オープニングトーク－創設の思い・目的・進行方針　－データマイニング+WEB勉強会＠東京

データマイニング+WEB勉強会@東京 Opening Talk 創設の思い・目的・進行方針 hamadakoichi 濱田晃一

AGENDA ◆創設の思い・目的 ◆３つの進行方針 ◆声と改善 ◆より有意義な場へ

データマイニング+WEB勉強会＠東京思い 4

データマイニング+WEB勉強会＠東京思い蓄積データを活用し 5

データマイニング+WEB勉強会＠東京思い蓄積データを活用し継続的に活動進化できる世界を作りたい 6

データマイニング+WEB勉強会＠東京蓄積データを有効活用したい人が 7

データマイニング+WEB勉強会＠東京蓄積データを有効活用したい人がそれを実現できるようにしたい 8

データマイニング+WEB勉強会＠東京データマイニング+WEB勉強会＠東京 (#TokyoWebmining) 始めました 9

目的：データマイニング+WEB勉強会＠東京 10

目的：データマイニング+WEB勉強会＠東京データマイニングの方法論を用い蓄積されたデータを有効活用していく方法を学ぶ 11

目的：データマイニング+WEB勉強会＠東京データマイニングの方法論を用い蓄積されたデータを有効活用していく方法を学ぶ統計解析 Web API データマイニング最適解探索アルゴリズム 12

目的：データマイニング+WEB勉強会＠東京データマイニングの方法論を用い蓄積されたデータを有効活用していく方法を学ぶ統計解析 Web API データマイニング対応分析時系列分析回帰分析クラスター分析判別分析主成分分析因子分析カーネル法樹木モデルニューラルネットワークサポートベクターマシン … 最適解探索アルゴリズム 13

目的：データマイニング+WEB勉強会＠東京データマイニングの方法論を用い蓄積されたデータを有効活用していく方法を学ぶ統計解析 Web API データマイニング Amazon Web Service 楽天 Web Service 対応分析時系列分析 Twitter API Recruit Web Service 回帰分析 Yahoo! Web Service クラスター分析はてな Web Service 判別分析主成分分析因子分析 (Bookmark/Graph/Keyword,…) Bookmark/Graph/Keyword, カーネル法 Google Data API 樹木モデル (Calendar/Maps/BookSearch/ FinancePortfolioData,…) FinancePortfolioData, ニューラルネットワークサポートベクターマシン … … 最適解探索アルゴリズム 14

目的：データマイニング+WEB勉強会＠東京データマイニングの方法論を用い蓄積されたデータを有効活用していく方法を学ぶ統計解析 Web API データマイニング Amazon Web Service 楽天 Web Service 対応分析時系列分析 Twitter API Recruit Web Service 回帰分析 Yahoo! Web Service クラスター分析はてな Web Service 判別分析主成分分析因子分析 (Bookmark/Graph/Keyword,…) Bookmark/Graph/Keyword, カーネル法 Google Data API 樹木モデル (Calendar/Maps/BookSearch/ FinancePortfolioData,…) FinancePortfolioData, ニューラルネットワークサポートベクターマシン … 免疫型最適化 Particle Swam … Memetic Ant Colony 遺伝的熱力学的シミュレーテドアニーリング力学モデルによる最適化タブーサーチグラフ … 最適解探索アルゴリズム 15

目的：データマイニング+WEB勉強会＠東京データマイニングの方法論を用い蓄積されたデータを有効活用していく方法を学ぶ統計解析 Web API データマイニング Amazon Web Service 楽天 Web Service 対応分析時系列分析 Twitter API Recruit Web Service 回帰分析 Yahoo! Web Service クラスター分析はてな Web Service 判別分析主成分分析因子分析 (Bookmark/Graph/Keyword,…) Bookmark/Graph/Keyword, カーネル法 Google Data API 樹木モデル (Calendar/Maps/BookSearch/ FinancePortfolioData,…) FinancePortfolioData, ニューラルネットワークサポートベクターマシン … 免疫型最適化 Particle Swam … Memetic Ant Colony 遺伝的熱力学的シミュレーテドアニーリング力学モデルによる最適化タブーサーチグラフ … 最適解探索アルゴリズム 16

AGENDA ◆創設の思い・目的 ◆３つの進行方針 ◆声と改善 ◆より有意義な場へ 17

データマイニング+WEB勉強会＠東京を 18

データマイニング+WEB勉強会＠東京を発表者・参加者にとってより有意義な場にしたい 19

データマイニング+WEB勉強会＠東京を発表者・参加者にとってより有意義な場にしたい３つの進行方針 20

３つの進行方針充分な時間を充て理解・議論を優先する１．充分な時間：各テーマごとにしっかり時間を充てる（浅く多くではなく、少ないテーマでも深く）２．理解：進行を急がない。分からないところはすぐ質問。講師・各メンバーからの返答で、みなで理解を深めることを優先する。３．議論：議論時間をしっかりとる。各分野の意見の共有、皆での発想・創造を優先する。全員でのフラットな議論。講師にとっても有意義な場となるようにする。 21

参加者の声のフィードバック・継続改善参加者の声から開催内容を改善しています参加者の感想・期待次回開催の改善アクション 23

次回は今回よりより有意義な場にしたいみんなの声・改善提案が必要 25

会の最後に 26

会の最後に「感想」「今後の期待・改善提案」を伺いますね 27

会の最後に「感想」「今後の期待・改善提案」を伺いますね ※次回発表者も募集します 28

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by Koichi Hamada on Jun 19, 2010

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