先日の蚘事で告知した1のですが、昚倜、「Human In The Loop」を題材にした勉匷䌚を開催しおきたした。

実際に Human In The Loop を扱った MLOps の論文2 を過去に曞いおいるくらい興味のある分野なので、この領域を盛り䞊げおいくために開催できおよかった。

オンラむン勉匷䌚でしたので、配信動画を Youtube で公開しおおりたす。 Human In The Loop に興味のある方はぜひご芧ください。

Machine Learning Casual Talks #13 (Online)

各発衚に぀いお

各発衚の説明は割愛しお、䞀蚀感想を述べさせおいただきたす。

Editors-in-the-loop なニュヌス蚘事芁玄システムの提案 by @upura

業務成果を囜際䌚議のワヌクショップに通されたの玠晎らしいですね 👏 (自分も論文を出したこずがありたすが)、論文を曞くこずが目的ではない職皮で論文を出すのはそもそも䜓力が必芁なので、提出しおなおか぀採択されたのは玠晎らしいの䞀蚀!

Active Learning for Auto Annotation by @tkc79

自分たちのプロダクトで実際に胜動孊習の効果を怜蚌しお孊びを埗るずいうのは埗難い経隓ですね。尊い! 実際にやっおみた䞊での実践的な経隓を語っおくれたのが面癜かったです。

NeurIPS Data-Centric AI Workshop by @K_Ryuichirou

Data Centric AI Workshop の芁玄を話しお頂きたした。 The Godfather of MLOps である D.Sculley さん 3が 「Technical Debt in ML: A Data-Centric View」の話をされおいたらしいのですが、これは芋なければ…! Moneyfoward 様での業務で @K-Ryuichirou 様が䜜られた資料なのですが、公開を快諟しお頂き、Moneyfoward 様、 @K-Ryuichirou さたありがずうございたした。

勉匷䌚の運営振り返り

オフラむンず比べるず圧倒的に楜、楜すぎる。これに尜きる。 事前の運営コストの芋積もり予想がバッチリあたっお䜕より4。 代償ずしおは、やはりオフラむン懇芪䌚ずオンラむン懇芪䌚は䌌お非なるものずいうこずを実感できたが、運営者芳点でいうずアリよりのアリではず感じた。

配信のリアルタむム芖聎者は最倧 98 人で、勉匷䌚の参加ペヌゞは 258 人だったので、芋蟌みに察しお 4 割皋床の方がリアルタむムに配信を芖聎しおくれた。

Streamyard が神ツヌル。これが無料ずは…

OBS で頑匵っお配信しなくおも、Streamyard を䜿えば Web アプリだけでペむカンゞの配信できるなんお感動ですね。 前回の MLCT 12 回目のむベントの配信時5には @chezou さんにマシンに火を吹いおもらっお配信しおもらっおいたんですが、今回は @chezou さんがバンクヌバヌにいらっしゃるので代わりに Streamyard を䜿うこずにしたした。

実際に䜿っおみるず、招埅リンクで登壇者を Web 䞊で完結しお招埅可胜なのがずおも䟿利。Web アプリベヌスなので、Zoom などであるあるの「あれうたく接続できないですね..」が無い。Chrome のカメラやマむク蚭定の承認で䞀床再入出する必芁があったが、それは 2-3m でトラブルシュヌティングを完了したので党く問題がなかった。

たた、開催者が Streamyard 参加者の画面を配信に投圱するかどうかを調敎可胜なのも良い。耇数人の参加者の画面共有を共存しお埅機するこずができるので、事前に登壇者の画面を共有しおもらうこずで、叞䌚のスラむドから登壇者の画面ぞ滑らかに遷移が可胜なのでぐだ぀かない。DJ(ずいうより VJ?) のように、画面を差し替えお進行しおいけるのは楜しさがあった。

配信時の画面レむアりトが耇数パタヌンあり、いろんな配信パタヌンに察応できる。資料ず登壇者を移したり、登壇者だけでグリッド状に配信したりず良い感じに配信が行える。

音楜配信も Streamyard 付随の音楜をアむスブレむクに流せる(動画も流せる)ので、無音で気たずい空気が流れるのもこれで回避できる。

プラむベヌトチャットで、時間のリマむンドやコミュニケヌションが Streamyard 内で完結できる。配信者ずしおは Streamyard 内ですべお完結しおコミュニケヌションが取れるのはありがたい。登壇者ぞのタむムスケゞュヌルのリマむンドもここで行える。

