2019に参加してきたので、その様子を報告します。多くの方をターゲットとしたイベントです。4日間で、前半2日間はチュートリアルとハンズオントレーニング、後半の2日間がトークセッションを中心とした内容になっています。いうイベントも開催されました。コントリビューター向けのイベントで、ターゲットが絞られている分、内容もとても濃いものでした。視聴できるようになると思います。Keynotesキーノートは10月30日と31日の2回あり、TensorFlow関連の色々なアップデートについて共有がありました。Enterpriseこれは「企業向けの機能を強化していきますよ」という宣言で、特定の機能のことではないようです。GCPとの連携を強化し、GCS上のファイルへのアクセスを高速化することなどが含まれているようです。使っている身としては、絶対に必要なように思えます。TensorBoard.devTensorBoardは、TensorFlowに付属するネットワークやデータの可視化ツールですが、それのホステッドなサービスです。コマンド一発でログをアップロードでき、可視化結果を簡単に共有することができます。URLがわかるのと内容が見られてしまうので、企業内ではなかなか使いづらいと思いますが、大学の研究などで実験結果を共有したい場合には便利な機能だろうと思います。それのモバイル版です。エッジサイドで動くので、リアルタイムなインタラクションが必要なアプリ等に利用できそうです。ありそうなので、用途は限定されそうです。自身にも様々な更新がありました。いくつかの言語バインディングが追加され、SDKが使いやすくなり、チュートリアルが充実しました。時と比較して、条件によっては数倍の速度が見込めるようになっているようです。使って訓練したモデルをブラウザ上で動かしたりできます。ブラウザ上で動くことで、面倒な環境設定やデバイス依存のコーディングが不要になる点、色々なサーバーにデータを送るわけではないのでプライバシーの問題も発生しない点など、いろいろなメリットがあります。使えるようになるようです。お手軽に使えるようになると嬉しいです。ハンズオンに参加してみました。ハンズオントレーニングです。ノードで実験してみるというものでした。Training精度を落とさずに、FP32からFP16への変換などを自動でやってくれる超絶便利な機能です。必要なので環境は限られてしまいますが、コードへの変更も最小限で済むので、速度が求められるような状況であればとりあえず試してみるのが良いと思います。利用したりして高速化を図ってくれるものです。スライドをみた限りでは、現時点では劇的に速くなるというよりは、ちょっと速くなった、という程度のように見えました。今後に期待といったところでしょうか。Horovodデータ数が多いと、複数ノードにまたがった分散学習をさせたいことが結構あります。開発した分散学習フレームワークで、とても簡単に使うことができます。単純な使い方だけでなく、チューニングの方法にも触れていたので勉強になりました。他のライブラリでも使えます。訓練済のモデルを最適化するライブラリです。用いると、グラフの最適化や量子化などのテクニックを使って、モデルの軽量化や推論の高速化を実現できます。非常に似ており、使いやすいものでした。Profiler業務で深層学習を使っていると、時々プロファイラをとってボトルネックを調べたいことがあると思います。モデルの高速化の話は、大事だとわかっていながらこれまでちゃんと勉強したことがなく、ハッカソンでもプロファイラを使いこなしているNVIDIAの方を見て「かっこいいな〜」なんて思いつつ見ていました。Notebookをポチポチやる感じでしたが、解説がとてもわかりやすく、とてもためになりました。今度NVIDIAの方を捕まえて、絶対日本でやってもらおう。トークセッショントークセッションにも面白いものがたくさんありましたので、いくつか紹介しようと思います。動画はこちらから視聴できるようになると思います。良いのか、どのように使うのかについて解説してくれました。チームの方の発表です。うまいこと、信頼性を保ちつつ基盤に載せたかについて解説してくれました。現場感のある良い話だったと思います。indicators機械学習における公平性(Fairness)とは、データの偏りなどに起因して、機械学習モデルが差別的な結果を返してしてしまうような現象を指します。機械学習を現実問題に応用する上で非常に大きな課題であり、去年あたりから議論が活発化してきたように思います。いうツールを紹介してくれました。参加して個人的に思ったこと、感じたことをまとめておこうと思います。多文に個人的見解が含まれていることをご了承ください。本当の意味でのオープンソースにしようとしている普通、オープンソースプロジェクトといえば、ソースコードに自由にアクセスできることだけではなく、オープンに開発をすることも意味していると思います。内部で決まることが多く、オープンソースとしては少し中途半端な状態だったと思います。Androidも似たような状況かもしれません。呼ばれるチームが主体的に開発する形になっています。出してオープンに決めています。開発だけでなくてドキュメンテーションも、コミュニティ主体のオープンな体制に変わっています。開発の体制をオープンにすると当然コントロールが難しくなると思いますが、それを押してでも、TensorFlowをオープンソースにするんだ、という意思を今回のイベントで感じました。変更で一番大きいのは機能面ではなく、開発方法が全く変わったことだったんだな、というのが率直な感想です。Ecosystem」という言葉がよく使われていたことです。言った、その周囲の重要性が高まってきていることの現れかと思います。単なるライブラリではなくエコシステムと捉えれば、ユーザーは自分のやりたいことに合わせて、必要な機能・モジュールだけを取捨選択して利用すればよくなるはずです。選べるようになるといいなぁと思います。人と人をつなぐことを強く意識したイベントだったバッジにつけるためのリボン今回のイベントで印象的だった事柄のもう1つは、色々なところに参加者同士をつなぐ工夫がされていたことでした。)が書かれたリボンが並べてあり、各自バッジ(ネームカードのこと)に貼り付けられるようになっています。このリボンのおかげで、初対面同士の自己紹介が幾分スムーズになります。呼ばれる時間が取られており、そこでは、希望者がズラッっとならんで喋りたい人同士でしゃべることができます。言って、テーブルごとに興味のあるテーマが決められていて、興味の似ている人が集まれるようにしてあります。方と議論しやすいような雰囲気作りがされていました。全員が全員コミュニケーション好きなわけではないので、全て参加するかどうかは任意ですが、ここまで意識的に「参加者同士をつなげよう」としているイベントは珍しいのではないかと思います。Tokyo)のオーガナイザもしています。さんにも公演していただく予定ですので、お時間のある方はぜひご参加ください。会場は渋谷ストリームの新Googleオフィスです。tfug-tokyo.connpass.com宣伝の2つめ。いう取り組みをしています。いうチャンネルでディスカッションしたりしているので、興味のある方は、ぜひご参加ください。tfug-tokyo.connpass.com宣伝の3つめ。ブレインパッドでは、エンジニアや分析官を積極的に採用しています。データサイエンティストの目前に広...こんにちは、ブレインパッド広報の藤本です。採用ページスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。