先日の記事で告知した1のですが、昨夜、「Human In The Loop」を題材にした勉強会を開催してきました。
実際に Human In The Loop を扱った MLOps の論文2 を過去に書いているくらい興味のある分野なので、この領域を盛り上げていくために開催できてよかった。
オンライン勉強会でしたので、配信動画を Youtube で公開しております。 Human In The Loop に興味のある方はぜひご覧ください。
Machine Learning Casual Talks #13 (Online)
各発表について 各発表の説明は割愛して、一言感想を述べさせていただきます。
Editors-in-the-loop なニュース記事要約システムの提案 by @upura 業務成果を国際会議のワークショップに通されたの素晴らしいですね 👏 (自分も論文を出したことがありますが)、論文を書くことが目的ではない職種で論文を出すのはそもそも体力が必要なので、提出してなおかつ採択されたのは素晴らしいの一言!
Active Learning for Auto Annotation by @tkc79 自分たちのプロダクトで実際に能動学習の効果を検証して学びを得るというのは得難い経験ですね。尊い! 実際にやってみた上での実践的な経験を語ってくれたのが面白かったです。
NeurIPS Data-Centric AI Workshop by @K_Ryuichirou Data Centric AI Workshop の要約を話して頂きました。 The Godfather of MLOps である D.Sculley さん 3が 「Technical Debt in ML: A Data-Centric View」の話をされていたらしいのですが、これは見なければ…!...
自分はMachine Learing Casual Talksという勉強会の運営を @chezou さん、 @tetsuroito さん、 @komiya_atsushi さんの運営陣に合流する形で 2018/7 に再開しました。
もともと自分は根底として勉強会運営が好きで、つくばにいた頃から、tsukuba.rb や PRML勉強会などの勉強会運営をしていたというのもある。
詳しい経緯は過去に記事に書いていた。 見返すとなかなかにエモい文章ですね。
Machine Learning Casual Talks #5 を開催しました
その後子供が産まれる直前の 2020/05 に12 回目を開催して以降、育児で時間的・精神的余裕がなくなって開催が途絶えてしまっていた。
2021/06 に社内チャットで、
育児で運営が途絶えてしまったんですが、皆さんどう克服しましたか?
という質問したら、要約すると
@lestrrat さん 燃え尽きてもいいじゃないか by @lestrrat @sinmetal さん 志低く、無くならないようにしようぐらいの気持ちです。 と多種多様な考えを聞けて自分の中でも色々と考えが深まりました。
当時の僕の反応を拾ってみるとこんな感じ
志が低いというのはとても良いですね。存続させるの大事だなぁと痛感してます:relaxed: 僕も学生でつくばにいた頃東京の勉強会は参加できないけど、資料公開してくれるのありがてぇ、そしてこの分野(機械学習エンジニア) に興味あるけどそもそも鶏卵問題で経験がないと参入できないから知見を公開してくれるの助かるなぁという思い出があったなと今思い出しました w 今は実務でバリバリ触れているからこそ初心を忘れてしまったのかもしれないので、情報発信の大事さを今一度噛み締めました
で、 2022/02 の現在ふとリアル開催?の時に比べるとオンライン開催ってめちゃくちゃ省エネで開催できるなと気が付きました…!
開催の手間 やるべきことを簡単に洗い出してみます。
共通部分 開催前 登壇者探す connpass 作成 Twitter 告知 当日 Twitter 実況 司会 リアル開催 数ヶ月前 会場確保(自分の場合メルカリの会場を毎回スポンサーとしてお借りしていた)。なぜならメルカリが勉強会会場として高頻度で使われるのでハコを抑えるのが毎回激戦区だった。 スポンサーしてもらうために申請 当日(会社にて) 開催ビルで準備。入場用の道具(入場用、案内用の看板設営、ポスター印刷して看板に挿入) 開始時間 1 時間前から動き出す 懇親会のデリバリー受け取り、配備 会場の音響設備、接続確認 100 個以上の椅子や机を勉強会スタイルに並び替える(これがマンパワーが必要で地味にきつい、これを運営のみんなでやっていた) 登壇者全員の接続確認 懇親会終了後撤収 ゴミなどがちゃんとゴミ箱に捨てられているかの確認と清掃 机・椅子などもきれいに全部拭いて、元の形に戻す。基本的に準備したものをすべてもとに戻していく 9 回目以降は、撤収ボランティア枠を設けて手伝ってもらっていた。確か 8 回目の時に @keisuke_umezawa さんや @nasuka さんが手伝いますよと自発的に行ってもらえてめちゃくちゃ感激した覚えがある(実際は 4-5 人に手伝ってもらいましたが全員は覚えてないです、すみません)。この場面は本当~に良い記憶として残っている。なんか運営していてよかったと思った一番の記憶かもしれない。その後毎回無償で手伝ってもらうのは申し訳ないので、抽選枠ではなく、ボランティア枠と撤収作業を手伝ってもらえると、確実に勉強会に参加できますよという仕組みを作った覚えがある。 21:30 に撤収開始で、終わるのは 22:30 くらい。帰宅は日付が変わるか変わらないかという感じ オンライン開催 前日 配信が問題なくできているかのリハーサル 当日(自宅にて) 開催 30m 前に登壇者にビデオチャットに参加していただき、接続確認 懇親会終了後、そこはすでに自宅。例えば 23 時に終わったとしても、23 時には家にいるこれって凄い。 とオンライン開催のコストは比類できないほど低いことがわかりますね。...
