Xử lý tốc độ phát triển nhanh chóng của cộng đồng

Tháng 8 năm 2017

Sam Witteveen và Martin Andrews đã bắt đầu xây dựng TensorFlow và Deep Learning Singapore vào tháng 2 năm 2017. Cộng đồng này đã tăng lên 1,6 nghìn thành viên chỉ trong 8 tháng. Trong buổi phỏng vấn, họ đã thảo luận về một số thách thức có một không hai với sự phát triển nhanh chóng như vậy, cũng như cách làm cho nội dung kỹ thuật trở nên thú vị và thú vị.

Martin Andrews Sam Witteveen

Sam và Martin thân mến, hãy chia sẻ lý do bạn quyết định thành lập một cộng đồng Học máy và học sâu tại Singapore.

Sam: Martin và tôi bắt đầu nói về việc hình thành một cộng đồng từ tháng 11 năm 2016. Chúng tôi nhận thấy mọi người quan tâm đến Học máy và Học sâu, nhưng thực sự không có tổ chức gặp mặt nào. Chúng tôi chính thức bắt đầu vào tháng 2 năm 2017 sau một số hoạt động quảng bá tích cực từ phía chúng tôi. Martin là diễn giả tại rất nhiều sự kiện về Python và tôi đã liên hệ với công ty khởi nghiệp tại địa phương.

Ngay từ đầu, triết lý của chúng tôi là tạo nội dung cho cả người mới bắt đầu và nhà phát triển nâng cao, kết hợp với các buổi nói chuyện ngắn và/hoặc diễn giả khách mời.

Martin: Một phần nữa của triết lý là chúng tôi sẽ không trò chuyện mà không có mã: Tất cả những người nói đều cần phải đưa ra những mã hoạt động hiệu quả. Mặc dù Singapore có nền MeetUp sôi động và có văn hoá mọi người đến một hoặc nhiều buổi MeetUp mỗi tuần, nhưng việc thuyết phục mọi người trò chuyện tại các sự kiện lại khá khó. Khi mới bắt đầu, chúng tôi biết rằng đây sẽ là một vấn đề, nên cả Sam và tôi đều đã trao đổi về mọi sự kiện của mình. Vì vậy, ngay cả khi không có diễn giả khách mời, Sam và tôi đều đảm bảo nội dung dành cho người mới bắt đầu và nội dung hiện đại hơn tại mọi sự kiện. Chúng tôi cũng tin rằng các sự kiện cần phải xảy ra thường xuyên và đáng tin cậy. Google đã cung cấp một địa điểm có sức chứa 200 người cho các sự kiện của chúng tôi. Điều đó rất hữu ích, vì điều đó có nghĩa là chúng ta không phải lo lắng về khía cạnh đó.

Việc xây dựng mạng lưới mối quan hệ có phải là một phần trong sự kiện của bạn không?

Sam: Ý tôi là chúng tôi không ngăn bất kỳ ai kết nối với mọi người, nhưng thực sự không có thời gian dành cho việc kết nối. Dù vậy, mọi người vẫn kết nối với nhau theo cách tự nhiên.

Martin: Pizza, vì một lý do nào đó, thực sự rất đắt đỏ ở Singapore và chúng tôi chưa thể thống nhất về bất kỳ món ăn nào khác dành cho nhà phát triển (cười). Chúng tôi không có thức ăn nào.

Các cuộc gặp gỡ của chúng tôi thường diễn ra từ 7-9 giờ tối, và sau đó khoảng một nửa số đám đông giải tán và phần còn lại chỉ tụ tập và trò chuyện.

Bạn đang nói về việc quảng bá các buổi gặp mặt của cộng đồng. Bạn đã thực hiện việc này như thế nào, bạn đã sử dụng những công cụ nào?

Sam: Truyền miệng là cách mọi người biết về chúng tôi. Chúng tôi cũng đảm bảo cung cấp ít nhất một chủ đề "nóng" như phụ đề hình ảnh ở mỗi buổi gặp mặt. Đây là một yếu tố quan trọng để thu hút mọi người quay lại. Mỗi tháng, chúng tôi cũng đã chọn một chủ đề trọng tâm. Chúng ta có một chủ đề của tháng này. Ví dụ: chúng tôi đã đề cập đến Học sâu dành cho thiết bị di động, các chủ đề khác nhau xung quanh văn bản, v.v.

