PyData.Tokyo Meetup #16に参加してきた
会社の機械学習勉強会にほそぼそと参加していて
2,3冊の機械学習本を輪読したりしている
(ex: オラクルの機械学習入門, ゼロから学ぶDeepLearning,初めてのディープラーニング)
本の完全写経がほとんどだ
自分で何か書くってDjangoをちらっと触った時ぐらいだ
勉強会当日、
夫氏から「家から会場近いし、空きあるし来る?」という突然の情報を投げてきた
時間もあるし行くかーと参加した次第
メインセッションであるBakfoo Inc. 柏野 雄太 さん の発表が
心に残ったので
機械学習超初心者からみた感想?印象に残ったことを書いていく
フレームワークが乱立、その中で何を使っていくか、どうやって使っていきたいか
TensorFlowとかChannerとかCaffeとか
なんだか色々フレームワークがある
私も「学ぶぞ!」ってなったとき
すごいたくさんフレームワークがあって
どれ使えばええんや....って答えを求めていた
発表の中で
研究者ではない、アイディアをだし、ものを作るエンジニアに
オススメするフレームワークの紹介があった
今DeepLearningはたくさんの研究者や会社によって
研究がなされ、日々研究成果が発表されている
それをいち早く取り入れ利用するには
研究者たちが使っているツールに揃えるといい
そうすると研究の恩恵がいち早く受けられる
そのツールがPyTorch( http://pytorch.org/)だ
githubにPyTorch用の研究者たちの成果物(実装物)が転がっているからそれを使えばいいという話
いろんなツールとしての利点がいろいろ上げられていたけど
中でもやはり私に響いたのは「初心者への配慮」
チュートリアル分かりやすいし、勉強用のレッスンとかあるよ (https://t.co/YT01oT1Z5W)
— ダークマター ごま (@gomaaburamax) 2017年11月29日
めちゃよさそう
わたし個人として
次どうすればいいんだろうという気持ちが
いつも本読み終わった後で思っていた
数冊輪読して、写経して、うごいたー^q^って言ってたけど
次のステップへの足がかりが欲しかった
PyTourを使えば
本を読んで終わり、それから脱することができそうな気がする
そんな期待が持てた
総じて言うと
やっていきの気持ちが高まってよかったということです