2018年を振り返る
このブログを更新したのが1年ぶりでした。 もう少し更新したいお気持ち
2018年を振り返る
- 忙しかった（1年ぶりN回目）
- 部長になった
- ストレッチを1年続けた
忙しかった
去年やおととしのように課外活動はあまりできないぐらい忙しかった。 Chainerについては、梅澤さんやikeyasuさんやArisaさんのおかげで回ったいえない。 2017年までは一人でやっていた感が強かったが、2018年は、みんなでやった感があってようやくまわりはじめたなという感じです。
大阪でイベント（台風きてましたがｗ）やったりと本当にいろんなことをやったなーと感じた。
幹事の飲み会もほとんどなく、呼ばれるばっかりで正直いつもと違う感じの1年だった
部長になった
上の話も付随するが、部長になりました。
「部長」という役職はほんとうにいじりやすいんだなと感じました。
（マンガやアニメのせいだと思いますが、、、、）
正直、最初は意気込んで空回りして、本当につらいかったのを覚えています。 ひさびさに詰められたしｗ 正直、人を動かすのはめっちゃたいへんやなーと思いました。
ストレッチ
ストレッチを1年通いました。 最初はスノボにいくので、怪我しないようにというのがありましたが、 続けてみると色々改善されるので、とても楽しかったです。
トレーナーの方には本当にご迷惑をおかけしまして、、、、、
2019年は
とにかく 続ける にこだわってみようかなと思いました。 どんなことでも続けるとよいことあるなと思った1年でした
あと体重も増えたりとあるので、メンテナンスに時間がかけられるようにもしたいなと
2017年の振り返り
2017年も色々ありました。 皆様ありがとうございます
2017年を振り返る
- 忙しかった
- 出資を受ける
- オフィス引っ越し（2回目）
って感じでした。 （なんか脈絡ありませんが、、、、）
忙しかった
とにかく忙しかったです。正直心がおれる瞬間もなんどかあり、もう立ち直れないかと思うこともありましたが、皆様の支えがありなんとかなりました。ありがとうございます。
仕事
案件が多く色々なお客様と仕事をさせてもらいました。また、いろんなデータを見る機会があり、きれいな世界を目指しながら現実を知る1年だったなと思います。
また機械学習や人工知能ということばを正しくかつ期待を裏切らないように説明するスキルも少しずつですが学んできました。
出資も受けることができ、株主としての仕事もすこしやりました。株主って大変だなー、取締役って大変だなーと肌で感じました。
VC出身の同僚に話を聞いたりｍPFNの大型調達件など身近なと所でお金が動くのをみて、いままで調達とか出資が遠すぎた所から一気に近くなりました。
人数も一気に増えて正直手が回らなくなりました。そのためいままでやらなかったことが増えました。自分のなかでの立場の変化もありました。
Chainer関連
PFIから独立したことにより、こちらの立場も大きく変化しました。 1年かけて外部の方も増えてきて来年こそろはもっといろんなことができたらなと思います。
名刺やPPTのイメージなどつくってくれた友人に感謝
主催イベント
以下のイベントを主催、運営しました。 数えてみたら結構やってて忙しい中よくがんばったと思う
登壇
3つのイベントに登壇をしました。
正直よくやってたなと思う。。。（あんな忙しい中）
オフィス引っ越し（2回目）
本郷3丁目→大手町→飯田橋と1年間に2回引っ越しをしました。正直大変でしたが、2回目に引っ越しとあったし、1回目のひっこしの時点で2回目も確定してたので、荷物があまりかさばらずすみました
来年は、もう少しやることを絞ろうと思います。（毎年ゆっくりしたいとしかいってない）確実にできることを増やしていきたい （結婚もしたい）
【2017年編】Chainer Meetupなどのイベント活動報告
（Chainer Advent Calender 10日目です。）
