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DX（＝デジタルトランスフォーメーション）が社会に普及する勢いが強くなっています。
全ての企業で、DXに対する取り組みが必要です。
あなたの会社でも突然、経営陣からの直命で「何かDXをやれ！ そうだ機械学習というものが良い。とりかかれ！」という寝耳に水のダイナミックな展開になる可能性も十分あります。
そんな時、機械学習プロジェクトを爆発四散させないための大事なポイントを押さえておくことが重要です（＝生き残りにかかわる）
ABEJAではいくつもの機械学習プロジェクトをこなし、成功させてきました。
私の知りうる範囲でありますが、機械学習プロジェクトを成功に導くための重要Tipsを皆さんにお伝えしたいと思います。
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高橋佑幸（たかはし ゆうこう）氏
ABEJA データサイエンスチーム / シニアデータサイエンティスト兼データエンジニア
2019年夏にABEJAに参画。東京大学工学部在学中に2回起業し、2回会社を潰すもののしぶとく生き延びる。
地元福島に一時戻り、機械学習や分散処理のプロジェクトと戯れていたが、3.11 で物理的に会社（2度目の方）がシャットダウンされ、焼け出されてしまう。
避難先のさいたま市でベンチャー企業に就職し（＝ここで初めて勤め人になる）、機械学習（主に自然言語処理）に従事する。
その後、GMOインターネットの次世代システム研究室に転職し、GMOクリック証券の業務改善プロジェクトに参画し、データサイエンスのアプローチで取引システムの改善に貢献。
その後、ABEJAに参画し、モデル開発からモデルを搭載したプロダクトの開発まで一気貫通な立ち回りで数々のプロジェクトに携わる。
現在は、シニアデータサイエンティストとして、機械学習プロジェクトから大規模なDXプロジェクトまで担当、開発現場で采配を振るう。
本セッションは、「求められる、エンジニアのリスキリングと企業変革」をテーマにした「テックピット DEVELOPERS RESKILLING CONFERENCE」の一セッションです。ぜひ他のセッションにもご参加下さい。
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