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2024/08/02

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【実施報告】7/19に東北大学教員による『Kaggle』と『配列データを処理するデータ科学』をテーマとしたDSCaféを開催しました

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第1部『Exploring Modern Machine Learning on Kaggle: Competitions and Techniques』 Michael Ryan Zielewski先生（東北大学大学院情報科学研究科・特任助教 ） 『Kaggle』は、企業と研究者を結ぶプラットフォームで、賞金をかけて行われる競技会（”コンペ”）です。ご講演では、複数の課題について、解決のための考え方や、解析フローなどを解説いただきました。スピーチは英語でしたが、スライドは日本語でしたので、学生からも数多くの質問が寄せられ、非常に大変活発な議論が交わされました。 第２部『配列データを処理するデータ科学に関する研究』 山田和範先生（東北大学未踏スケールデータアナリティクスセンター・教授） ご講演前半は、「データ科学とは？」、「東北大学のデータ科学教育」、「人工知能研究の今後」について、後半は「配列処理と人工知能」と題して、ご自身の研究内容についてお話いただきました。ご講演最後には、意識を持ったような人工知能が持つべき機能とは？についてもお話いただきました。 当日の参加者は会場7名、オンライン10名の総勢17名、見逃し配信も含めて合計32名と、いつもより若干少なめでした。一方、ご講演内容はホットで分かりやすく、講演中にも質問が飛び交い、Café感あふれる楽しいセミナーとなりました。 今後も、様々な分野の先生にデータサインスにかかわる話題をご講演いただきますので、お楽しみに！

2024/07/05

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【DSCafé】7/19開催！『配列データ』と『Kaggle』をキーワードに２講演開催！

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2024年7月19日のデータサイエンスカフェは東北大学教員2名による講演を行います。第１部は山田先生による「配列データを処理するデータ科学に関する研究」、第２部はZielewski先生による「Exploring Modern Machine Learning on Kaggle: Competitions and Techniques」をご講演いただきます。 第１部　配列データを処理するデータ科学に関する研究 講演概要：データ科学とは第4の科学と言われる、科学のひとつです．データ科学では、人工知能を駆使して、大量のデータに内包される真実を見出します。これまでに私達は配列データ（自然言語やDNA等の我々に身近なデータ）の処理を行うことが得意な人工知能を作るための要素技術の開発を行ってきました。今回の講演ではそれらの開発研究やデータ科学の未来についてご紹介します。 第2部　Exploring Modern Machine Learning on Kaggle: Competitions and Techniques 講演概要：Kaggle is a leading online platform for data science, known for hosting competitions in various fields, such as shopping, education, and medicine. Experts from around the world are drawn not only by the challenging problems, but also for community engagement and cash prizes. By reviewing winning code and solution summaries we can learn about effective problem-solving approaches, data transformation techniques, and advanced machine learning algorithms. PDFを見る お申込み 開催日時　　　　　2024年7月19日（金）17時30分～19時00分（開場：17時15分）第１部配列データを処理するデータ科学に関する研究山田 和範教授（東北大学未踏スケールデータアナリティクスセンター）第２部Exploring Modern Machine Learning on Kaggle: Competitions and TechniquesMichael Ryan Zielewski　特任助教（東北大学大学院情報科学研究科 ）会場データサイエンス多目的ホール（山形大学理学部2号館5階511教室）オンライン（Zoom）定員対面会場：30名（先着順）／オンライン：300名迄／見逃し配信（期間限定）参加費無料対象学生（高校生、大学生）、教職員、一般申込方法7月18日（木）までに申込フォームからお申し込みください注意事項・会場申込多数または情勢により、オンライン参加に変更をお願いする場合があります。・本学にお越しいただく際には、公共交通機関や近隣の有料駐車場などのご利用をお願いします。（近隣施設や店舗には駐車いただかないようお願いいたします。）・会場参加をキャンセルされる場合は、申し込みフォームから変更するか、事前にご連絡ください。・当日ご都合が合わない方のために、期間限定の見逃し配信予定です。ご希望の方は申し込みフォームからお申し込み下さい。お問合せ山形大学データサイエンス教育研究推進センターE-mail: yu-derp-info［at］jm.kj.yamagata-u.ac.jp※［at］を@に変えて送信下さい