昨日からRubyKaigi 2018にきてます
前回のRubyKaigiも会社に全額出してもらって広島にいったのですが、今回も全額出してもらって有難さを感じてます
今回は@mrknさんと一緒に登壇してRubyの深層学習について話をしました
発表資料はこちらです
僕はRed Chainerのパートを担当しました
ここからはじまります
今回はスライドにのっていない会場で話した部分も含めて内容をかいつまんで話していければなと思います
Red ChainerはPythonで作成されたChainerをRubyへポーティングしたRubyのための深層学習フレームワークです
最初のコミットが2017年の8月くらいでfirstリリースが同じ年の10月くらいだったと思います
Chainerは今は4系が最新ですが、当時は2系が最新のバージョンでした
APIとしてはある程度読みやすいものになっていて、それを見ながらRubyに書き直していたのが良い思い出ですw
リリース当初は多層パーセプロトロンが実現できる程度だったのですが、今はCNNなどで画像の識別などが出来るようになり始めています
深層学習フレームワークなので、多層パーセプトロンのみできるといった何かの識別に特化したものではなく、それらを構築するためのAPI郡をRed Chainerは提供しているのが特徴です
必要になったものから追加していくスタイルなので、こんなAPIほしいよという場合はOSSのプロジェクトですべてオープンなのでissueお待ちしております!!
もちろんPull Requestも大歓迎です!!!
Issues · red-data-tools/red-chainer · GitHub
今回の発表でRed ChainerだけでなくRed Data Toolsの取り組みに興味をもっていただいた方
オンラインではGitterから参加してください 🙏
オフラインは6月20日の東京にある弊社オフィスでmeetupを開催していますので、こちらもお待ちしてます 👍
最後に
無事１つの目標でもあったRubyKaigiへの登壇実績を解除できたので良かった 🍺 今後もRed Chainerはコツコツ開発していくので暖かく見守ってあげてください 🙇🏻♂️
