスパートと繋がれるコミュニティを作る」ことを目標としています。

メンバーを随時募集しています。

Slack Team「PyData-JP」について

バックグラウンドやスキルレベルを問わず気軽に情報交換、ディスカッション、交流を行う場として、Slackコミュニティをスタートしました。登録フォームから参加をお願い致します。ご参加にあたり、Code of Conduct および Guideline をご一読ください。

PyData.Tokyo Meetup #12について

第12回勉強会としてPyData.Tokyo Meetup #12を開催します。今回のテーマは強化学習です。

機械学習の分野を「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の 3 つの分野に分けるとすれば，昨年最も注目を集めたのが「強化学習」と言っても過言ではないでしょう。

Demis Hassabis 率いる DeepMind 社が開発した AlphaGo と囲碁の世界トッププレイヤーとの対局は世界中を魅了したのは記憶に新しいところです。また，強化学習は囲碁・将棋といったゲームだけでなく，ロボット制御，対話システムにも応用が可能で，さまざまな分野での利用が視野に入ってきました。そんな今一番旬な技術，強化学習について一緒に学びましょう。

アジェンダ

発表概要

タイトル: 強化学習の話をまるっと

スピーカー：吉田 尚人 (GROOVE X)

概要： 教科書に載っている教師あり学習や教師なし学習に比べて，ややこしくて教科書も少ない強化学習．これを基礎から近年の発展，自らの個人的な取り組みまでをお話します．

キーワード: 強化学習の基礎，モデルフリー強化学習，モデルベース強化学習，部分観測強化学習，ロボットの強化学習，深層強化学習，Open AI Gym

会場スポンサーセッション: リクルートにおけるマルチモーダル Deep Learning Web API 開発事例

スピーカー: リクルートテクノロジーズさま

Lightning Talks について

Lightning Talks （1人5分以内）の時間を設定していますので、お気軽にご参加ください。最近やっていることや悩んでいることなど何でもありです。希望される方は参加申込みの際のアンケートにテーマの記入をお願い致します。発表についてはオーガナイザにて選考を実施させていただきますので，あらかじめご理解いただきますよう，お願いします。

参加資格

• PyData Tokyo Code of Conduct に賛同いただける方。
• キャンセルポリシーに同意いただける方。

参加枠について

PyData.Tokyo Meetupの開催に際して、運営にご協力頂いている方々、これまで／今後の講師の方々の参加枠を一部優先的に確保させて頂いております。予めご了承下さい。

会場

• 株式会社リクルートテクノロジーズ グラントウキョウサウスタワー 33F セミナールーム
• 会場での Wi-Fi 提供はありません。

受付

• 会場への入館には入館証が必要となります となります。ご留意ください。
• グラントウキョウサウスタワー 1 階エスカレータ横に受付を設置します。
• 受付で，「Connpass の受付票」と引き換えに入館証をお貸しします。退館時にご返却ください。
• 会場セキュリティの関係上、19時15分以降は入場が行えません。開始時間に間に合うよう充分ご注意ください。

参加費

無料です。今回開催にあたり、株式会社リクルートテクノロジーズさまに会場スポンサーとしてご協力いただいております。

懇親会

当日、21:10 から同会場で懇親会を行います。ビールとピザをご用意しております。参加者同士の交流の機会としてぜひご活用ください。

Code of Conduct (行動規範)

PyData.Tokyo では、参加者のみなさまへ以下の Code of Conduct の内容を理解してくださることを期待しています。参加前にご一読くださいますようお願いいたします。

• PyData.Tokyo Code of Conduct

キャンセルポリシー

参加枠を確保しているにも関わらず連絡なく不参加のかたや、開催直前(24時間以内)でのキャンセルのかたが増えております。参加可能なかたに参加枠をご提供するためにも、以下のキャンセルポリシーをご一読の上で申し込みお願いいたします。

• 予定が変更になり、都合がつかなくなった場合には、速やかに参加をキャンセルされるか、オーガナイザーに連絡をお願い致します。
• 参加枠を確保しているにも関わらず不参加の方や、当日キャンセルをされる方は、次回以降の参加をお断りさせて頂くことがあります。

ご質問・ご相談

この勉強会に関するご質問等は@PyDataTokyoまでお願い致します。