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はてなキーワード: chainerとは
最近は最前線から離れててあんまり追えてないけど、現役のときの2008年くらいから10年くらいの間で、仕事のやり方や設計の考え方が大きく変わったIT技術要素で、いまぱっと思い浮かぶのはこんな感じかな。
分野にもよるし、調査して試作した結果自分の業務には採用しなかった技術とかもある。流行ると思って使えるようになったけど流行らなかった技術を入れるとたぶんもっとある。
あと、新機種が出てOSが新しくなったり、ミドルウェアの新バージョン対応、テスト手法の進化もけっこうカロリー高いけどここには書いてない。
「自分はフロントエンド専門でReactしかやらない」みたいに分野を絞れば大分減るけど、その技術が何年持つかわからないから普通はリスクヘッジのために他の技術も齧らざるを得ないし、バックエンドとかの人と議論するのに結局他分野の知識もそれなりに必要。
NoSQL(memcached, Redis, Cassandra)
クラウドアーキテクチャ、XaaS(AWS, Google Cloud, MicrosoftAzure)
CI/CD(Travis CI, CircleCI, Jenkins)
トランスパイラ(Browserify, webpack, CoffeeScript, TypeScript)
型システム(Rust, TypeScript, Haskell)
オーケストレーション(Ansible, Kubernetes, Terraform)
機械学習(Python, MATLAB, 線形代数等数学知識)
SPA(React, AngularJS, Ember.js, Vue.js)
3Dゲームエンジン(Unreal Engine無償化、Unity5)の他分野への普及
GraphQL
機械学習ライブラリ(Tensorflow, PyTorch, Chainer)
Jupyter Notebook
NFT
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追記、2019年1月まで遡る(長くて2月までしか表示されない)
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そこらの大学生が、マジで普通に２週間くらいでAIで動くロボットとか作る。
パソコンのレベルが上がったのか、プログラミング技術が上がったのか、遠隔で操作できるスパコンができたからか。
兎に角、当たり前なんだよね。
もうね、マジで。
シンギュラリティーとか言ってたのを笑ってたけど。
これまでその分野保っていたものが、一気にAI一発で抜かれまくってる工学の分野がガンガン作られている。
凄すぎ。
tensorflowとkerasで、ガンガン画像認識して自動化して。
あとぶん回すだけ。
ツイッターでのデータ解析エンジニアは、「ビッグデータは情報の整理がー」とか言ってて、どーもビッグデータで大量の学習をしなきゃいけないらしいが。
工学の場合、細胞や車の写真なら無限にとれるし、なんでもござれでゴリゴリ計算終わる。
つええ。
http://aiweeklynews.com/archives/49678692.html
・Excelはがっつり使える
・Pythonのnumpyやpandasでデータの処理ができる
例えばですが、pythonを自分のパソコンに環境構築して、「Hello,world!」と表示できるようになったら、面接に申し込んで、「少しはpythonできます」と言ってみるのも一つの方法かもしれません。
実際に見分け方がわからなくてこれに引っかかって採用してしまう場合もあるんだろうな、とも思う。
自分がこの手の人材（エンジニア）を採用する場合にどうやって質問をすれば見極められるのかエンジニアの採用にも関わっている身としてを考えてみた。
AI人材という呼称自体がぞわぞわするけど、一旦そこは我慢する。
まず採用を行う前に、AI人材を取って何をしてもらいたいのかをチームないし採用意思決定者としっかり確認する。
など、あとは案件ベースなのか自社開発なのかそれぞれ必要となる能力がオーバーラップしつつも異なっているため。