昨年と同様にChainer Meetupなどのイベント活動報告をしたいと思います。 昨年と大きく変わった点は、自分がPFIからレトリバに転籍したので、１社員ではなくコミュニティメンバーとして、活動しました。
- Chainer イベント
- Slackチームの作成
- Awesome Chainerの作成
Chainerイベント
今年は忙しくて報告記事が書けなかったので、こちらでまとめて書きます。 今年はMeetup３回とハンズオンを２回（１回は今月）行いました。 招待講演者、LTの方々について改めてお礼を申し上げます。
Chainer Meetup #04
今年初めてのイベントであり、Chainer2の話やPaints Chainerの話をしました。 詳細は以下の通りです。
Chainer v2.0 αで拡張された機能とは？──ニューラルネットワークを実装するためのライブラリ「Chainer」を学ぼう！｜CodeIQ MAGAZINE
ChainerRLの紹介 from mooopan
Chainer Beginner's Hands-on #01
今年初めてのハンズオンイベントです。さくらインターネットの方にさくら高火力をお借りしてハンズオンを行いました。
資料は以下の通りです。
Chainer 3.0.0にも対応しているので、ぜひやってみてください！
Chainer Meetup #05
Microsoftさんにオフィスをお借りして、Meetupを行いました。 以下が動画です。
Chainerのライブラリ群が増えてきたので、その発表は大半になります。
ChainerCV: a Library for Deep Learning in Computer Vision
LT
Chainer Meetup #06
今回は趣向を変えて、Chainerだけでなく、他のフレームワークを使ってる方を呼び、他のフレームワークを使用している人を招待しました。
Chainer v3 from Seiya Tokui
Slackチームの作成
コミュニケーション用にSlackチームを作成しました。 - en - ja)
開発陣はenのほうでコミュニケーションをとったりしてます。
Awesome Chainerの作成
Awesome Chainer をつくりました。こちらで情報を集めていきたいと思います。 GitHub - chainer-community/awesome-chainer
まとめ
昨年より活動ができたのはよかったのと思います。 また、Chainerの公式エバンジェリストの梅澤さんと共に一年間活動をしてきました。 メンバーも少しずつ増えてき、今後もう少し大きな事ができそうな気がしてます。
興味のある方はSlack-jpの#meetup-managementにjoinしてください！
また、引き続きChainerのイベントについては、こちらから発信する予定ですので、 フォローをお願いします！
2016年 の振り返り
今年は本当に色々なことがありました。 人生でここまで色々なことやったのは初めてなのでまとめたかこうと思います。
今年のやったこと
言語処理学会に参加
言語処理学会第22回年次大会(NLP2016) @ 仙台 に行ってきました。学会に初めて参加をしましたし、自分の名前が載っている論文をみるとすごくうれしい気分になりました。COLING 2016 でも同様の内容の論文が採択されて、国際学会デビューもしました。本当にこのような体験をさせていただくことに感謝しています。
オフィスの引っ越し
事務所移転は人生でなかったので貴重な体験ができました。（1月にもまた移転が控えていますが...） 2回も移転に携われるのもないなと思います、
Chainer Meetup開催 * 2
Chainer のイベントは2回行いました。
PyCon JP スタッフおよび参加
カンファレンスの参加とスタッフを初めてやりました。本当に勉強させてもらいました。Chainerなどに活かせることはたくさんあると思いました。
レトリバの起業 PFI→レトリバへの転籍
