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

Amazon EC2ログイン用の秘密鍵を無くした場合の対処方法
Super Resolution:OpenCVの超解像処理モジュール
Unityからkonashiをコントロールする
ROSの薄い本
OpenGVの用語
Unity ARKitプラグインサンプルのチュートリアルを読む
定数
Kaolin:3Dディープラーニング用のPyTorchライブラリ
HerokuでMEAN stack
OpenGVのライブラリ構成
3分の動画でプログラミングを学習できるサイト『ドットインストール』
UnityプロジェクトをGitHubで管理する
python-twitterで自分のお気に入りを取得する
UnrealCLR:Unreal Engineで.NET Coreを利用できるプラグイン
Mitsuba 3:オープンソースの研究向けレンダラ
GoB:ZBrushとBlenderを連携させるアドオン
UnityでShaderの入力パラメータとして行列を渡す
GoogleのDeep Learning論文
ニューラルネットワークで画像分類
3D復元技術の情報リンク集
3Dグラフィックスの入門書
Runway ML:クリエイターのための機械学習ツール
Unity MonoBehaviourクラスのオーバーライド関数が呼び出される順番
全脳アーキテクチャ勉強会
cvui:OpenCVのための軽量GUIライブラリ
プログラミングスキルとは何か?
FreeMoCap Project:オープンソースのマーカーレスモーションキャプチャ
Raspberry Pi
今年もSSII
AMIMOTO(PVM版)で作成したインスタンスをAMIMOTO (HVM版)へ移行する
WordPressプラグインによるサイトマップの自動生成
Verilog HDL
Netron:機械学習モデルを可視化するツール
画像生成AI Stable Diffusionで遊ぶ
Open3D:3Dデータ処理ライブラリ
SSD (Single Shot Multibox Detector):ディープラーニングによる一般...
Raspberry Piでセンサーの常時稼働を検討する
CGレンダラ研究開発のためのフレームワーク『Lightmetrica (ライトメトリカ)』
このブログのデザインに飽きてきた
Raspberry Pi 2のGPIOピン配置
OpenCVの超解像(SuperResolution)モジュールを試す
ROMOハッカソンに行ってきた

コメント