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みんなのPython勉強会 #38 勉強会メモ


実施概要

詳細はこちら


「Stapy秋祭り第1弾:秋の夜長のショートトーク会」

9/15~18にPyCon JP 2018が開催されます。年に一度のPythonのお祭りに合わせて、Stapyでも秋祭りを開催します!第1弾として、「秋の夜長のショートトーク会」と題し、Python好きなGeekのみなさんに、自分の好きなテーマについて自由に語ってもらうショートトークをしていただきます。LTよりは長いけど、通常の講演(GT: General Talk)より短いトークを7件、ご用意しました。秋の夜長の季節です。Pythonの楽しい話で盛り上がりましょう



各発表

一部の人の発表しか載せないし、大分サマってるので、詳細は勉強会ページより資料参照してください。


機械学習と数学 〜この秋出版される2冊の本の話〜

辻真吾さん(Start Python Club)


本の紹介


機械学習と数学の関係性


  • 機械学習は数学を基礎にしている

  • つまり、数学でモデル化できないものは、機械学習(AI)の枠組みに乗らない

  • 数学が何をモデル化しているのかという本質的な部分が重要

  • 数学の限界を知れば、AIの限界もある程度わかる


ヘルスケアアプリのグロースをpythonでした話

Takehiro Sugayaさん(株式会社FiNC)


背景

FiNC(ヘルステックベンチャー)のメディアサービスについて

個々のコンテンツのCTR,お気に入り率、滞在時間はわかるが、

どんなコンテンツが受けているのか、感覚的にしかわからない。

どんな単語が入った記事だとよいか、分析してみた


分析内容


  1. コンテンツの内容を形態素解析

  2. 名詞を使ってtf-idf

  3. KPIとtf-idfが相関する名詞を特定する


施策

KPIに効いてる単語を参考にコンテンツを作成

 → DAUあたりのPV上昇


Pythonで始める筋トレ(競技プログラミング)

@renjikari さん


  • コーディング速度が遅い、実装毎回ググってるのを何とかしたい

  • 競技プログラミングは筋トレみたいなものでプログラミングの基礎づくりにつながる → タイトル

  • プログラミングの筋トレで、基礎的な機能をググる必要がない強さが

  • 難しそうに見えて、誰でも簡単に参加できる


    • AtCoderは日本語

    • 初心者はBeginners Selectionからがおすすめ

    • 土日はABC(Atcoder Beginners Contest)に参加する

    • 中級者、上級者はRegular、Grand Contestへ




物体検出の動向とPythonで動かすまで

Masato Fujitake さん(@Swall0wTech


物体検出の概要



  • 画像認識のモデル


    • 特徴量抽出と識別機を組み合わせたNN




  • 物体検出のモデル


    • 特徴量抽出器の後段に、識別機と座標位置推定、識別機の組み合わせ

    • 2段式(Faster-R-CNN)、1段式(YOLO,SSD)に分かれる




今後の技術的課題


  • 高精度化、高速化

  • 2次元から3次元構造の推定への拡張

  • 動画への展開(ブレやフォーカスずれへの対応)



  • 他分野への応用




既存の物体検出モデルを実装する際の選択肢


  • 公開されている公式のコード

  • 非公式の再現実装


    • 再現性に問題があることが多く、研究での比較用途には問題がある



  • chainerCV


    • コンピュータビジョン用のNNライブラリ

    • 再現性確保を目指したモデルが用意されている