バックグラウンドを確認する。実務や研究の経験の話が出てくるのがメジャーだと思うが、エンジニアとしてのバックグラウンドがあれば独学勢でも野良kagglerなどレベルの高い人はいるので実務経験に絞らなくても良いと思う
機械学習全般の基本的なところから確認していく。質問としてはこんな感じだと思う
・過学習ってなんでしょうか
イメージとしては非エンジニア職でも必要になる「この辺りの言葉が通じないと絶対困ったことになる」一般常識を確認する感じ。
画像や映像の認識などディープラーニング系の業務が多い想定の場合
から始まって
・どうやって訓練したのですか？
・どうしてそのような構成にしたのですか？
と突っ込んでいく。
確認したいことはディープラーニング「しか」できない人かではないかという点。
ある程度統計やベイズ法周りの知識が無いと詰むため。逆にディープラーニングが不要な業務ならこっち一本でも可。
・勾配降下法について説明してください
・畳み込みニューラルネットワークについて仕組みを説明してください
盲目的にライブラリを使ってるだけでないかという点を確認したい。
SVMを入力に適用するだけならsklearnで5行書くだけで誰でも出来る。手法の背景や対象データの特性をきちんと考えて使っているかを見たい。
・kaggleのコンペに参加したことはあるか
・メダルの取得状況
kaggleに参加した経験があればnoteからその人の手付きを直接評価できるし、メダルという他メンバからも客観的に評価できる定量指標もある。
学習意欲とか普段の姿勢を確認したい。もしかするとここが一番重要かも。
・普段何を参考に勉強しているか / 論文を読む習慣があるか(最近読んだ論文があれば教えてください）
・今興味のあること
門外漢からするとこんな風に聞こえてる。（所々適当に書いてるし書いてる内容は嘘デタラメ）
「gulpでbowerしてsassをgruntでビルドすれば、cssがストリーミング形式でデタッチされるから便利だよ。それにgulpはCoffeScriptとかtypescriptみたいな流行りのサードパーティも従来のJSみたいに変換してくれるしウォータフォールじゃなくてアジャイル的なプロジェクトでも使いやすい。スクラッチから書かなくてもいい感じにアジャストしてくれるよ。あと、OSSとしてgit上に上がってるんだけど、DLなんかもAWSと連携させてWebGLとTensorflowやらchainerやらと組み合わせればブラウザでDQNとかA3CとかDCGANも動かせるスクリプトがリリースされてた、バックエンドではDNNを走らせてフロントで表示する分をNode.jsでカスタマイズしたりタスクランナーでプロセスをマネージメントできるからもはやjsでtensorflowを含めたpythonのラッパーみたいな感じで使えて便利。最近ではbluemixがBitcoinのマインングをサポートしていてブラウザ上でウォレットからマイニングのセットアップまでできるんだって、ブロックチェーンの仕組みを拡張して社内のタスクマネージャーとかNAS上のデータを分散してサーバーに保存できるみたいなこともあるんだって。」
https://togetter.com/li/1113766
https://matome.naver.jp/odai/2149564479015738601
この問題、確かに出典を明記するべきではなかったし配慮が足りなかったとは思うけど、
それぞれの論点については疑問な点も多い。各論点についてどこが問題でどこが問題でないのか個人的な整理をしておく。
・「未成年が見れないようにしてあるのに、引っ張り出してきて有害呼ばわりする」について
ここで言う「有害」あるいは「有害情報」というのは一種の専門用語で、
「主に青少年がその情報に接することによって健全な発達・育成を阻害する恐れが有ると考えられているコンテンツの総称」とある。
Wikipediaが信用ならないなら、「有害情報」「有害表現」で検索すれば、その意味で用いられている文章がたくさん見つかる。
つまり、「有害な」＝「未成年に見せるのには不健全な」という意味が、特に情報フィルタリングの研究においては比較的一般に用いられてる。
そしてこの定義によれば、pixivに投稿されているR-18の小説やイラストは全て「有害表現」ということになるし、
別にこの文章は酷い、害だ、と揶揄する意味で有害だと言っているわけではない。
