2017 年 8 月
Sam Witteveen と Martin Andrews は、2017 年 2 月に TensorFlow と Deep Learning Singapore を開始しました。コミュニティのメンバーは、わずか 8 か月で 1,600 人に増加しました。インタビューでは、急速な成長に伴う特有の課題や、技術的なコンテンツを面白くて楽しいものにする方法について説明しました。
Sam、Martin、シンガポールで ML とディープ ラーニングのコミュニティを立ち上げた理由を教えてください。
Sam: Martin と私は 2016 年 11 月にコミュニティの形成について話し始めました。ML とディープ ラーニングへの関心は高まりましたが、実際には交流会というグループはありませんでした。活発なプロモーションを経て 2017 年 2 月に正式に始まりましたMartin は多くの Python イベントで講演者で
当初から、初心者から上級者までを対象としたコンテンツを作成し、ライトニング トークやゲスト スピーカーも参加するという方針を掲げていました。
Martin: また、「コードがないと話せない」という考え方もあります。話す人は誰でも、機能するコードを見せる必要があります。シンガポールには活気に満ちた MeetUp シーンがあり、毎週 1 回以上の MeetUp に参加する文化がありますが、イベントで参加者に発言してもらうのはかなり困難です。設立当初は、これが問題になるとわかっていたので、サムと私はそれぞれのイベントで講演を行っています。講演者がいなくても、初心者向けのコンテンツや最先端の情報を用意しています。また 定期的に開催するイベントに 足を運べる価値もあることも大切ですGoogle では、200 人を収容できるイベント会場を用意してきました。その点を気にする必要がないので とても便利です
ネットワーキングをイベントに含めるか。
サム: 「Google がネットワーキングを阻止するわけではありませんが、ネットワーキングに割り当てられる時間はありません。そうは言っても、人々は今でも有機的にネットワークを築いています。
Martin:シンガポールのピザはなぜかとっても高いので、他のおいしい開発者料理について意見を聞くことができません（笑）。だから食べ物が ないんだよ。
ミーティングは通常午後 7 時から 9 時まで開催され、その後は観客の約半分が散らばり、残りは集まって雑談します。
コミュニティの交流会を宣伝しているということですね。その後どのように取り組んだか、どのようなツールを使用しましたか。
サム: クチコミのおかげで、当社のことを知ってもらうことができました。また、イベントごとに、画像キャプションのような「注目」トピックを少なくとも 1 つ用意するようにします。これが、人々を取り戻すうえでの大きな要因となっています。毎月 焦点となるトピックも 決まっています月のテーマがあります。たとえばモバイルのディープラーニングや テキストに関するさまざまなテーマなどです
最初の交流会の前に 開発とスタートアップの Facebook コミュニティに お知らせを投稿しましたそれ以来 Meetup.com がうまく機能しています
わずか 7 か月でメンバーが 0 人から 1,600 人に増えました。このような急速な成長に伴う固有の課題にはどのようなものがあるでしょうか。
Sam: 私たちの課題の 1 つは、交流会をこれまで参加していなかった新人にとっても、より高度なコンテンツを望む上級メンバーにとっても、興味深い内容にするにはどうすればよいかということです。現在は、初心者向けコンテンツの繰り返しを個別の「キャッチアップ」イベントとして考えています。また、TensorFlow は非常に最先端のため、これが役立つと感じて交流会を訪れる方もいらっしゃいますが、その方法は 100% ではありません。ですから Martin と私は積極的に話せるように努めています。私たちの課題は、ML/DL の興味深い応用をしている人を見つけて、それについて話してもらうことです。
Martin:初心者は声をよくせず、単に学びたいと思っています。上級者はより高度なものを求めますボーカル要素と適切なミックスの 判断のバランスを取る必要があります毎月話題にする話題の新しいトピックを 考えることも大変です
サム: イベント スペースも増えてきています（笑）。
