PyDataTokyo主催のDeep Learning勉強会

オイラは行ってないんだけど、10月30日にPyData TokyoっていうPythonでDataを扱う人達のコミュニティの主催でDeep Learningの勉強会があったらしい。定員25名で抽選だったみたい。→PyData Tokyo Meetup #1



概要を見ると、結構実践寄りな勉強会だったっぽい。Pylearn2とCaffeは聞いたことあるけど、オイラはどちらも開発環境の構築で挫折してしまった。。。
PyData Tokyo Meetup #1

PyData Tokyo について:白ヤギコーポレーション 柴田 暁
概要:PyConJP 2014での出会いから本コミュニティーは生まれました。エンジニアからも研究者からも愛されるPython言語を通じて、データ分析手法についての「濃い」議論と参加者同士のつながりが生まれるコミュニティーを作っていきたいという皆さんの思いを、今後の活動にどう反映していくのか考えていきたいと思っています。

「Pylearn2解説」:東京大学 中山 浩太郎先生
概要:最近様々な分野でディープラーニングのアルゴリズムが利用され、その有効性が証明されています。本講義では、ディープラーニングの実装として最も代表的なツールの一つ「Pylearn2」の概要とその利用方法を紹介します。Pylearn2はPythonで実装されたオープンソースのディープラーニングツールであり、MaxoutやSdAなど各種のアルゴリズムや各種ユーティリティが充実しているのが特徴です。

「Caffeとmaf を用いたディープラーニング開発・実験方法」:株式会社 Preferred Networks 大野 健太さん
概要:ディープラーニングは様々なタスクで圧倒的な精度向上を上げる反面、設計の自由度や膨大なパラメータの為にチューニングに困難を伴うことが多い。ディープラーニングの活用には効率的な仮説構築・開発・実験・検証のサイクルが鍵となる。mafはPythonベースのビルドツールであるwafのラッパーで、様々なパラメータでの一括実験・クロスバリデーションなど機械学習で頻繁に行う作業を簡略化する為のツールである。本講演では、現在最も精力的に開発されているディープラーニングライブラリの一つであるCaffeを用いて、ディープラーニングの実験・開発を行う方法論を紹介する。

中山先生のPylearn2についてのセッション以外は資料がWebで公開されている。この勉強会のToggeterのまとめもある。

PyData Tokyo Meetup #1 – Deep Learning

大野さんのセッションはUstのアーカイブも見れる。


Broadcast live streaming video on Ustream

関連記事

UnityでPoint Cloudを表示する方法

DUSt3R:3Dコンピュータービジョンの基盤モデル

Kubric:機械学習用アノテーション付き動画生成パイプライ...

Swark:コードからアーキテクチャ図を作成できるVSCod...

画像生成AI Stable Diffusionで遊ぶ

Netron:機械学習モデルを可視化するツール

オープンソースの顔認識フレームワーク『OpenBR』

3Dモデルを立体視で確認できるVRアプリを作っている

html5のcanvasの可能性

RSSフィードを読込んで表示するWordpressプラグイン...

Deep Fluids:流体シミュレーションをディープラーニ...

Physics Forests:機械学習で流体シミュレーショ...

Super Resolution:OpenCVの超解像処理モ...

仮想関数

Raspberry Pi

Twitter APIのPythonラッパー『python-...

Zibra Liquids:Unity向け流体シミュレーショ...

オープンソースの人体モデリングツール『MakeHuman』の...

Human Generator:Blenderの人体生成アド...

pythonもかじってみようかと

サンプルコードにも間違いはある?

Deep Learningとその他の機械学習手法の性能比較

COLMAP:オープンソースのSfM・MVSツール

geometry3Sharp:Unity C#で使えるポリゴ...

LuxCoreRender:オープンソースの物理ベースレンダ...

Houdiniのライセンスの種類

機械学習での「回帰」とは?

書籍『ゼロから作るDeep Learning』で自分なりに学...

Google XML Sitemap Generatorプラ...

科学技術計算向けスクリプト言語『Julia』

ブラウザ操作自動化ツール『Selenium』を試す

手を動かしながら学ぶデータマイニング

Fast R-CNN:ディープラーニングによる一般物体検出手...

PyTorch3D:3Dコンピュータービジョンライブラリ

書籍『ROSプログラミング』

Live CV:インタラクティブにComputer Visi...

OpenCV バージョン4がリリースされた!

DensePose:画像中の人物表面のUV座標を推定する

ManuelBastioniLAB:人体モデリングできるBl...

第1回 3D勉強会@関東『SLAMチュートリアル大会』

『手を動かしながら学ぶエンジニアのためのデータサイエンス』ハ...

BlenderのPython環境にPyTorchをインストー...

コメント