「ログインしなければ見れないような場所に置いてあるものを引っ張り出してきて有害呼ばわりする」ではなくて、
「"有害表現"だからログインしなければ見れないような場所に置いてある」。順序が逆。
誤解。
論文中にある通り、ランキングのTOP10を拾ったら8件がBLだったというだけで、残り2件はヘテロカプ。
BLを排除すべきだったとも思わないし、BLから選ぶべきだったとも思わない。
(じゃあなんでわざわざ「8件がBLで2件がNL」だなんて書いたのかという話ではあるが)
少しズレている。
たとえば文化人類学や民俗学のような研究であれば、研究対象の文化を破壊してしまうのは「鯨を研究していたら鯨を絶滅させてしまった」ようなもので、
ただ、この論文においてpixiv小説文化は「研究対象」というよりは「データセット」でしかない。
その場合でも倫理的に問題はあるだろうけど、民俗学のような特別な慎重さが求められるような分野と一緒にして考えるべきではない。
このように目立たせることがタブーな界隈であることが想定できた/すべきだった、とまで言うのは難しいように思う。
・「二次創作はグレーゾーンだから隠れてるのに、わざわざ目立たせるようなことをしたのは問題」について
これって「お前がチクんなかったらバレなかったのによー」って言ってるのと何が違うんですか。
一応公共の場に置かれている以上、十分に匿名化されていれば許諾は必要ないと思う。
たとえばchainerでイラストを自動着色するシステムがあるけど、あれの学習に使うデータ全部に許諾が必要かというとそうは思わない。
それは言い過ぎ。
その理屈で言えば肖像権なんてものはない。「仮面付けないで街を歩いている方が悪い」みたいな話になる。
いくらネットに投稿していると言っても、それが朝の全国ニュースで勝手に紹介されることまで想定しているわけではない。
・「再現性のために出典を明示するのは当然」について
そんなことはない。
これは別に素材Aに触媒Bを反応させたら素材Cができた、というような話ではない。
たとえば100人にアンケートを取ったとして、その100人の個人情報全部を載せる必要があるかと言えば、「必要はない」し「プライバシーの観点からも止めるべき」。
凄い今さら感があるが、Deep Learningのフレームワークのchainerの作者が日本人だと知って、開発者のサイト覗きに行ったら、すごく珍しい苗字で良く知ってる名前で、すぐに知人だと気づいた。
いやいやいやいや、どうして彼方と此方が陸続きだと言えるのだろう？
半信半疑の目には、大人びた雰囲気が加算されてたら小さめの実写アイコンじゃ全く分からなくて、プロフィールをつい探してしまった。修士卒業年2012年。浪人したから一年違いで、つまり動機だ。学部。どこだったかな。さらに辿ったら、中学、高校......54期生とあります。自分もそうです。本当にありがとうございました。
紛れもなく、一時期一緒に登校してたくらいには親しかった(と自分が思い込んでいた)元クラスメイトだった。
好きなテレビ番組のどんなSEなら今の心境にあうのか、みくりさんじゃあるまいし、俺には全く分からない。
まだ高校生だった頃、文転する前も彼がお昼休みに知人と黒板を囲んで議論していた内容はほとんど分からなくて追い付けない感じがあった。そして今、卒業から十年以上経過してニライカナイに行っちゃったんだなという自分勝手な寂寥感に襲われてる。
任天堂の岩田さんの同級生みたいにいつか語れる？そんな贅沢ができるほどにはまだ、自分の道は到達線には程遠い。言葉も出てこない。
Babelink
作った動機は、そっくりNAVIをつくった人と似ていて技術の勉強のためと今ある類似検索のサイトへの不満からです。
そっくりNAVI - 気になる子の顔写真で、似てるAVを検索できるサイトを作った
http://anond.hatelabo.jp/20160719033025#tb
ディープラーニングは最近流行りの技術で、一般的な物体の認識では人間に匹敵するか
今回は自分が持っている画像や有名人に似ているAV女優を探すという
極めて実用的な問題にその手法を試したいと思い、サイトをつくってみました。
■使ったライブラリなど
・PostgreSQL (データベース)
・flask (Web構築)
・dlib (顔検出)
