チーム開発の問題を解決 機械学習におけるデータの再現性を高めるライブラリ『akagi』 #pyconjp #pyconjp_202

ごうじん @gaujin_jp

次は「機械学習におけるデータの再現性について」です。 #pyconjp #pyconjp_202

matoba @mtb_beta

#pyconjp_202 「機械学習におけるデータの再現性について」に参加する。

アオヤマ ミント @MintoAoyama

始まりました #pyconjp #pyconjp_202 pic.twitter.com/7dy3hrMYad

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Hiroshi Tajima🌗 @Hiroshi_Taz

『機械学習におけるデータの再現性について』 #pyconjp_202

みょうが 🇺🇦 @mrkn

染谷さんのトークを見ている #pyconjp_202

Hokuto Kagaya @hokkun_dayo

#pyconjp_202 @ayemos_y さんの発表を聞きに来た。Cookpad TechConf 以来

jm3bnf @jm3bnf

クックパッド。料理きろくで、料理画像の自動認識。面白いな #pyconjp

matoba @mtb_beta

#pyconjp_202 機械学習系とソフトウェア開発系は、機械学習系のチーム開発のノウハウは、ただのソフトェア開発とは違うって話、昨日も話をした。

うさたーん @usaturn

普通の開発と違って複数人で機会学習を使った開発をするのは難しい #PyConJP

にみうす @nimiusxp

機械学習エンジニアリング #pyconjp_202 #pyconjp

xKxAxKx @xKxAxKx

機械学習におけるデータの再現性 #pyconjp #pyconjp_202

matoba @mtb_beta

#pyconjp_202 データの再現性というか、機械学習で構築したシステムの再現性の話なのかなあ

ゆべし @yubessy

これかー github.com/ayemos/akagi #pyconjp #pyconjp_202

うさたーん @usaturn

実験が再現できる度合い？ #pyconjp #pyconjp_202

そむたむ @xxsomtamxx

複数人での機械学習PJの進め方についてはちょうど課題感があったところ #pyconjp_202 #pyconjp

matoba @mtb_beta

#pyconjp_202 データの再現と聞いて、モデルを作ってそこから乱数を使って、データを生成するようなイメージが湧いて来た。

Aki Ariga @chezou

reproducibilityと repeatabilityの話が切り分けられてないから混乱しそうだな... #pyconjp_202

覚悟 @YuK_Ota

テストデータがgit管理されてないのが問題なのか？ #pyconjp_202

覚悟 @YuK_Ota

git LFSでなんとかならんか #pyconjp_202

はてな @hatenaxx

#pyconjp_202　なんでそもそもデータをローカルにもってるんだろう