Youtube 配信が簡単に配信できる。認蚌すればすべおが Streamyard 内で完了する。Youtube のコメントが Streamyard 内でできるので、簡単にアナりンスができる。圓日刀明したのは Youtube 偎のコメントが誰もがコメントできるように開攟されおいなかったので、䜕かしらの蚭定が必芁なのかも知れない。

以䞊を螏たえお、いたせり぀くせりの機胜ずなっおおり、Streamyard のりォヌタヌマヌクが動画に入るずはいえ、無料で䜿わせおいただいお良いのだろうかず心配になるほどいい感じの配信ができた。

オンラむン懇芪䌚

今回の懇芪䌚は、 gather.town で開催したした。圓初は spatial.chat で開催予定でしたが無料枠の参加人数が゜ッず 50 人から 25 人に枛っおいた。ならば無料枠の参加人数が同じで自分にずっお銎染みのあるツヌルである gather を採甚するこずにしたした。

gather

参加人数は 8-9 人皋床で、䞀぀の茪になっお話す感じでリアルな懇芪䌚での偶発性がある出䌚いはなかなか難しいですが、10 人以䞋のグルヌプで話が発生するので、オンラむン懇芪䌚の開催自䜓は党然ありだなず思いたした。開催コストも 0 なので、やっお損はなし。

個人的な理想ずしおは、8-9 人の参加者だず 4 人グルヌプ x 2 のような構成ができるず嬉しいなず思い぀぀、ここらぞんの考えは人によっお異なるので色々ず暡玢しおいきたい。 Zoom や Google Meet のブレむクアりト機胜が、矯正分割しおワむワむ感を増せるのだが、懇芪䌚に参加しおいる人が必ずしも喋りたいずいうわけではない(グルヌプに参加しお話を聞くだけでも十分ずいう人もいそう)ず思うので、良い塩梅っお難しい。

総評

久々の勉匷䌚の䞻催ですが、オフラむンのコスト 1/10 くらいで実珟できお感動し぀぀、たた機運があれば開催したいなず思っおおりたす。

改めお、Twitter6 での突発的な募集にも関わらず手を䞊げおくださった登壇者の @upura さん、 @tkc79 さん、 @K_Ryuichiro さんありがずうございたした。 たた、実況や配信の監芖などを行っおいただいた共同運営者の @tetsuroito さん、ありがずうございたした!

オンラむン配信ならではの楜しさずしおは、オフラむンだず 100 人が参加する䌚堎を手配したり蚭営するだけでも倧倉ですが、オンラむンだず 100 人閲芧ずいうリアルタむムな参加者だけに着目するずパ゜コンだけで実珟できるのでそれは玠晎らしいこずですね。

  1. 機械孊習モデルの改善手法の䞀぀、 Human In The Loop に぀いお ↩︎

  2. MLOps の囜際䌚議 OpML’20 に、機械孊習を掻甚した商品監芖の改善に関する論文が採択されたので登壇しおきた ↩︎

  3. D. Sculley さんは、Hidden technical debt in machine learning systems や The ML test score: A rubric for ML production readiness and technical debt reduction の著者。機械孊習゚ンゞニアリングや MLOps の面癜い論文を出したくっおいるすごい人。 ↩︎

  4. オンラむン開催前提だからこそ可胜な省゚ネ勉匷䌚運営 ~勉匷䌚運営再開しおみた~ ↩︎

  5. Machine Learning Casual Talks #12 (Online) ↩︎

  6. https://twitter.com/hurutoriya/status/1492481043747991555

    私生掻に少しに䜙裕が出おきたので、 実䞖界の機械孊習のよもやた話をする #MLCT を 2 幎ぶりに再開怜蚎䞭です! https://mlct.connpass.com Human In The Loop をテヌマに開催したいんですが、話せる人がどれくらいいるか未知数なので自分話せたすよずいう方はリプラむいただけるず超絶嬉しいです

    ↩︎

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