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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

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「データマイニング+WEB 勉強会@東京」、オープニングトークの資料です hamadakoichi 濱田晃一

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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

  1. 1. 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
  2. 2. 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
  3. 3. 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
  4. 4. データマイニング+WEB勉強会@東京 思い 4
  5. 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 5
  6. 6. 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
  7. 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 7
  8. 8. 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
  9. 9. 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
  10. 10. 目的:データマイニング+WEB勉強会@東京 10
  11. 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 11
  12. 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 最適解探索 アルゴリズム 12
  13. 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 Twitter API Recruit Web Service Yahoo! Web Service はてな Web Service (Bookmark/Graph/Keyword,…) Google Data API (Calendar/Maps/BookSearch/ FinancePortfolioData,…) … 最適解探索 アルゴリズム 13
  14. 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,…) カーネル法 Google Data API 樹木モデル (Calendar/Maps/BookSearch/ 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
  15. 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,…) カーネル法 Google Data API 樹木モデル (Calendar/Maps/BookSearch/ 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
  16. 16. 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,…) カーネル法 Google Data API 樹木モデル (Calendar/Maps/BookSearch/ 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
  17. 17. 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
  18. 18. データマイニング+WEB勉強会@東京を 18
  19. 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 19
  20. 20. 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
  21. 21. 3つの進行方針 充分な時間を充て 理解・議論を優先する 21
  22. 22. 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) 22
  23. 23. 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。 23
  24. 24. 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。 24
  25. 25. 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。 25
  26. 26. 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 26
  27. 27. 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 27
  28. 28. 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 28
  29. 29. 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 29
  30. 30. 会の最後に 30
  31. 31. 会の最後に「感想」「今後の期待・改善提案」 を伺いますね 31
  32. 32. 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 32
  33. 33. データマイニング+WEB勉強会 発表者を募集しています連絡 Google Group: http://groups.google.com/group/webmining-tokyo Twitter : http://twitter.com/hamadakoichi 33
  34. 34. 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 34

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