【勉強会メモ】【京都開催】LINE Developer Meetup in Kyoto #21
日時:2017/10/20(金) 19:00 〜 21:15
場所:京都烏丸コンベンションホール
2018年に京都に新たな開発拠点を設立するとのことで、それ向けたキックオフ的な開発者向けイベント。開発者向けとはいえ参加者の半分くらいは学生だったので、そういう意味合いが強そうな印象。現時点で何も構えていない土地にこれから乗り込んでくる中で初めて開催したイベントに100人以上の人を集める影響力はさすがとしか言いようがない。イベントの中で京都オフィスでClova開発チームを立ち上げることが決定したとの発表もあり、力の入れようが感じられた。
セッションの内容はClovaと機械学習についての二本立てで、学生も多かったため難しい内容ではなかったが、注力している分野だけあって経験に基づく知見は込められていたように思う。
AIプラットホームClovaについて/taiichiさん
Clova と近々発売されるnewデバイスの紹介。既に発表されているCHAMPなどが紹介された。
Clovaアーキテクチャ
⇒全て自社で開発
プラットフォーム開発
Clova Interface Connect(CIC)
Clovaを利用できるデバイスやアプリを開発するためのSDKやAPI
Clova Extension Kit(CEK)
自分たちがClovaに新しいサービスを提供できる
課題
音声認識の難しさ
- 音声認識間違い
- 読み上げ間違い
言語処理の難しさ
- 言語理解の間違い
- 正しい応答って何?
- こんにちわ?こんばんわ?
- コンテンツは無限
Skills
- 音楽、天気、チャットなど
- 来週リリース:ラジオなど
- 近日リリース:カレンダー、リモコン、LINEなど
機械学習を始めるための第一歩/tkengoさん
機械学習のイメージ…数学が必須、難しいなど
⇒というイメージをいったん捨てる
まずは理解できる楽しさを知ろう
機械学習を理解する
すごいけどなんでもできるわけではない
パターン(ルール)の発見
例) 広告費が増えれば増えるほどクリック数も増える ⇒関係性を考える y=ax+b パターンからの予測 a=100でb=1000だったら… aがいくつの時bがいくつになるという未知の状態を予測する
機械学習の本質
パターン(ルール)の発見
パターン=未知のパラメータ を見つけていく
- データから探していく
- 発見したパラメータを使って将来を予測
⇒ これがイメージできるようになることが大事
未知のパラメータを理解する手法を理解するために数学の知識が必要
理論を理解する
やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん
やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん ~アヤノ&ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで~
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※発表されたtkengoさんの著書
実装までの道のり
- 理論を理解する
- 理論を理解した次のステップでアイデア
- 理論と実装のギャップ
理論と実装のギャップ
- 実際は勾配法や正規化の実装などしない⇒既に先人たちが実装している
- データ前処理⇒だいたい一発ではうまくいかない(データマエショリストとう言葉もある)
- アルゴリズム、素性、ハイパーパラメータの選定が重要
⇒実際は実験と改善の繰り返し
- いろんなものを試して、試行錯誤をして進めていく
- アプリ開発をするようにやってみて手を動かして理解することも多い
座学だけでなんとかなるほど甘くない
手を動かしていくうちにわからないことが出てきてまた調べる
まとめ
- 理解できる楽しさを知る
- 実装できる楽しさを知る
プログラミングのはじめたてのころを思い出してみる
- 仕組みを理解できた頃の楽しさ
- プログラムが動いた時の楽しさ
- 勉強を継続できたモチベーション
⇒ 環境は既に整っている
理論と実装はどっちも大事