これだけで一個ブログ書けそうなので、今回はあまり触れませんが、本当に大変でした。大変でした。 また、どこかで書こうと思います。
DL勉強会の主催
初めてDLの勉強会を主催しました。 eventdots.jp
1回で終わらないように続けていきたいと思います。
Twitterでみてみると
今年よくツイートした単語を調べる ⇒ https://t.co/VUa4N3byQg ユーザーローカル #まとめ2016 pic.twitter.com/K8IeHWnnx6
— Hideto.Masuoka (@hidetomasuoka) 2016年12月23日
色々な人と話しながら、(oiwa-kunsanが一番多いっぽい) Chainerのことをつぶやいてたみたい
来年は
そういえば、旅行にいってない（仙台出張と大阪へのライブ参戦はあったけど）ので、来年こそは旅行に行きたいなと思います。 また、いままでやったことに華開けるよう努力を続けていきたいと思います。
微分を理解するために数列をやりなおす
本投稿は機械学習に必要な高校数学やり直しアドベントカレンダー Advent Calendar 2016の15日目です！ 近年、機械学習が物凄く話題になっており、それに付随して数学を学ぼないとやばいという強迫観念にいます。
数学のやりなおし方法
同僚に数学科出身の人がいたので、相談したことがあってすごく感慨深い言葉がありました。 「学校数学は歴史である。小学校１年生で習うが一番古くて段々近代になる」
ということは、「中学からやり直してみよう！」と思い数学の本をぱらぱら読んでました。 中学は余裕だったのですが、数IAの数列で詰まってしまいました。。。 同僚曰く、「数列」ができないと微分にいけず、微分ができないと線形代数にいけないとのことなので、 数列を再勉強しています。（センター試験はBasicで受けたのを思い出した）
数列とは
Wikipediaによると
数学において数列（すうれつ、英: numerical sequence）とは、数が列になったもの (sequence of numbers) を言う。
ちなみになぜ数列が必要かというと、
- 微積分を行う上で「極限」理解する必要がある
- 「極限」理解するためには数列が必要
ということらしい。
等差数列
任意の自然数 n に対して、隣り合う 2 項 an と an + 1 の差が一定のものを等差数列または算術数列という。その一定である二項間の差を公差という。
例
初項 1、公差 2の場合
1,3, 5, 7, 9, 11, 13, ...
となる
等差数列の和の計算
等差数列の和の計算は以下のようになる
初めの数＋公差×（N－1）
初めの数が5、公差が7の等差数列の場合
5＋7×（85－1） ＝5＋7×84 ＝5＋588 ＝593
となる
等比数列
任意の自然数 n に対して、隣り合う 2 項 an と an + 1 の比が一定のものを等比数列または幾何数列という。その任意の 2 項間で一定となる比を公比という。
例
初項 1、公比 2の場合
1, 2, 4, 8, 16, 32, ...
となる
等比数列の和の計算
例)「公比が-3・a3=9」となる等比数列をanを用いて一般のnについての式で表しなさい。
公比が-３なので an = ？・(-3)n の形 a3=9になるように？の値を考えると an = (-3)n-1 となる
感想
等差数列はわかるけど、等比数列の計算ミスが多かったのを思い出した。 来年はもうすこし突っ込んだ内容をができるようにしたいと思います。
参考文献
Chainer Meetupなどのイベント活動報告
（Chainer Advent Calender 4日目です。）
私が担当した以下のChainer関係のイベントについて記載したいと思います。
- Chainer 公式イベント
- PyCon JP 2016 の招待講演
Chainer 公式イベント
ChainerチームとしてChainer Meetupというイベントを行っております。
過去4回行いました。
(#02 のときは忙しくてブログを書く余裕がなく....)
