データマイニングCROSS 2012 パネルディスカッション第２部－機械学習・大規模分散処理 実ビジネス・サービス活用のノウハウと展望

1. CROSS 2012
2012/01/27
データマイニングCROSS
パネルディスカッション第２部
機械学習・大規模分散処理
実ビジネス・サービス活用のノウハウと展望
モデレータ: 濱田晃一(@hamadakoichi)
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2. 機械学習や大規模分散処理の実活用ノウハウと展望
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3. 機械学習や大規模分散処理の実活用ノウハウと展望
充分な時間を充て
パネリスト間での議論を優先する
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4. 機械学習や大規模分散処理の実活用ノウハウと展望
充分な時間を充て
パネリスト間での議論を優先する
パネル項目を３つに絞る
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5. 機械学習や大規模分散処理の実活用ノウハウと展望
◆17:05-17:15(10分)
パネリスト紹介・業界特徴紹介
◆17:15-17:35(20分)
データマイニングの成功例・失敗例と
そのポイント
◆17:35-17:55(20分)
今後注目していること
どういう方向に向かってこうとしているか
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6. 機械学習や大規模分散処理の実活用ノウハウと展望
◆17:05-17:15(10分)
パネリスト紹介・業界特徴紹介
◆17:15-17:35(20分)
データマイニングの成功例・失敗例と
そのポイント
◆17:35-17:55(20分)
今後注目していること
どういう方向に向かってこうとしているか
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9. 山崎大輔
広告配信エンジン
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10. パネリスト氏名
パネリスト経歴サマリーメッセージ
対談とか
◆項目：
講演とか
ｘｘｘｘ
講座？
◆項目：
広告／マーケティングプランニングのお手伝いを、
ｘｘｘｘ
データがちょっとしかなかったころから、
データ分析／統計分析をベースにやってきてます
図・表等
寄稿とか
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11. 業界名 マーケティングコミュニケーション
広告費はGDPの１〜2%
かつては「マーコム費は半分は無駄だがやめられない」
ネット広告は測れる 〜誤解／誤用も
さらに“デジタルなもの”の普及でデータが絶賛爆発中
それでも不確定要素が88%くらい（勘）
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12. 上村 崇（うえむら たかし） @t_uemura
分析力をコアとする情報最適化企業
株式会社ALBERT
代表取締役社長
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13. 広告最適化・データマイニング・レコメンデーション・CRM
消費者行動を予測するマーケティングサイエンス
◆データの特徴：
多種多様なデータ（業種・デバイス・データ種類etc）
Behavior data（閲覧・クリック・お気に入り・購買etc）
◆解析の特徴：
消費者行動分析（マーケティングサイエンス）
ソリューション視点（どのように打ち手につなげるか）
予測モデルの必要性（先回りの必要性）
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14. 最近の課題意識(@t_uemura)
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15. 奥野 陽 (@nokuno)
自然言語処理，機械学習，データマイニングを
専門とするソフトウェアエンジニア
◆Social IME開発者：
未踏ソフトウェア採択 非構造
ユーザ参加型IME 化データ
◆TokyoNLP主催者：
深い 大規模
かな漢字変換
スペル訂正 解析 データ
機械翻訳
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16. 自然言語処理
人間の言語をコンピュータによって解析・生成する分野で，
検索エンジン・レコメンド・IMEなどの応用を持つ
◆データの特徴：
非構造化 基礎技術 応用技術
大規模
意味解析 検索エンジン
◆解析の特徴： スペル訂正
構文解析
系列の解析 機械翻訳
木構造の解析 形態素解析 日本語入力
グラフの解析
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17. 機械学習や大規模分散処理の実活用ノウハウと展望
◆17:05-17:15(10分)
パネリスト紹介・業界特徴紹介
◆17:15-17:35(20分)
データマイニングの成功例・失敗例と
そのポイント
◆17:35-17:55(20分)
今後注目していること
どういう方向に向かってこうとしているか
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18. 機械学習や大規模分散処理の実活用ノウハウと展望
◆17:05-17:15(10分)
パネリスト紹介・業界特徴紹介
◆17:15-17:35(20分)
データマイニングの成功例・失敗例と
そのポイント
◆17:35-17:55(20分)
今後注目していること
どういう方向に向かってこうとしているか
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19. 業界全体での活用
各業界での
データマイニング活用
各業界でそれぞれの人々にあった
適切なサービス提供
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20. 業界全体での活用
データマイニングの活用へ向けた各オープンコミュニティ
みなさんぜひご参加ください
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21. 業界全体での活用
データマイニングの活用へ向けた各オープンコミュニティ
みなさんぜひご参加ください
TokyoWebmining Tokyo.R
TokyoNLP DSIRNLP
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22. 業界全体での活用
データマイニングの活用へ向けた各オープンコミュニティ
みなさんぜひご参加ください
TokyoWebmining Tokyo.R
TokyoNLP DSIRNLP
ご清聴ありがとうございました
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23. 機械学習や大規模分散処理の実活用ノウハウと展望
◆17:05-17:15(10分)
パネリスト紹介・業界特徴紹介
◆17:15-17:35(20分)
データマイニングの成功例・失敗例と
そのポイント
◆17:35-17:55(20分)
今後注目していること
どういう方向に向かってこうとしているか
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