オカヤマ コンピュータサイエンス ラボについて振り返る
オカヤマ コンピュータサイエンス ラボ はじめました
ブログでは全然触れてないけど、今年の夏頃にオカヤマ コンピュータサイエンス ラボというコミュニティ(勉強会)を立ち上げました。
コミュニティのモチベーションとしては「コンピュータサイエンス分野の話をしたい・聞きたいけど、そういう場が無いから作った」というのが一番です。
あとは同じように燻ってる人が居たらとても勿体ないなと思ったので、情報発信・共有の場を作れたら、と思っています。
ボチボチ活動してるのに全然振り返ることもなくやっていてしまったので、今さらながら今年の活動をまとめておこうと思います。
オカヤマ コンピュータサイエンス ラボ Vol.1 (キックオフイベント)
8/18にキックオフイベントとして、オカヤマ コンピュータサイエンス ラボ Vol.1を開催しました。
とりあえず1回目ということで、特にジャンル限定せず、コンピュータサイエンス絡みの話であれば何でもOKということでセッション組みました。急な誘いにもかかわらず発表してくれた小西さん、鳥羽さんに感謝。セッションの内容としては、
というラインナップで、いい感じに散らかったセッション構成になって1回目としては非常に良かったと思います。大体のレベル感とか何でもアリ感が伝わってると嬉しい。Azure Machine Learningについては、サービス開始当初から興味があって、幾つか実験試しながら情報をまとめたりしていたので、この機にちゃんとした勉強会をやるのも良いかなあと思いました。
Azure Machine Learning 勉強会 in Okayama
"この機にちゃんとした勉強会をやるのも良いかなあと思いました。"
からの、Azure Machine Learning 勉強会。
11/17にOITECとの共催でAzure Machine Learning 勉強会 in Okayamaを開催しました。
岡山でMS関連のテクノロジーといえばOITECでしょう！ということで、きよくらさんにお願いして共催で勉強会やることに。ちょっとしたハンズオン形式でやることを考えていたので、実験の内容と手順を固めてOITECスタッフの方々に事前に素振りしていただき、当日のハンズオンフォローをお願いしました。OITECの皆様、ご多忙の折にありがとうございましたm( )m
ハンズオン以外については、Azure Machine Learningの概要を押さえつつ、肝であるモジュールについて可能な限り説明するようにしました。Azure Machine LearningではGUIで各種モジュール(データの読み込み・加工、学習アルゴリズム、学習済みモデルの評価など)をつなぎ合わせて実験を構成することで、簡単に機械学習の実験を実施&Webサービスとして展開できるのが特徴です。が、それらのモジュールで何ができるかわからないとどうしようもない(サンプル動かしてふ～んってなるやつ)ので、まずはモジュールの内容とそれらのつなぎ方を説明した方が良いだろうという意図です。
実際に勉強会としてやってみると、やはり具体的な実例やこれを使って何をするかというアイデアがないと中々ピンとこない、という感じでした。あとは実運用面で、まずデータの収集やクレンジングが難しいよね、とか日々新しいデータを収集して再学習させる仕組みを構築しようとすると別のサービスと組み合わせる必要がある(Azure Data Factoryや自前のシステムへの組み込み)など、踏み込んだ話をするには別の切り口が必要となり、1回の勉強会でカバーできる範囲としては中々厳しいなぁと思いました。
今後の活動
Azure Machine Learning勉強会の反省を踏まえて、統計や機械学習の基礎に関する内容を取り扱うのが良いのではと考えているので、次の勉強会はそういった内容で実施すると思います(何につけても前提知識がある方が理解しやすいはず、という思惑)
あんまり間を空けすぎないようにと思ってはいるんですが、諸事情により最速でも3月開催になりそうですが、忘れ去れらないようにできるだけ早めに動きます。
それでは、次回オカヤマ コンピュータサイエンス ラボ Vol.2でお会いしましょう。ごきげんよう。
