2019年９月15日、日曜日。
大田区産業プラザPioで、
「PyCon JP 2019 Tutorial」に参加した。
おしゃれな建物
PyConが主催するイベントで、
というコースに参加した。
参加証
受講者は40人。
開始30分前の会場
当初の定員20人があっという間に埋まり、
40人に増枠され、
それもすぐいっぱいになったという人気コースだ。
コースは２部に分かれていて、
前半(13:00〜16:00)は、
RAPIDSとは、NVIDIA(エヌビディア)が提供するプラットフォームで、
データ処理や機械学習のワークフローをGPUで高速化することができるというもの。
今回はそのライブラリ群であるcuDFとcuMLを実際に動かしてみるチュートリアルだ。
AＩや機械学習はデータ量が勝負。
その演算処理の高速化に使われるのがGPU(グラフィックス・プロセッシング・ユニット）。
それの開発・販売をしているNVIDIAの方が講師で、
講義はAWS(Amazon Web Service)のクラウド上でJupyter Notebookを動かしながら進められた。
NVIDIA社の方が講師
何度も自分でコーディングする部分があり、 初心者のわたしにはハードルが高かったが、なんとか食いついていった。
Run Allで実行
後半(16:30〜18:30)は、
TensorFlowとは、Googleが開発しオープンソースで公開している、機械学習に用いるためのソフトウェアライブラリだ。
対象者が
機械学習やTensorFlowはあまり経験がない、もしくは未経験、
となっていたので少し安心して受講した。
講師はGoogleの方で、
スライドによる説明を中心に、ときどきGoogle Colaboratory上のJupyter Notebookで用意されたコードを実行していった。
どこかで見たことがあると思ったら！
用意されたプログラムを実行していくだけでは本当の学習にはならないのは、百も承知だ。
しかし、専門家の講義を聞くと、新しい視点が得られ、学習のモチベーションになる。
「今までプログラマーがコーディングしていたのを、データで自動的にプログラミングするというのが機械学習の真髄だ。」
思わず息を飲む。
この話を聞けただけでも、東京に来た価値があったと思う。
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