Trước khi có buổi gặp mặt đầu tiên, tôi đã đăng một số thông báo trong các cộng đồng nhà phát triển và công ty khởi nghiệp trên Facebook. Kể từ đó, chúng tôi vẫn sử dụng Meetup.com và trang này hoạt động rất hiệu quả.

Chỉ trong vòng 7 tháng, số lượng hội viên của kênh đã tăng từ 0 lên 1,6 nghìn thành viên. Đâu là những thách thức đặc thù liên quan đến sự phát triển nhanh chóng như vậy?

Sam: Một trong những thách thức của chúng tôi là làm cho các buổi gặp mặt trở nên thú vị đối với những người mới tham gia chưa được trải nghiệm các buổi gặp mặt trước đó, đồng thời cho nhiều thành viên lớn tuổi hơn muốn có nội dung nâng cao hơn. Bây giờ, chúng tôi đang nghĩ việc lặp lại nội dung dành cho người mới bắt đầu dưới dạng các sự kiện “cập nhật thông tin” riêng biệt. Ngoài ra, vì TensorFlow quá tiên tiến nên có nhiều người đến các buổi gặp mặt đều cảm thấy rằng việc này có thể hữu ích cho họ, nhưng họ chưa chắc chắn 100% về điều này. Vì vậy, Martin và tôi đã tích cực sẵn sàng trò chuyện cùng tôi. Thách thức của chúng tôi là tìm những người đang thực hiện các ứng dụng ML/DL thú vị, sau đó mời họ xuất hiện và thảo luận về nó.

Martin: Người mới bắt đầu không quá dễ hát – họ chỉ muốn học mà thôi. Người thành thạo luôn muốn những nội dung nâng cao hơn. Vì vậy, chúng tôi phải cân bằng nhiều yếu tố giọng hát hơn với đánh giá của mình về cách kết hợp phù hợp. Việc tìm ra những chủ đề mới và thú vị để thảo luận mỗi tháng cũng không hề dễ dàng.

Sam: Chúng ta cũng đang phát triển quá nhiều không gian gặp mặt (cười).

Người mới bắt đầu làm quen với Học sâu khó đến mức nào?

Sam: Nếu biết cách lập trình, bạn có thể tiếp thu các kiến thức cơ bản rất nhanh. Chúng tôi biết rằng mọi người có thể chưa có kinh nghiệm sử dụng Python, vì vậy, chúng tôi đã gửi một đường liên kết đến một lớp học Python cơ bản trước khi tổ chức sự kiện “Ngày cho người mới bắt đầu” mà chúng tôi tổ chức. Tôi rất hài lòng với phản hồi sau đó. Gần như tất cả 100 người tham dự đều cảm thấy họ đã học được rất nhiều điều.

Martin: Thay vì độc quyền, chúng tôi cố gắng nhấn mạnh rằng tất cả mọi người đều có thể thực hiện Học sâu. Chúng tôi cũng cố gắng làm cho tất cả các ví dụ của mình trở nên trực quan. Ví dụ: tôi đã tự ghi lại câu nói của mình trên điện thoại Android, sau đó chúng tôi chuyển đổi các chữ số đó thành ảnh chụp phổ và dùng một mạng tiêu chuẩn để phân biệt những chữ số đó. Điều này tạo ra một ví dụ cho người mới bắt đầu và cũng thú vị với nhiều người tham dự nâng cao hơn. Sam đã sử dụng khái niệm CycleGAN để cho thấy mùa đông ở Singapore trông như thế nào, điều này chưa bao giờ xảy ra trong thực tế. Chúng tôi cố gắng khuyến khích các thành viên trong cộng đồng thử nghiệm những điều mới và tận hưởng niềm vui trong khi làm việc đó.

Sam: Công nghệ thật sự thú vị nếu các em có thể thể hiện nó theo cách thú vị. Tôi nghĩ chúng tôi được tôn trọng bằng cách chỉ ra những điều không hiệu quả và cách chúng tôi có thể giải quyết. Do đó, chúng tôi không được coi là mình biết mọi thứ ngay từ đầu và có tất cả câu trả lời.

