俵言

しがない社会人が書く、勉強とかのこと。最近は機械学習や kaggle 関連がメイン。

Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜 に参加しました。

kaggle 機械学習 イベント参加メモ

以下の イベントに参加して来ました。

connehito.connpass.com

LT × 12本と、1つ1つの時間は短くても情報量の多いイベントです。最近ブログ書いてないなーと思ったので感想などを書くことにしました。

ちなみに Connehito Marché とは

Connehito Marché（コネヒトマルシェ）は"みんなの「知りたい」「知ってる」をおすそ分け！"をコンセプトにコネヒト株式会社が開催している参加者が主役の勉強会です。 普段の業務などで得た学びや苦労、何でもいいのでみんなにおすそ分けしてください！

という主旨の勉強会だそうで、今回は機械学習・データ分析がテーマですが過去には Android だったり web フロントエンドだったりサービスデザインだったりと結構色んなテーマで行われているみたいです。

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【画像処理 & 機械学習】論文LT会！ #5 @ LPIXEl に参加しました。

画像処理 深層学習 機械学習 論文紹介 イベント参加メモ

めっちゃ今更ですが(イベントから気付けば二週間経過)、LPIXElさんで 2019/7/22 に行われた論文LT会で参加 & LT発表をしてきた感想を残しときます。

lpixel.connpass.com

既に #6 が開催された後なのですが、そのまとめを id:mocobt さんが書いてくれると聞いたので #5 もついでに公開しようかなと。お蔵入りしかけてましたが。 しかも #6 のまとめの方が先に公開されてしまった、何てこったい...

mocobt.hatenablog.com

今回は何故かはわからないですが kaggler の侵略に遭ったため、発表者9人中4人が Kaggler Master という異例な事態でした。(某🐸さんに目を付けられたのが始まりだったのかも。)
当日は以下のような感じだったので、

しがない Expert にとっては肩身が狭かったです笑

既にまとめや感想を上げてる方がいらっしゃるのでそちらもご覧ください。kaggle tokyo meetup #6 のときと同様にえじさん( id:ejinote )が詳細なメモを残してくれているので、この記事は軽めの感想で済ませようと思います。

amalog.hateblo.jp

kaeru-nantoka.hatenablog.com

因みに前回(#4) の発表内容のメモも書いているので、興味があればどうぞ。

tawara.hatenablog.com

  • LT 一覧
    • When Does Label Smoothing Help?
    • Unreproducible Research is Reproducible (ICML2019)
    • Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network を巡るあれこれ
    • Move Evaluation in Go Using Deep Convolutional Neural Networks
    • Gait Recognition via Disentangled Representation Learning (CVPR2019)
    • Interpretation of Neural Networks is Fragile (AAAI2019)
    • Mask Scoring R-CNN (CVPR2019)
    • Learning to Generate Synthetic Data via Compositing (CVPR2019)
    • Distilling the Knowledge in a Neural Network (Deep Learning and Representation Learning Workshop at NIPS2014)
  • おわりに
  • 余談
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メモ : TLで気になった本を羅列する (~2019/8/3)

書籍紹介 備忘録

Twitter などで見かけた本とか雑誌で気になったものはとりあえずブクマするのですが、いつの間にか結構たまってえらいことになってたので整理のために書きました。新しい順(※発売日順ではなく僕が知った順)に列挙しています。
知った元(主に人のTweet)とかも貼ってますが、過去のものほど思い出が蘇ってちょっと楽しい。

尚、あくまで整理のために読んだことのない本を羅列しただけです。本をちゃんと読んだうえで、「これめっちゃオススメです！」とか「すごくためになりました！」という記事では無いので悪しからず。リストを見て「その本すごいおススメだよ」とか「その本よりもこの本が良いよ」というご意見は大歓迎です。

  • 一覧
    • 統計思考の世界 ~曼荼羅で読み解くデータ解析の基礎
    • Practical Developers ――機械学習時代のソフトウェア開発[ゲームアプリ/インフラ/エッジ編]
    • 世界で闘うプログラミング力を鍛える本 ~コーディング面接189問とその解法~
    • つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング
    • データマイニングエンジニアの教科書
    • Newton(ニュートン) 2019年 09 月号 [雑誌]
    • The DevOps 逆転だ!
    • ディープラーニング革命
    • 統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―
    • データ指向アプリケーションデザイン ― 信頼性、拡張性、保守性の高い分散システム設計の原理
    • 文化人類学の思考法
    • ことばのデータサイエンス
    • いかにして問題をとくか
    • Foundations of Data Science (2019)
    • Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play
    • The Hundred-Page Machine Learning Book
    • ビット・バイ・ビット -- デジタル社会調査入門
    • すぐわかる統計処理の選び方
    • みんなのデータ構造
    • Causal Inference Book
  • 終わりに
  • おまけ : GoogleNext19 に行った人が見てきた Google の中の人のおススメ本
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小ネタ : SlideShare でハイパーリンクがクリックできない問題を調べた

SlideShare 発表資料 小ネタ

※この記事での "ハイパーリンク" という単語の使い方は微妙ですがご容赦下さい。

ことの発端

先日エルピクセルさんが開催してる論文LT会で発表してきました。(感想はまた別に書きたい。)

lpixel.connpass.com

このとき僕が発表した内容が Disentangled Representation 関連で、この言葉を知ったきっかけである NeurIPS2018読み会@PFN (因みに振り返り記事も書いてました) で発表されていた資料(その1、その2)や、最近の動向の参考資料にハイパーリンクを張っていました。
(地味な所ですが、SlideShare の SpeakerDeck に対する優位性の一つはハイパーリンクが有効に出来ることだと思います。)

ところが、 SlideShare に upload してみるとクリックが出来ません。


以前スライド上の右端に設置したハイパーリンクが「次に進む」と衝突してしまうというミスをしたことがあったのですが、今回はテキスト全体をハイパーリンク化しています。

また、資料全体としてハイパーリンクが無効になっているのかと思いきや、資料の最後におまけとして設置した論文リンク集の方はクリックが有効でした。

※埋め込みだと反応が悪いかも(一旦前(後)ページに移動して戻ると反応)。SlideShare 上ではちゃんとクリック可能です。また、PC閲覧モードじゃ無いとクリックできないかもしれないです。

SlideShare で日本語フォント関連のトラブルが起きるのは有名な話なので、

みたいに思っていたのですが、調べてみたら予想外の理由だったというのが今回のお話。実は古くから知られてる話みたいなのですが、結構驚いたので覚書として記事を書くことにしました。

  • ことの発端
  • そもそも公式の仕様だった
  • 何とかならんのか？
    • 非表示スライドを入れてみる
    • 愚直解：先頭に何らかのスライドを入れる
  • おわりに
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