あかん、順番めちゃくちゃになってる。
9/3に行われた2週連続なにわTECH祭の2回目です。
今回も一週間前と同じく会社の同僚に特に来て欲しかったのですが、一般のお客様の方が多くほぼ満員状態で、パソナテック大阪の本気を見せたイベントになりました。
Googleがめざす、誰もが使える機械学習 佐藤さん
今回のイベントで、同僚、上司に一番聞いて欲しかった発表です。いつも、安定した発表で勉強になります。
何気に雑談の中での海外動向はとても面白い。
https://cloud.google.com/ml/?hl=ja
のリリースに期待。
ブロックチェーンのこれまでとこれから 栗元さん
今回のイベントで一番僕が聞きたかった発表。
分かりやすく説明してもらったってのもあるんだけど、ブロックチェーンもどちらかというと実装よりも発想がすごいと思いました。
実際に仮想通貨のポジションを得るには、結局交換所みたいなのが必要になってくるなというのが僕の感想。現実世界を変えるのは、超大手が参入してこないと難しそう。栗元さんの話を聞いてから、日経のニュースを見るたびに「こいつもしかして分かってないんじゃ・・・」的な感じを持てるようになりました。アルゴリズム的には、ビットコインの勝者が一定期間リソースのアクセス権を確保すると考えると、管理者無しのアービター的な動きで何かできそうだがもう少し煮詰めないと。
TensorFlowで趣味の画像収集サーバーを作る 有山さん
眼鏡、眼鏡、眼鏡。今回のイベントで僕のテンションが一番上がった発表。
アニメの女の子画像を集める方法として、なんちゃらbotが紹介されていた。最初はネタだと思っていたけど理由を聞くと納得できる。
聞いただけで納得できるくらいそのbot画像を見ているかといわれると、決して僕がフォローしているわけでなくRTされてくるだけで、特に何の感情もげふんげふん。
最終的に欲しいものが2値であっても、カテゴリーを増やすことで精度が上がる事例。
http://www.slideshare.net/recruitcojp/ss-55725591
ぜひ世界中から眼鏡っ娘画像を集めていただきたい。
この発表を聞いてビジネスとしてDLを考えたとき、半年前は用途に応じたNNを作るのが仕事かと思っていたが、今は用途に応じたNNを選ぶのが現実的と思ってる。そうなると、必要なのは用途に応じたNNを提案できる知識であり、用途に応じてNNをカスタマイズするシステムが必要になってくる。
イメージとしては、16bitのCPUで動かしたいからそこそこの認識精度で軽いNN、とにかくコンボリューション計算を減らして精度があまり変わらないCNN、逆にコンボリューションはハードウェアサポートがつくからコンボリューションはいくら増えても良いけど全体の段数を減らして欲しいとか、そういうのに対応できるとビジネスが広がりそう。
今の組込DLのトレンドはビットをどこまで落とせるかだけど、もう一歩踏み込んだ仕組みが面白いと思う。バッテリーが減ってきたら、計算精度落として消費電力を抑えるとか応用もありそう。
これからのコンピューティングの変化とJava きしださん
今回のイベントで一番ハラハラした発表。
関西の画処理半導体をやっている人たち（関西の有名企業はだいたい参加されてました）の前で、半導体の仕組みを説明し始めるきしださんをみて、マサカリが飛んでこないかドキドキしてました。終わった後に聞いてみたらみなさん評判が良かったようで安心です。
個人的にはもっとJavaについて聞きたかったなあ。俺クラスでも普通の配列が使えるところとかさらっと説明されてましたが、じゃあその配列をコピーした場合の問題点とか、いっぱいありそうでもっと詳しく聞きたかった。が、懇親会でのLTが面白すぎて突っ込むのを忘れてしまいました。
人工知能社会へ向けての”AIネイティブ”教育 浅谷さん
今回のイベントで一番予想外でおもろかった発表。
教育という観点からの人工知能は、まずやらせてみるから入って中学生、高校生の発想がとても面白かったです。
汎用的な人工知能（ロボット）の例として、アトムやドラえもんが来ないのがとても意外でした。キャミィとか長門を押しのけてランクインしていたソードアートオンラインとやらは見ないといけませんね。
今後人工知能が社会に入っていくとして、昨今の原子力のような「よく分からない恐怖」を煽る人たちが必ずでてくるので、正しい判断が出来る人を少しでも増やしていかないといけないですね。
DL用大量データの収集＆クレンジングでJob-Hubがお役に立てる理由 株式会社パソナテック Job-Hub事業部
真ん中のスクリーンでは文字が良く見えなくて、左右のモニターを見ていたら、みんなそうだったらしい。
別のイベントと掛け持ちで駆けつけてもらったのに、しばらくはネタにされ続けてました。
