こんにちは、彌冨研究室のwasabiです。この記事は 彌冨研 Advent Calendar 2019 - Adventar 21日目の記事です。毎日公開されるのがアドベントカレンダーのいいところなのに、遅延してしまいました。楽しみになさっていた方ごめんなさい。 本記事では先日行ったロサンゼルスで感じたこと、おもしろかったことなどをみなさんと共有できたらなと思います。 LAって？ 12月の ロサンゼルス は東京と比べると暖かく大変過ごしやすかったです。映画の聖地として知られるハリウッドを始めとして、サンタモニカビーチなど観光地がおおく、比較的治安のよい都市のようです。世界トップレベル大学の一つであるUCLAもあるのでこれから大学進学、留学などを考えている方は一つ候補に入れみてはいかがでしょうか？ やってきたこと はい、学会発表しにいきました。 今回私達が参加したのは 2019 IEEE I

ちょっと前に、しょうもないことを某所で放言したら思いの外拡散されてしまいました。 機械学習の説明可能性（解釈性）、大半のケースで求められているのは厳密な分類・回帰根拠ではなく受け手の「納得感」なので、特に実ビジネス上は説明可能性に長けたモデルを開発するより、納得できないお客さんを巧みに関係性構築した上で口八丁で完璧に説得できる凄腕営業ピープルを雇う方が重要— TJO (@TJO_datasci) 2019年11月23日 これ自体は与太話なので実際どうでも良い*1のですが、最近色々な研究や技術開発の進展はたまた実務家による考察などを見ていて、「機械学習の説明可能性（解釈性）というのは思った以上に複雑な迷宮だ」と感じることがままあったのでした。 ということで、今回の記事では僕のサーベイの範囲でザッと見て目についた資料などを超絶大雑把にリストアップした上で、主に実務における説明可能性とは何かとい

PyTorch Lightningを使うモチベーション PyTorchは深層学習用のフレームワークなので、ある程度は同じ形式でコードを書けます。しかし、自由度が高いため、学習用のループ処理などがユニークになりがちです。 1人で使う書き捨てコードなら問題ありませんが、チームでコードを共有したり、過去に自作したコードを使いまわす場合は、フレームワークなどの力を借りてコードを形式化する方が効率的です。 （夜のテンションで可読性の悪いコードを書いてしまうことありますよね？） PyTorch Lightningで研究に注力…みたいなカッコイイこと（公式もそう説明してる）を書きましたが… 個人的にはスッキリした学習コードを書きたいというのが本音です。 PyTorch Lightningの活用により、可読性の良い学習コードを書いて、チームで共有したり、過去に書いたコードを使い回したいと考えています。 公

この記事はメイドアドベントカレンダーの17日目の記事です。 初めましての方は初めまして。今日は中の人のメイド文化への接点となったあるイベントと、そこから先の学生部での活動をちょっと振り返るポエムを書こうと思います。 出会い 遡ること2016年8月、大学に入学して当時出来たばっかりの友人に連れられてとある技術イベントに参加しました。そのイベントはこれでした。 jagsa.connpass.com わからない人向けに簡潔に説明すると、Androidアプリ開発の初心者向けハンズオンで、資料を「学生部の学生」が作り、資料の説明を前でするのが「現役のメイドさん」という異色(!?)のコラボイベントだったのです。適当に検索すると色々ヒットすると思うので気になる方はそちらで... そして、イベント終了後に学生部の方やメイドさん、お手伝いに来てくださっていた方などとお話しして入部を心に決め、帰りの電車に揺ら