初心者にとってディープ ラーニングの世界に足を踏み入れる難易度は？
サム: コーディングの知識があれば、基礎をすぐに覚えられます。Python に慣れていない方のために、初心者の日というイベントの前に、基本的な Python クラスへのリンクをお送りしました。その後のフィードバックにはとても満足しました。参加された 100 人のほぼ全員が 多くのことを学んだと感じていました。
Martin:Google は、排他的ではなく、誰もがディープ ラーニングを実施できることを強調しています。また、すべての例を視覚的にわかりやすくするよう努めています。たとえば、Android スマートフォンで発話した数字をスペクトログラムに変換し、標準ネットワークを使用して識別しました。初心者レベルの例は上級者にとっても興味深いものになります。Sam は CycleGAN のコンセプトを使用して、シンガポールの冬の様子を紹介しました。これは現実には決して起こりません。YouTube は、コミュニティ メンバーが新しいことに挑戦し、楽しく遊べるようにサポートします。
サム: テクノロジーは、興味深い方法で示せば非常に興味深いものです。何がうまくいかなかったのか、どうすれば解決できたのかを示すことで、多くの尊敬を得ていると思います。そのため、最初からすべてを知っていて、すべての答えを持っているとはいえません。
交流会で講演してくれる人を見つけるのが難しいと回答された方にお伺いします。どのように動機付けを行っていますか。また、その達成にどの程度成功していますか。
Martin:各新規メンバーにアンケートを送信します（MeetUp.com では自動的に行えます）。基本的には、経験の有無、ディープ ラーニングの使用経験の有無を質問し、「成功したら、ユーザーはそれについて話すのか」という質問も出てきます。その表現の性質上、ノーとは言えません（笑）。80% 以上が話す可能性を挙げていますが、話すのは難しいです。Google では、受講者が簡単に思いつくようにし、誰もが Deep Learning の個人的な体験に懸念を抱くようなライトニング トークをすると、聞きたいと思っているだろうという考えを推し進めています。
いろんなことが起きているようですね。交流会の準備やコミュニティの運営のための時間をどのように確保し、時間を確保していますか？
サム: 交流会の企画にそれほど時間はかかりません。コンテンツの準備には 時間がかかります
Martin:このようなツールを導入した個人的な理由の一つは、新しいコンテンツを毎月制作するのに人為的な期限を設けたかったからです。そうでなければ、とにかく外すのはとても簡単です。また、大学のキャンパスに人目につかない人が多いかもしれないと考えていた、地元の人で誰が誰なのかを知りたかったのです。
ML とディープ ラーニングは、さまざまな興味深い方法で応用できます。あなたのコミュニティの例をいくつか挙げてください。
Martin:私たちのメンバーの 1 人が転移学習（事前トレーニングされたネットワークを使用して新しい物体を認識するようトレーニング）を使用し、休暇の写真から家族を認識できるようにトレーニングしました。誰かがこういうことを試すことや、実際にうまくいくとは想像もしていませんでした。事前トレーニング済みネットワークは 特定の人物を認識するようには構築されていませんが
サム: スタートアップと協力して、高齢者が転倒したかどうかを追跡するデータを取得しています。このデータに基づいて、高齢者が助けを必要としているかどうかを確認するために、誰かを派遣する必要があるかどうかを予測しようとしています。
メンバーはそれぞれ独自の専門知識があり、ヒントを与えてくれれば素晴らしいことです。
近い将来、最も楽しみにしていることは何ですか。
Sam: Google Brain チームの Frank Chen が、TensorFlow の今後の展望について話します。彼が講演者として来てくれたことは嬉しいこと、また発表に私たちのグループを選んでくれたことは嬉しいことです。
Martin:TPU がクラウドにリリースされることを楽しみにしています。
Sam: 他の主催者と話す機会も大歓迎です。特に、この辺りにいる主催者が講演を希望する場合は特にそうです。Google では常に講演者を募集しています。同じ地域の他の MeetUp で講演を行うこともできます。