JuliaTokyo#4LT 僕とJuliaと時々Mocha @vaaaaanquish
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Deep Learningハッカソン
• DeepLearning もくもくハッカソン 〜家に帰るまでがハッカソンです〜
• 2015/05/23(土)~24(日)
• 当日のTogetterhttp://togetter.com/li/826176
当日• きんいろDeepLearning
White scenery, @showyouhttp://showyou.hatenablog.com/entry/2015/05/24/174621
• 建築コンペをdeep (learning)に審査してみたSlideShare, Akio Ohta http://www.slideshare.net/AkioOhta/deep-learning-48538031
• ディープラーニングで本田翼を見分けたい。Just another Blog sitehttp://hogehuga.com/post-409/
手慣れてないと…
• 機械学習は色々時間がかかる > 面倒なライブラリ, フレームワーク群(小声)
> DeepNetは特にパラメータが多い
• 手慣れてないと実験すらままならない状況 > 結果として見れる状態にするので精一杯
Juliaのメリット• 誰にも頼らない行列計算!簡単!
• RecurentNN.jl, RandomForest.jl,NN.jl, SVM.jl, Mocha.jl, DataFramesMeta…, etc ある!簡単!
• 中身もJulia!速い!拡張性!簡単!
Mochaのメリット
• 既存のライブラリだとCaffe, Chainer, Pylearn2を凌いで最も簡単にDeep Learningに手が届く(※個人の主観です)
• 速度, 精度も他ライブラリと同レベルかそれ以上
• 中もJuliaなのでカスタマイズが簡単
デメリット• Mochaデメリット:
> Mocha Toolsはまだまだ不便 (データの正規化や水増し)> 配布される学習済ネットワーク → 他ライブラリとの連携もなし
• Juliaデメリット:> ユーザが少ない
Julia, Mochaまとめ• 機械学習界において最強 (※個人の主観)
• このLTを元に記事を書く予定> 好きな人を増やし隊> 情報を増やしていこう!
• 「これからはJuliaの時代」> JuliaとMochaの発展を願います