先日行われたdl4usの修了者懇親会に参加してきました！
今回は修了者懇親会のレポートです。
1.当日の流れ
懇親会は東京大学本郷キャンパスの敷地内のレストランで行われました。
受付→歓談→優秀者の発表→歓談→スポンサー企業の話→松尾先生の〆→解散
という流れです。
GitHubのアカウント順に名札が作ってあるので、
それを受け取って、荷物を置いて修了者の皆さんと歓談しました。
私はネット弁慶でコミュ障ですので、誰も知らない場に出されて会話できるか不安でしたが、
修了者のみなさんはフレンドリーで、みなさんも私と同様に、
知り合いの参加者がいないという方がほとんどでしたので、大丈夫でした。
（知り合い同士で固まる、とはあまりならないので、会話しやすい）
2.歓談内容
10人程度の人と歓談させていただきましたが、
・マネージャーの人
・企画の人
・解析屋の人
が多く、単なる平社員で、解析以外の仕事も抱えている私は少し肩身が狭かったです・・・(笑)
しかし、みなさんプログラムを修了するだけの実力はありますので、
いろいろ技術的な話が通じますのでとても楽しかったです。
また、いわゆる”AI”案件を経験している人ばかりなので、
・要件が決まっていないまま降ってくる
・導入しようとしても、導入先の人が新しい技術である”AI”に関心がなく、導入が難しい
というような、どこの会社も同じだなぁと感じました。
3.優秀者の発表
優秀者の発表は以下のように、
①lesson2の課題(CNNによるcifar-10の分類)
②lesson4の課題(RNNを用いた日英翻訳)
③最終課題(Deep Learningで何か面白いことをやって)
について計6人（だったかな？）の発表がありました。
優秀者の方々の発表を聞いて、私は以下のように思いました。
①ハイパーパラメータチューニングはかなり有効
自分のサーベイ不足だったり、より高度な発想で作られたニューラルネットワークを用いているから、成績が良かったのではないか、と考えていました。
が、実際発表を聞くと、ハイパーパラメータのチューニングを頑張った部分の差で入賞できたのかなという印象を持ちました。
どこまで汎用性のあるハイパーパラメータなのか分かりませんが、試験対象にあったハイパーパラメータだった、というだけだと実運用で怖いなと思いました。
また、私は学生時代からパラメータチューニングをそこまで頑張れる性質ではなく（学生時代にアルミ板をレーザー加工して、先端の揺れが少ない形状にしろ、という演習があったのですが、そこまで場合を尽くせませんでした）、もっと気合を入れて頑張らないといけないなぁと身が引き締まる思いでした。
②ビジネス性の高い発想が評価された
発想が良くて、上手くディープラーニングできた人の評価が高かったのでは、と思っていましたが、蓋を開けてみると本当に上手くいっている人は一握りのようでした。
むしろ、ビジネス的に発展性があるものや有意義なテーマを立てて、適当にアプローチしたほうが評価されていた印象を受けました。
こればかりはディープラーニング以外にもアンテナがある人でないとうまくできないですし、何かやれば良い発想ができるようになるというものでもないと思うので難しいですね。
4.松尾先生の〆
Deep Learningの普及に努めている松尾先生、
講演依頼が多い一方で、話を聞く偉い人は自分でコーディングする訳ではなく、単なる耳学問になる傾向にあり、
同じことを何回も言わなければならなくて辛いというようなことをおっしゃっていました。
また、機械学習エンジニアの数が足らないと言われているし、今回修了者は6倍程度の倍率をくぐり抜けた方々なので、君らは活躍する義務がある、ということもおっしゃっていました。
私も働いていて、自主的に勉強できる人はほんの一握りだと感じますし、松尾先生は企業向きの仕事を多くされているので、そのように私より感じるのだろうなと思いました。
日系企業の偉い方々は概して保守的で、新しい技術が出てきてからも、1～2年経ってからでないと対応していかない印象がありますが、ソフトウェアの世界では1～2年あるとガラッと世界が変わっていたりするので、どんどん遅れていくのかなぁと思っています。
どうすると企業側でうまく回るようになるんでしょうね・・・
私も何か成果を出せるように頑張りたいと思います。
5.最後に
dl4us第二期は2018年6月から募集スタートのようです。
基礎が身に付く講座になっていると思いましたので、
何かの機会にDeep Learningを学びたいと思っている方は応募してみると良いと思います！
ずさずさ
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