4半期に1回イベントを行い、ユーザーの方との接点をもつことをテーマにおいて行いました。
Chainer Meetup #0 を開催しました。 | Preferred Research
Chainer Meetup #01 を開催しました | Preferred Research
Chainer MeetUP #03 を開催しました | Preferred Research
Chainer イベントの構成
Chainerのイベントは以下の構成でやっておりました。
- 開発陣
- Chainer,Cupyとは？
- Chainerのアップデートについて
- 特別セクション
- 招待講演
- 研究者
- 企業･サービスエンジニア
- スポンサーセッション
- LT
招待講演者、LTの方々について改めてお礼を申し上げます。 また、毎回ドーナツを提供いただくNVIDIAさま、藤山さんもありがとうございます。
PyCon JP 2016 の招待講演
Chainerチームのだれかと雑談をしてたときに、「PyCon JP 出たいよね！」という会話から スタッフになり、招待講演の担当となりました。この件はどこかでブログを書こうと思います。
こちらが当日の得居さんの発表およびレポートです
アンケートを読みましたが、かなり高い評価も頂き担当者として、とても満足いく結果になりました。
今後のイベントについて
Chainerのメンバーと色々議論する中で、現在のmeetupの形式だと様々な人を対象にしているため、 すべてのコンテンツを満足してもらうことは難しいという結論になりました。
そのため今後は、以下の３つのような切り分けにできればいいなと考えております。
（あくまで筆者の考えであり、Chainerのcommunityの見解ではありません）
- ChainerやCupyのコアに対してPRを送るような人
- 上記の人ほどではないが、Chainerを使って開発をしている人
- DeepLearningをこれから勉強したいひと、コードは書かないけど事例を知りたい人
いままで行っていたChainer Meetupを 2. のような位置づけに、
1. は、もっとクローズに行いたいなと考えています。
3 については、Chainer communityではなく、筆者個人のイベントとしてやろうと考えています。 その第一弾として以下を企画しました！ ぜひご参加いただければと思います。
また、引き続きChainerのイベントについては、こちらから発信する予定ですので、 フォローをお願いします！
Chainer Meetup #03 を行いました
7/2(土)にChainer Meetup #03を行いました！
Chainerとは？
Chainerはディープラーニング用に開発されたオープンソースのフレームワークです。Pythonで動作し、実行にはCUDAが使われるため、Nvidia製GPUが必要です。Chainerは複雑なグラフ構造を持つニューラルネットワークを自由に構築し、高速に動作することができます。
Chainer Meetupでの資料（7/5時点で公開されてるもの）
Chainer, CuPy入門 @unnonouno
Chainer, Cupy入門 from Yuya Unno
www.slideshare.net
Chainer Update v1.8.0 -> v1.10.0+ @beam2d
www.slideshare.net
シンパーセプション研究におけるChainer活用事例 @n_hidekey
www.slideshare.net
Chainerを使って細胞を数えてみた @samacoba
www.slideshare.net
ヤフー音声認識サービスでのディープラーニングとGPU利用事例
資料公開待ち
NVIDIA更新情報: Tesla P100 PCIe/cuDNN 5. NVIDIA 井﨑さん
www.slideshare.net
俺のtensorが全然flowしないのでみんなchainer使おう @hidesuke
www.slideshare.net
深層学習ライブラリの環境問題 @yutakashino
www.slideshare.net
Peephole connectionsを実装してChainerのcontributorになった話 @Kotaro_Setoyama
www.slideshare.net
Chainerを使って白黒アニメの彩色実験をしてみた @Eiji_Kb
白黒アニメのディープラーニング自動彩色、線画情報で学習させてみたが単一フレームではともかく動画全体では狙ったような効果は得られなかった。 pic.twitter.com/xQvl6Lx7Lo
— Eiji-K (@Eiji_Kb) June 15, 2016
自動彩色の、学習データとの比較はこれ。 pic.twitter.com/DsMVy1gPnz
— Eiji-K (@Eiji_Kb) June 16, 2016
Real-Time Style Transferについて @_mayfa
www.slideshare.net
On the benchmark of Chainer @delta2323_
www.slideshare.net
ドーナツスポンサー
今回も エヌビディア合同株式会社様に、ドーナツスポンサーになって頂きました！
本日銀座で開催中の #Chainer_Meetup ではドーナツを提供中！ニコ生配信は→https://t.co/cnXp42Nmw4 この後NVIDIAからTesla P100 PCIeとcuDNN 5.1についてもお話しします！ pic.twitter.com/DMj0T5apwZ
— NVIDIA Japan (@NVIDIAJapan) July 2, 2016
毎回準備していただく @yukofujiさんには感謝しております！
次回は
次回は10月ぐらいにできたらいいなーと思っています！
