2016年6月10日、幕張メッセで開催された「ロケーションビジネスジャパン2016」オープンステージでの講演資料です。
情報技術の発展のインパクトが、交通の領域にも及ぼうとしています。自動運転や、シェアリングエコノミーなど、新しい交通サービスの一端が姿を現してきています。Moiblity as a Serviceというキーワードで利用者視点で交通を捉え直す考え方も出てきました。自家用車でも、これまでの公共交通でもない新しい交通サービスが様々に構想されてきています。一方で交通はまちづくりの一部でもあり、多くの都市や社会の問題と繋がっています。特に日本では、過疎化や少子高齢化が進む中で、バスなどの公共交通の維持が大きな問題になっています。この講演では、こうした現状を概観しながら、特に情報技術の観点から、新しい交通サービスを生み出す可能性について議論します。
Building Serverless Machine Learning models in the CloudAlex Casalboni
Here I describe the main challenges faced by data scientists involved in deploying machine learning models into real production environments.
I also include references/examples of Python libraries and multi-model systems requiring advanced features such as A/B testing and high scalability/availability.
While discussing the limitations of traditional deployment strategies, I will demonstrate how serverless computing can simplify your deployment workflow.
What is Machine Learning and how does it work? But even more importantly, what problems can ML solve for you and your company?
Once you have understood the potential use cases, we will briefly describe the main challenges in the world of Big Data.
Why is deploying ML models so hard and how can Cloud Computing help?
Many MLaaS options are available on the market (AWS, Google, Azure, BigML, etc.). We will see how they compare to each other and which may best fit your needs.
Whenever MLaaS is not enough, you can build your own ML models. We will briefly explain why Serverless is a great deployment strategy for this use case and what problems and limitation arise with it.
Furthermore, we will put these ideas into practice and build a model for Sentiment Analysis, based on Python (scikit-learn), and trained with a public dataset by Stanford University.
2016年6月10日、幕張メッセで開催された「ロケーションビジネスジャパン2016」オープンステージでの講演資料です。
情報技術の発展のインパクトが、交通の領域にも及ぼうとしています。自動運転や、シェアリングエコノミーなど、新しい交通サービスの一端が姿を現してきています。Moiblity as a Serviceというキーワードで利用者視点で交通を捉え直す考え方も出てきました。自家用車でも、これまでの公共交通でもない新しい交通サービスが様々に構想されてきています。一方で交通はまちづくりの一部でもあり、多くの都市や社会の問題と繋がっています。特に日本では、過疎化や少子高齢化が進む中で、バスなどの公共交通の維持が大きな問題になっています。この講演では、こうした現状を概観しながら、特に情報技術の観点から、新しい交通サービスを生み出す可能性について議論します。
Building Serverless Machine Learning models in the CloudAlex Casalboni
Here I describe the main challenges faced by data scientists involved in deploying machine learning models into real production environments.
I also include references/examples of Python libraries and multi-model systems requiring advanced features such as A/B testing and high scalability/availability.
While discussing the limitations of traditional deployment strategies, I will demonstrate how serverless computing can simplify your deployment workflow.
What is Machine Learning and how does it work? But even more importantly, what problems can ML solve for you and your company?
Once you have understood the potential use cases, we will briefly describe the main challenges in the world of Big Data.
Why is deploying ML models so hard and how can Cloud Computing help?
Many MLaaS options are available on the market (AWS, Google, Azure, BigML, etc.). We will see how they compare to each other and which may best fit your needs.
Whenever MLaaS is not enough, you can build your own ML models. We will briefly explain why Serverless is a great deployment strategy for this use case and what problems and limitation arise with it.
Furthermore, we will put these ideas into practice and build a model for Sentiment Analysis, based on Python (scikit-learn), and trained with a public dataset by Stanford University.
2021年11月18日にResorTech EXPO in Okinawa 2021において実施された伊藤昌毅(東京大学 大学院情報理工学系研究科 准教授)の講演です。
MaaS (Mobility as a Service) というキーワードが一昨年頃より注目され、ITと結びつくことによる公共交通の可能性が改めて注目されている。本講演では、日本や世界で進むMaaSについて概観するとともに、沖縄での可能性について考える。沖縄ではGTFS形式による公共交通オープンデータの整備が進み、データを活用したサービス開発や公共交通の高度化の気運が高まっている。コロナ後を見据え、世界に開けた交通サービスを構築するためのポイントを議論する。
https://resortech-expo.okinawa/program/event04/