読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

hiroktsのブログ

IT開発系の勉強会の感想とか雑記とか

みんなのPython勉強会#21 に参加してきました

startpython.connpass.com

Python3の進化について

辻真吾さん   いろんな意味で3に移行したほうがいい気はする
ライブラリが移行しきってないとかそういう問題はあるんだろうけど。
3.6から非同期処理のサポートがstableになっているそうです。 また、型ヒントが必須じゃないけれど使えるようになっているそうです。
動的型づけは今後も続くので、型ヒントは厳密な運用にはならないかも、とのことらしいです。 virtualenvやcondaの話については、環境を完全に固めるならDockerをちゃんと使ったほうがいいなーと思いました。
それでUbuntuを入れようと思い至った感じです。

Ubuntu入れようと思ったもう一つのきかっけは、Macbook-> Lenovo -> Macbookに戻した人の記事を受けて、Lenovogentoo入れて開発環境作ってる人の記事を読みました。 いろいろ思うところはあるけれど、自分もVagrantとかDocker-toolboxとか使ってファイルシステムの問題気にするより普通にLinux入れたほうがいいなと思ってWindowsのマシン(ノート)にgentooは難しそうなのでUbuntuを入れ始めています。 キーボードの問題についてはHHKB持ち運びで良いんじゃないかと思うんですよね   16.04LTSを入れたのですが、ubuntu16.10からはSurface 3にも対応してるみたいなので、いきなり16.10にアップグレードしました。 ちょっとドキドキ  

システムトレードPythonの利用

谷博之さん

話の内容も非常によかったのですが、Jupyter Notebookでそのままプレゼンをしていることに驚いた。 気軽に使えて当たり前のツールになっているんですね。 Pandasのデータリーダーを使うとスクレイピングなどを頑張らなくても1行でダウンロードできる 統計学の可能性と限界について詳しくお話をされていて、システムトレードに応用するんだったらその実際の取引の知識もあったほうが圧倒的にいいとのこと。 現在は10万円でも試してみることはできるし、取引場のHPなどは端から端まで、見尽くすことなどをやってみるべき。

「明日から使える AIシステム開発シナリオ事例特選10〜pythonを使ったAI開発」

井原 渉さん 

機械学習やAIについてのお話でした。

データ分析のレベルを4段階に分けて説明されていていました。

  1. KPI見ようぜ
  2. BIもっとこまかくみよう
  3. 統計分析しよう
  4. データマイニング -> 機械学習

いきなり「AIやりたいんだけど」「DeepLearningやりたいんだけど」みたいなことを言う人はちゃんと処理したいデータが何なのかが決まってからやるべき、とのことです。 機械学習などを応用された様々な実例を紹介されていて非常に面白かったです。
特にバイトのシフト問題の最大幸福最適化問題とか

画像評価システムについては、TensorFlowつかえば4時間くらいで使える物が書けるそう たとえば不動産の部屋の画像写真をDeepLearningさせたとき、D-89のタグ コンバージョン率が高いということがわかる。 人間に認知不可能なタグでも役に立つことがあるとのことでした。

感想

一番受けた感想としてはデータ分析計のPythonの流れもしっかりつかんでおかないとエンジニアとしては時代遅れになるんじゃないかということです。 今はWebの技術を使いこなすことを急務にしていますが、PandasやJupyterNotebook、TensorFlowなどのキーワードが当たり前のように使われている感じがします。

StaPyの勉強会自体は初心者だったり、これからPythonで何か始めたいという人向けの勉強会とのことなので非常に参加しやすい感じでよかったです。
発表者の皆様、運営の皆様、ありがとうございました。