PyCon JP 2014に参加した
データ解析や機械学習の話が気になったので、PyCon JP 2014に参加した。
PyCon JP 2014 - connpass
会場に電源とれる場所が少なく、あまりメモ取れてなかったので、記憶をたどりながら書いてるけどあんまり覚えてない。
http://www.slideshare.net/atelierhide/py-conjp2014-slideshare
画像認識にDeep Learningを使ってKaggleであった犬の画像か猫の画像かを識別するコンテキストに参加した話で、Deep Learning(PythonのDeCAF)使ったら精度95%以上になったらしい。
http://www.slideshare.net/hamukazu/effective-numerical-computation-in-num-py-and-scipy
numpyとscipyにおける効率的な数値計算について。broadcastやindexを使うとか。
Introduction to scientific programming in python // Speaker Deck
numpy, scipy, matplotlib, scikit-learn, pandasの説明とデモ。ipython使おうというのとnumpyはjuliaよりそんなに遅くないという話をしていた気がする。
ツイートを感情分析する話。公開されているコーパスと感情語辞書を利用してNaive Bayesを使ってポジネガ判定する。精度は49%らしい。厳しい...。
最先端だと70%くらいだろうけど、せめて60%くらいは出ていて欲しいな...、英語だとコーパスとか辞書が整備されているのでうらやましい。
http://nbviewer.ipython.org/github/payashim/tutorial-opencv-python-pyconjp2014/blob/master/pyconjp2014_payashim.ipynb
OpenCVを使った画像/動画処理。OpenCVではBGRで、matplotlib, scikit-imageなどではRGBで色を保持しているので注意が必要らしい。画像処理詳しくないので背景差分とかあんまり知らない話が聞けて楽しかった。
スパム分類を機械学習(Naive Bayes)でやる話で、学習を約10行、テストを約5行でかけて簡単。関係ないけど、テキスト分類軽くしましたという話しを聞くとだいたいNaive Bayesなのはなんでなんだろう、SVMの方が精度高くでるだろうからSVM使えばいいのにとか思ってしまう。
大きい会議になると聴講者のレベルがわからないから話すの難しいそうだなと感じた。全員に分かってもらおうとして初心者でも分かる内容にすると中級者、上級者には少しもの足りなく感じてしまう。一応スピーカーが対象レベルとして初級と中級みたいに選んではいるけど、結局広く知ってもらおうとするとどうしても初心者よりになってしまいそうで、もう少し突っ込んだ話を聞きたいと思うことが何度かあった。
セッションの1つにJob Fairというのがあって、何社かが自社の開発環境とかについて話していた。結構、SlackとJIRAを使っているところが多くて、流行ってるんだなーと思った。JIRAは使ったことないけど、便利そう。
企業ブースみたいなところで、キュレーションサービスのカメリオを作っている方と少しお話をさせてもらった。テーマをどうやって選んでいるか、他のキュレーションサービスとの違い、今後どのように収益化するのかなど色々聞かせてもらっておもしろかった。
懇親会ではエンジニアのイベントに来ているのに気づいたら周りはみんな研究者や研究関係の仕事をしている方になっていておもしろかった。Web系のエンジニアとまったく話してない気がする。これもpythonが科学技術系でよく使われてるからなんだろう。それでもおもしろかったので良かった。