Bạn chia sẻ rằng rất khó để tìm được người sẵn lòng phát biểu trong các buổi gặp mặt. Bạn đang thúc đẩy họ như thế nào và bạn thành công đến mức nào?

Martin: Chúng tôi gửi một bảng câu hỏi cho từng thành viên mới (MeetUp.com có thể tự động gửi bảng câu hỏi). Về cơ bản, chúng tôi sẽ hỏi họ kinh nghiệm như thế nào, liệu họ đã từng sử dụng Học sâu trước đây hay chưa. Có một câu hỏi được đặt ra là: "Nếu họ thành công, họ có nói về điều đó không?" Vì cách diễn đạt của nó khá khó để từ chối (cười). Hơn 80% người dùng cho biết họ có khả năng sẽ nói, nhưng vẫn khó để biến mục tiêu đó thành hiện thực. Chúng tôi đang cố gắng giúp mọi người có thể đưa ra ý kiến cực kỳ đơn giản, thúc đẩy ý tưởng rằng nếu có ai nói nhanh về trải nghiệm cá nhân của họ về Học sâu, thì toàn bộ khán giả sẽ đều háo hức được biết.

Có vẻ như bạn đang gặp rất nhiều vấn đề. Bạn tổ chức và tìm thời gian chuẩn bị cho các buổi họp mặt và điều hành cộng đồng như thế nào?

Sam: Việc tổ chức các buổi gặp mặt không tốn nhiều thời gian. Chuẩn bị nội dung là việc mất nhiều thời gian.

Martin: Một trong những lý do cá nhân của tôi làm việc này là tôi muốn có thời hạn nhân tạo để sản xuất nội dung mới mỗi tháng. Nếu không, cũng rất dễ bị bỏ qua. Chúng tôi cũng muốn tìm hiểu xem “ai là ai” trong bối cảnh ở địa phương, vì chúng tôi nghi ngờ rằng nhiều người có thể bị giấu giếm trong các khuôn viên trường đại học.

Công nghệ học máy và học sâu có thể được áp dụng theo nhiều cách thú vị. Bạn có ví dụ nào từ cộng đồng của mình không?

Martin: Một trong những thành viên của chúng tôi đã dùng công nghệ học chuyển đổi (trong đó bạn sử dụng một mạng đã huấn luyện trước và huấn luyện mạng đó để nhận dạng đối tượng mới) rồi huấn luyện mạng đó nhận diện gia đình của mình qua các bức ảnh kỳ nghỉ. Tôi không biết rằng ai đó sẽ thử điều gì đó như thế này hoặc nó sẽ thực sự hiệu quả. Ý tôi là mạng được huấn luyện trước không được xây dựng để nhận dạng những người cụ thể.

Sam: Chúng tôi có những người làm việc với các công ty khởi nghiệp về việc thu thập dữ liệu để theo dõi xem người cao tuổi có bị ngã hay không. Dựa trên dữ liệu này, họ đang cố gắng dự đoán xem họ có cần cử người nào đó kiểm tra xem người cụ thể này có cần giúp đỡ không.

Các thành viên có kiến thức chuyên môn về miền của riêng họ và bạn sẽ cho họ một số mẹo. Thật tuyệt khi sau đó họ quay lại và cho bạn biết phương pháp đó có hiệu quả không.

Bạn mong đợi điều gì nhất trong tương lai gần?

Sam: Frank Chen thuộc nhóm Google não sẽ nói về những gì sắp tới với TensorFlow. Thật tuyệt khi anh ấy sẽ đến với tư cách là diễn giả, và anh ấy cũng đã chọn nhóm của chúng tôi để đưa ra thông báo.

Martin: Chúng tôi rất mong được phát hành TPU cho nền tảng đám mây...

Sam: Chúng tôi cũng sẵn sàng trao đổi với những nhà tổ chức khác, đặc biệt nếu họ ở khu vực này và muốn diễn thuyết. Chúng tôi luôn tìm kiếm các diễn giả và cũng rất hân hạnh được trò chuyện tại các Buổi gặp mặt khác trong khu vực.