ぬぬん!

やってみたこと,思ったこと

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)

 

Python機械学習でしか書いてないし

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

 

 

pydatatokyo.connpass.com

 

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」

 

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