Recap of TensorFlow Dev Summit 2018 in 信州に参加しました & LTしました #tfug #GDG信州

4/13(金)に塩尻インキュベーションプラザ(SIP)で開催された、Recap of TensorFlow Dev Summit 2018 in 信州に参加しました。
Recap of TensorFlow Dev Summit 2018 in 信州 - connpass

資料はconnpassの他、当日の様子がTogetterにまとめられています。
Recap of TensorFlow Devsummit 2018 in 信州のまとめ - Togetter

最近、機械学習にふれており、TensorFlowまわりの近況を知りたくて参加しました。

以下メモを残しますが、誤りがあればご指摘ください。

まずTensorFlow Dev Summit 2018の全体的な話がありました。

現地では1セッション15分、しかもいずれも延長が無いという濃密なものだったようです。

全体俯瞰で気になった内容は以下でした。

　
引き続き、Tensorflow.jsのメモです。

Tensorflow.js + ブラウザで、機械学習・ファインチューニングと訓練済モデルの移植ができるようになる
- ユーザに特化した体験を提供する時に、ブラウザの学習を使う
Tensorflow.jsで画像を認識させるには、imgタグを使えば良い
Separable Convolution
今年のGoogleのエイプリルフールの舞台裏では、Tensorflow.jsが使われていた
- 方向分解特徴や時間的特徴の利用

　
その後、ブラウザ(TensorFlow.js)と、モバイル(TensorFlow Lite)の画像認識デモがありました。

を実体験できて良かったです。

　
今後も、理論を学びつつ、ツールの使い方も学んでいかないとなーと思いました。

TensorFlowのチュートリアル後の簡単な例を、体験を交えながらの発表でした。

正弦波・矩形波を使ったTensorFlowチュートリアルのような内容で、さくさくとモデルができていったのが印象に残りました。

電子工作系ではこんな感じでデータを取るのかと参考になりました。

自分のLTです。

　
枠が空いていたこともあり、せっかくなので最近やっていたことをLTしました。

内容は「Google Drive APIによるOCR & Doc2Vec を使って、IPA過去問の類似度を出す」です。

会場に来ていた方に質問したところ、

と、なかなか緊張する中でのLTでした。

GDG信州分科会として、電子工作勉強会グループ「LED信州」を立ち上げるというLTでした。

一人で電子工作していても詰まってしまうところがあるので、身近にこのような勉強会があるのはありがたいです。

kehiさんや会場からの質問に対して、adamrockerさん・kobayutaponさんが回答するという形でのパネルディスカッションでした。

会場からもマニアックな質問などが出ていて、いろいろと盛り上がりました。

GDG信州のイベントではパネルディスカッションがあることが多く、いろいろな方面からの質問や回答を聞けて良いです。

GDG信州のイベントの予告がありました。

　
最後になりましたが、開催してくださった関係者のみなさま、ありがとうございました。