白金鉱業Vol.6に行ってきました．
今回初参加
資料等は以下のconpassサイトから
参加理由
私はTwitterが実家なのですが，定期的にハッシュタグ「#白金鉱業」が流れてきてとても盛り上がっているのを見るようになりました．
「鉱業」とあったので，最初はそういう業界の盛り上がりかと思っていたのですが，それにしてはデータ界隈が盛り上がっているので不思議に思い，行ってくるか，と思い参加表明した次第です．
内容
資料とかは上記のConpassを参照していただきつつ．
今回はロボット開発，医療データ分析，アウトプットの技術という3つの題目でした．
ロボット事業における機械学習エンジニアという仕事について
「家族型ロボット」の開発に携わるAlejandro Gonzalez氏によるお話でした．
限られたボディに多くのセンサーを設け，生命感にあふれるロボットを開発する上での 機械学習エンジニアの立ち位置とスキルセットというお話でした．
職業柄ハードウェアのセンサーからデータを取り出して解析して学習して……というようなことはやらないこともあり，とても新鮮でした．
限られたマシンスペックを有効に使うために，機械学習に限らず，ルールベースでのアルゴリズムの実装や信号が正しく取れているか，ノイズ補正，リアクションの優先度など，データを使ってロボットを生き物のように制御するための努力が徹底されているなあ，と思いました．
個人的には「あえて間違えるのも『かわいい』」というところで，そのために精度志向ではないモデルを構築するなどしているというのが，来てるな，未来という感じがしました．
技術アウトプットを支える技術
皆さんおなじみupura氏のお話です．スライドタイトルが支える技術シリーズだったのに気づいたのは会終了後でした．ごめんて．
ブログやkaggler-jaや各種勉強会でアウトプットを続けるupura氏の，アウトプットし続けるコツやアイデアの貯め方，時間，モチベーションの維持の仕方など，非常にためになりました．
影響を受けすぎて連日ブログ投稿をするくらいには非常にためになりました
インプットとアウトプット，やる気と時間という4つの変数がいかに連関しているか，という視点から，アウトプット駆動のインプット，インプット駆動のアウトプットの話については「あー私完全にアウトプット駆動だなあ～」とか言いながら聴いていました．締切がないとやる気が起きない．怠惰な人間……
アイデアややりたいことをTodoistというツールで管理することで，眼の前のことに集中するというのはよいライフハックでした．昨日からGoogle Keepを使っています．
管理できれば何でも良いとのことなので，とりあえず頭の中にあるいろいろをここに詰め込んでいく最中です．
医療xDeep Learningの課題と展望について
PFNの菅原洋平さんによる医療分野での機械学習の応用事例のお話でした．
医療分野も専門ではなく，深層学習(とりわけ画像認識)は完全にキャッチアップできていないので，細かい議論についてはあまり理解できていません……
とはいえ，医療分野ではデータによって分野の融合や連携が進んでいるという話，X線写真やMRI写真などから病気かどうかを判別するというタスクに対して，深層学習の手法はたしかに有効であるが，正解かどうかを判別するためのラベル付けがかなり難しいという課題，属人化した情報の処理など，課題も少なくないというお話でした．
特に興味深かったのは「ブラックボックス性の強い深層学習と，診断の透明性や説明責任とのコンフリクト」でした．
言われてみればなるほど，という感じで，深層学習による判別の根拠の出力などの技術も取り入れていく必要があるようです．
ともあれ
参加者の方も質疑が活発で，これはいいイベントを見つけたぞ……という気持ちです．
とても人気のイベントなので，次行けるかわかりませんが，行きます．
