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


スポンサーリンク


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。


スポンサーリンク

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


スポンサーリンク

関連記事

BlenderでPhotogrammetryできるアドオン
AMIMOTO(PVM版)で作成したインスタンスをAMIMOTO (HVM版)へ移行する
openMVGをWindows10 Visual Studio 2015環境でビルドする
WordPressのサーバ引っ越し方法を考える
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『RSSImport』
WordPress on Google App Engineを1週間運用してみて
PythonでMayaのShapeノードプラグインを作る
Raspberry PiのGPIOを操作するPythonライブラリ『RPi.GPIO』の使い方
動的なメモリの扱い
法線マップを用意してCanvas上でShadingするサンプル
C++ 標準テンプレートライブラリ (STL)
ニューラルネットワークで画像分類
Blender 2.8がついに正式リリース!
Google XML Sitemap Generatorプラグインを3.4.1へダウングレード
OpenCVの超解像処理モジュール『Super Resolution』
Amazon Web ServicesでWordPress
このブログのデザインに飽きてきた
オープンソースのSLAMライブラリ『Cartographer』
Fast R-CNN:ディープラーニングによる一般物体検出手法
ディープラーニング
機械学習手法『SVM(Support Vector Machine)』
OpenCVで平均顔を作るチュートリアル
Facebookの顔認証技術『DeepFace』
Unity Scriptコーディング→Unreal Engine Scriptコーディング
ROMOハッカソンに行ってきた
機械学習で流体シミュレーションを近似する『Physics Forests』
オープンソースの3Dメッシュデータライブラリ『OpenMesh』
Raspberry Pi 2を買いました
Kaolin:3Dディープラーニング用のPyTorchライブラリ
GoB:ZBrushとBlenderを連携させるアドオン
UnityでTweenアニメーションを実装できる3種類の無料Asset
OpenCVベースのマーカーARライブラリ『OpenAR』
ポリゴンジオメトリ処理ライブラリ『pmp-library (Polygon Mesh Process...
オープンソースのStructure from Motionライブラリ『Theia』
U-Net:ディープラーニングによるSemantic Segmentation手法
Googleが画像解析旅行ガイドアプリのJetpac社を買収
Pix2Pix:CGANによる画像変換
OpenCVの超解像(SuperResolution)モジュールを試す
Verilog HDL
MythTV:Linuxでテレビの視聴・録画ができるオープンソースプロジェクト
Google Chromecast

コメント