この季節は、カンファレンスてんこ盛りですね。
今日は、PyConJpに参加してきました。
基調講演
HerokuのKenneth Reitz氏でした。
普通にPython3をdisってましたねｗ
DeepLearning for Image Recognition in Python
DeepLeaning自体の難しいことは話さず、ライブラリ使うとすごいよって話でした。
OpenCVで特徴量抽出してlogistic regressionをかけても60%だったのに、
DeepLeaningのDeCAFを使って、Pre-trained Networksで特徴量を抽出するだけで
96%まで精度があがるというすごい結果に。
DeepLearningのライブラリ
- Theano/Pylearn2
- cuda-convnet
- OverFeat
- Caffe
- DeCAF
The esperanto generator
まさかの中学1年生が登壇して、かなりびっくりしました。
まだまだ荒削りなところが多かったですが、これからが楽しみな発表でした。
Python, Rasberry Pi, Arduinoで作る消費電力モニタリング
結論、第2級電気技師の資格がないとできませんｗ
ただ、予想以上にRasberry Piとかが安かったです。
大学の時やりましたが、回路図とか自分で書こうと思っても、もはや書けないでしょうね。
Effective numerical computation in Numpy and Scipy
Numpyバンザイ！
Scipyバンザイ！
Scikit-learnはScipyでできてるよ！
しましまさんバンザイ！
機械学習の Python との出会い — 機械学習の Python との出会い
python/numpy - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
Introduction to scientific programing in python
IPython使えよ！絶対な！でした。
段々勢いで雑になってしまってますねｗ
ipython使うなら、Ipython-notebook使えよ！っていうことです。
OpenData for Taiwan's Roadways
台湾の道路はめっちゃ舗装が汚い。
だから、SNSなどの一般ユーザの投稿から、悪路を地図に反映させようというプロジェクトのお話。
GoogleAppEngineは高いからOpenShift使ったよとのこと。
Mining sentiments in tweet using Python
完全に自然言語処理でした。
Semantic Analyticsとはなにか？から始まり、
どういうシチュエーションで使えるか。
テストデータはどんなものがあるか
LT
Gunosyのアドサーバが印象的。
Tornado + pypyで動かしていたそう。
ただ、全社的にGoに向かっているのでリプレイスするとかしないとか。