MLOps の査読付き国際会議 2020 USENIX Conference on Operational Machine Learning (略称 OpML’20)に論文が採択されたので、登壇してきた。
Podcast でも紹介しました。
#1 MLOps の国際会議 OpML20 について at just4fun.fm
MLOps の査読付き国際会議と OpML の立ち位置 機械学習エンジニアリング・MLOps の領域の会議でも一番有名なものとして 2018 年に発足したMLSysがあります。(ちなみに最初は SysML という名前でした) このカンファレンスの傾向としては、アカデミアの研究者主体の発足経緯からアカデミアからインダストリーへの橋渡し的立ち位置となっています。 具体的には、発表者はアカデミアの方が大半でハードウェアから、モデルの OSS 公開など幅広く機械学習エンジニアリング・MLOps の周辺領域をカバーしています。
OpML はその一年後に、USENIXが母体の会議として MLOps を軸にした会議として誕生しました。 USENIX は SRECON、OSDI などを開催している団体です。 学術的なスタイルに則り、先端的な計算機システムの成果を論文として公開されています。MLSys と対称的にこちらはインダストリーからアカデミアへの橋渡し的立ち位置となっています。発表内容は企業での発表者が多く、実際の運用で得られた各企業の MLOps のベストプラクティスなどがメインで話されています。 個人的には OpML のほうが、MLOps のど真ん中を主体に置いているので MLSys よりも盛り上がってほしいなと思っています。
OpML’19 がどのような様子だったかは、以下の記事がわかりやすいです。
OpML ‘19 参加レポート The first conference of Operational Machine Learning: OpML ‘19 自分自身、機械学習エンジニアリングや MLOps 周りのカンファレンス情報などを追いかけていますが、この分野で査読付きかつ論文として残せる形式の国際会議は主に上記の２つの認識です。...
Machine Learning Casual Talks 第 12 回を開催しました。 前回から少し開きがあり、7 ヶ月ぶりの開催となりました。
https://mlct.connpass.com/event/172550/
今回の個人的なテーマはベストプラクティスとアンチパターンです。
@keigohtr さんには、AWS の各種サービスを使った機械学習実験基盤をアベジャの適用事例と重ね合わせて、説得力のあるベストプラクティスを語っていただきました。 @yuzutas0 さんには、機械学習の前に、データのマネジメントがいかに必要かを語っていただきました。建設的に改善していこうぜという未来が語られていて、個人的にお話を依頼した甲斐がありました 同僚の @overs_5121 さんには、メルカリ : TensorFlow Lite で、気付きにくい便利機能をユーザーに提唱 の裏話や、適用までの泥臭い事例をお話していただきました。 登壇者の皆様、改めて登壇の依頼をご快諾いただきありがとうございました。
また、コロナウイルスの影響もあり試験的ですが完全なオンライン開催となりました。 配信面は今回は完全に @chezou さんに頼らせていただきました。 プロフェッショナルな配信ありがとうございました！ 配信のベストプラクティスや様子などは、こちらを御覧ください
Google Meet と YouTube Live でオンラインミートアップの配信をした
勉強会の資料と動画 資料ページ Machine Learning Casual Talks #12 - YouTube 所感としては、以前から配信 NG の発表以外は積極的に YouTube で公開していたのだが、参加者の皆様からはオンライン開催でありがたいと声が大きく、個人的に驚きました。
自分が思うに、オンライン参加も配信動画を後から見るのも、リアルタイムで質問ができないこと以外は大きな差異が無いと思っていたのだが、参加者側からすると大きく異なるようで新鮮だった。
オンライン勉強会開催側のコツ 最低でも
配信者 司会者 配信の監視を行う監視者 の 3 役がいないとオンライン開催は難しいことがわかった
ライブ配信視聴者数は、以下のような遷移となりました。 500 人参加申込みがあり、最大視聴者数が 252 人とギリギリ 5 割を超えました。...
MLCT #10 を開催しました。
Machine Learning Casual Talks とは
実サービスにおける機械学習の経験をカジュアルに語り合おう
を目的としたコミュニティです。
スポンサー 前回と同じく本イベントは株式会社メルカリにスポンサーとして会場と懇親会の提供を受け開催することができました。 スポンサー依頼を快諾いただきありがとうございました!
配信動画はこちら!
Sli.do がパネルディスカッションでめっちゃ便利な件 今回は、パネルディスカッションで sli.do をスクリーンにフルスクリーンで表示してモデレーションを行いました。
手元のスマートフォンで質問をハイライトして、回答を終えたものはアーカイブという運用でしたが、とても快適なのでみなさんぜひお試しください。 スクリーンでの表示画面が SPA で同期されているので、手元のスマートフォンで更新すればリアルタイムで同期されるのがとても便利です。