・Awesomplete (入力補完)
ぼくは一応エンジニアのはしくれですが、pythonとか仕事でちゃんと使ったことないレベルです。
それでも３~４ヶ月程度である程度のサイトはつくれるので、みなさんも是非つくってみてください。
■課題
ディープラーニングでは非常に多くの画像を機械に学習させる必要があるのですが、
現状では学習のための画像がまだまだ足りていないので、あまりいい精度はでていません。
あとはディープラーニングで精度を高めるには、ハイスペックなGPUマシンが必要になるのですが、
そんなもの持っていないので精度をこれ以上あげるのは難しかったです。
そんなかんじで、まだまだ改良の余地はたくさんあるので、楽しみにしていてください。
■参考にしたサイト
http://anond.hatelabo.jp/20101203150748
京大で画像処理を学んだ僕が本気でエロWEBサービス作ったった
http://anond.hatelabo.jp/20130122180847
画像の収集はサーバー容量の問題もあり、していないので画像検索を気軽に試してみてください。
Babelink
ビッグデータ解析で統計が判る奴がほしい、AIに詳しい機械学習を使える奴が欲しい。
産業界とは言わなくても、一部の経営者が言うセリフっていつも同じだ。
一瞬でブームに乗って金を集めて仕事にしてしまえば、ブームが終わるまで稼げる。
だから、絶対にそういう経営者の言うことを聞いて、将来を決めてはいけない。
いま日本に圧倒的に足りないのは人工知能に詳しい人材 - shi3zの長文日記
人材が足りないとは言うが、じゃあ具体的にどの程度足りないのか（つまり需要の絶対数だ）は言わない
例えば、大雑把に大学生は５０万人程度卒業する。就職希望者は３８万人で、内定者数が３５万人。
３万人の内定が無い学生が、全員AI（ディープラーニング）を学んだとして、活躍の場はあるか。
無い。
例えば、100社が同程度採用しているとしよう。3000人～5000人だ。
専門的な研究は難しいが、そこまでは必要ないと言う。学ぶのは簡単だと。
逆に言えば、簡単な学習すら現在雇っているエンジニアにさせる気は無いという意味だ。
ここが一番のポイントになる。
つまり、一部の経営者がほしいのは、オペレーターだ。ピペットドクター（ピペット土方）と同じ。
ある道具を上手に使える期間工が欲しいのであって、道具そのものの研究者は要らない。
そして、必要であっても雇っている労働者を習熟させる手間は惜しむ。
それが今後ずっと使えるか解らないから自分達で学習するのはもったいない。
だれでも学べる技術すら自分達の労働者には学習させない。そのコストをかけない。
つまり、新入社員に新しい技術を、アイデアと手数で一斉に形にする。
モノになるのは1つか2つあれば良い。モノにならなければ、切れば良い。
ダメだと思えば撤退する、損害が広がる前に見切ったほうが経営者としては有能だ。
当然その技術を扱う社員は、技術を持たない社員と同じに見える。
例えば、誤差逆伝播法について理解していて欲しいという言い方はしない。
Caffe、Pylearn2、Chainerいずれかのフレームワークが扱えて欲しい、と言う。
ツールが使えて欲しいのだ。CUDAのコーディングが出来る必要もないが、チューニングはして欲しい。
そうすると、ツールが廃れた時、そのツールが使える価値はゼロになる。
技術者の長年の課題ではある（技術の陳腐化は避けがたい）が、それだけを学ぶのは危険すぎる。
基礎を理解していればツールの習熟は早い。ツールだけしか使えなければ乗り換えは困難だ。
使えないより、使えるやつをオレは採る、と。
それはそうだろう。モノにならなきゃ切って当然と思ってるんだから。
興味があったりやってみたいならやれば良い。ただし、基礎を疎かにしてはいけない。
現在のディープラーニングによる画像処理は、言ってみれば特徴量抽出とマッチングだ。
原画像を変換しては特徴量を出し、組み合わせて覚えておいて、正解を探す。
正解を覚えさせる（結果の誤差をなくす）部分に1つアイデアが入ったことで一気に実用化が進んだし、できるとわかってからは研究も盛んにはなった。
機械学習をやってみようと思った時の入り口として、フレームワークは手軽だし良い時代だ。
それがなくなった時にどうするか、だ。
