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Feb

28

AIモデルを自動生成する自動機械学習技術「SapientML」入門

オープンソースでAIを自動生成してみよう!

Organizing : miraclechan0601

AIモデルを自動生成する自動機械学習技術「SapientML」入門
Hashtag :#miraclelinuxusers
Registration info

LT発表

Free

FCFS
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Zoom参加

Free

FCFS
10/50

YouTube Live参加

Free

FCFS
47/100

Attendees
kenkino
S_POCHI
Harumi Yamashita
MN_3333333333333
TAD
koedoyoshida
kknkkk
kotakimoto
Akio Tomita
kioto
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Start Date
2024/02/28(Wed) 20:00 ~ 21:30
Registration Period

2024/01/23(Tue) 15:17 〜
2024/02/28(Wed) 21:30まで

Location

オンライン

オンライン

参加者への情報
(参加者と発表者のみに公開されます)
出席登録
(イベント開始時間の2時間前から終了時間まで、参加者のみに公開されます)

Description

AIモデルを自動生成する自動機械学習技術「SapientML」入門

オープンソースでAIを自動生成してみよう!

Python3環境で動く機械学習自動化OSS SapientML!

SapientMLは、Linux Foundation傘下のLF AI&Dataで立ち上げた機械学習自動化 (AutoML)のオープンソースソフトウェアです。 表データとタスク情報を与えるだけで、タスクを良い精度で解く機械学習モデルを自動で構築します。

また、モデル構築のためのPythonで書かれたソースコードを出力するため、自動構築されたモデルへの理解やプログラミングの学習に役に立ちます。

巷の生成AIとはちょっと違ったAutoMLの魅力をSapientMLを通して紹介します。

Web: https://sapientml.io/ja/

GitHub: https://github.com/sapientml/sapientml

こんな方にオススメ

・Linux初心者の方!!!!!

・Linuxが好きな方!!!!!

・機械学習自動化 (AutoML)に興味ある方

開催概要

会場:オンライン(Zoomミーティング&YouTube Live配信)

参加費:無料(事前登録制)

主催:MIRACLE LINUX Users Meetup 実行委員会

協力:サイバートラスト株式会社

プログラム

時間 内容 発表者
20:00~20:10 ユーザミートアップの紹介 吉田
20:10~20:25 機械学習超入門 (Titanic Datasetを使って分類タスクを解いてみる) 富士通 菅原さん
20:25~20:50 Hugging Face, Google Colab上でのSapientMLデモ 富士通 木村さん
20:55~21:15 LT 希望者
21:20~20:30 中締め YouTube終了 以後懇親会

注意事項

  • セッション内容は予告なく変更となる場合があります。また、セッション開始時間は前後する場合があります。
  • 配信URLなどの詳細は参加申し込み後に本イベントページ内に表示される「参加者への情報」をご確認ください。
  • connpassアカウントのメールアドレスが最新のアドレスになっているかどうかご確認ください(古いメールアドレスなどでご登録されていますと、参加用URLのお知らせなどのメッセージが受信できません)。

発表者

Feed

miraclechan0601

miraclechan0601さんが資料をアップしました。

04/16/2024 15:11

kimusaku

kimusakuさんが資料をアップしました。

03/04/2024 00:52

kimusaku

kimusakuさんが資料をアップしました。

03/04/2024 00:50

miraclechan0601

miraclechan0601 published AIモデルを自動生成する自動機械学習技術「SapientML」入門.

01/23/2024 15:17

AIモデルを自動生成する自動機械学習技術「SapientML」入門 を公開しました!

Ended

2024/02/28(Wed)

20:00
21:30

Registration Period
2024/01/23(Tue) 15:17 〜
2024/02/28(Wed) 21:30

Location

オンライン

オンライン

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kenkino

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