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。

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