machine learning

iPlayground 2020 精彩回顧


iPlayground 是近幾年在 iOS 社群中非常重要的活動,聚集了非常多專業且具經驗的工程師來當講師,分享他們在 iOS 開發上的經驗以及新技術的使用,對於 iOS 開發上有相當大的幫助,所以一到會場就看到滿坑滿谷的人群。

今年演講場地總共有 3 個同時進行,大家可以各自選擇想聽的主題,即使因此沒聽到某些主題,之後主辦單位也會把錄影放到 Youtube 上,所以不用擔心會錯過任何演講主題。

另外今年也有獨立區域,提供給各公司進行不論是公司文化介紹或是徵人活動,工程師之間也可以互相進行交流,可以深深感受到 iPlayground 這幾年的蓬勃發展。

LINE Developer Day 2020 – The past and future of machine learning research 議程回顧


大家好,我是 Wei-I,現職 LINE 的 TECH FRESH Intern ,以下分享今年在 Dev Day 的由 Masashi Sugiyama 帶來的 The past and future of machine learning research。講者 Masashi 是東京大學專研機器學習的教授,在這次演講中主要提及了幾個關於 Robust Machine Learning 的研究成果,以及他對未來機器學習研究的看法。

DataCon.TW 2020 會議分享


大家好,我們是 LINE 台灣資料工程團隊的資料工程師 Penny 與資料科學家 Charlie。今年因為新冠肺癌的關係,大多數的研討會都採取線上的形式舉辦,而 DataCon.TW 也不例外。DataCon.TW 2020 是由台灣資料工程協會 (Taiwan Data Engineering Association,簡稱 TDEA) 主辦,以及社群成員發起的大數據相關領域研討會,今年來到第十二屆,不知不覺中我們也已經參加了三年 (有興趣可以參考之前的 DataCon.TW 2018 會議分享)。

Google Developers ML Summit 2019 心得分享

Google近年來積極的整合機器學習的雲端服務平台與服務,致力於對各種角色的開發者提供不同的解決方案,並在今年舉辦Google Developers ML Summit Taipei 2019,在會議中展示新服務的同時,也透過Codelabs帶領開發者免費體驗服務的優點。LINE雖然在雲端服務這塊沒有直接使用Google的解決方案,但是公司非常鼓勵開發工程師可以多參加外部的研討會,吸取外部的經驗來充實內部的產品。 今年的活動由Google的技術傳教士上官林傑開場,介紹了Google ML的幾個亮點產品:除了TensorFlow 2.0的推出讓使用者進入deep learning的門檻降低外,對Mobile與IoT開發者來說,TensorFlow Lite可支援在手機甚至是Edge TPU上跑輕量化的TensorFlow model,也可以直接用ML Kit + Firebase快速開發app的AI功能;對前端開發者而言,用TensorFlow.js就可以輕鬆訓練模型,讓訓練過程視覺化 (例如:https://playground.TensorFlow.org)。而為了解決大部分人想要用deep learning但苦無data的痛點,使用Cloud AI就可以輕鬆連結Kaggle資料,或用Auto ML有效的利用小dataset來訓練模型。最後也可以透過Google Colab平台來體驗TPU威力。 整天的議程內容圍繞著4個重點講題:1. TensorFlow 2.0 & Cloud TPU, 2. Cloud AI & Auto ML, 3. ML Kit for Firebase, 4. Action on Google,非常充實緊湊,並在最後針對這4個項目分組進行Codelabs,參加者可以針對有興趣的項目實際操作體驗,增強學習效果。 TensorFlow 2.0 Updates 講者: 佐藤一憲 / Kaz Sato, Developer Advocate, Cloud Platform Google TensorFlow 從誕生至今 3 年多已經成為使用率最高 deep learning framework,但由於 TensorFlow 是基於 Google 自己的需求開發而成,存在不少讓 developer 十分困擾的問題 (例如 runtime debug 不易、很多 duplicated 和 depreciated […]

PyCon TW 2018 Recap

何謂 PyCon PyCon 最初於 2003 成立於北美,現在世界各地皆有以 PyCon 精神成立的會議。 PyCon Taiwan 則在 2012 年開始,固定舉辦年度聚會,讓大家一起討論並提倡使用 Python 程式語言,聚焦在 Python 技術與其多樣應用的交流。 重要議程分享  人工智慧民主化在台灣 第一天的 Keynote 請到台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋來做開場,主題是人工智慧民主化在台灣,在演講中舉了很多人工智慧的例子,例如: Deepmind 的 AlphaGo 和 AlphaZero,在圖像辨識的領域中也提到 Polanyi’s Paradox (博藍尼理論):我們懂的事情比我們能表達出來的更多。也就是說我們擁有的許多知識,多數是難以完整說明的內隱知識,就像是我們不可能用明確的指令教導另一個人如何學習騎腳踏車或是辨識朋友的臉孔,所以機器學習正在克服這些限制,在不同例子中學習,利用回饋的意見解決本身的問題。 另外,也說明不是每個任務都適合用在機器學習,前提需要有足夠的樣本進行分析跟反饋,且能進行大量的模擬,不需要豐富知識背景、或很複雜的邏輯、以及容錯率要高。例如德州撲克、金融方面的投資決策,因為有很多歷史資料跟結果可以進行訓練,所以適合機器學習,進而進行預測,但第三次世界大戰和七級以上的地震預測就不適合,因為樣本不夠多。 演講中還有提到目前有一些初學熱門的研究項目: Classification : 自動上色,可以將黑白照片自動上色成為彩色照片(參考網址)。 GAN, Generative Adversarial Network (生成對抗網路) : AI 可以自動生成動畫人物(參考網址)。 最後結論提到,今天的 AI 如同 1994 年的 WWW, 今天學 Machine Learning 如同 1994 年學 CGI/HTML。十年內,Machine Learning […]

LINE Developer Meetup #6 開發者小聚 活動後分享

KKTIX 活動網頁:  活動網址 今年最後一場的開發者小聚,帶來的不是 API 的介紹;不是開發夥伴的經驗分享。而是要讓開發者們了解好的用 LINE 服務的背後,是有哪些有用的架構。並且我們有來自 LINE 日本的夥伴們帶來的精彩內容,分別是 LINE 福岡 Data Lab 與東京的 Verda Team 。當然也有台灣的 LINE NOW 團隊帶來的產品開發分享。 LINE 台灣與日本工作環境介紹 / LINE台灣 開發者關係與技術推廣部負責人, Benny Wu ; LINE福岡開發一室室長, 林康司 投影片: 網址 首先開場的就是開發者關係與技術推廣部負責人 Benny Wu 來簡介台灣辦公室。而遠道而來的福岡開發一室室長 林康司也介紹了 LINE 日本的相關資料。 首先講者先簡介了 LINE 日本所有的相關服務之外,更介紹了三個日本辦公室( 東京,福岡跟京都 )。當然所有開發者最在意的工作環境與公司所配置的硬體設備都有講解到。 最後也有提到身為 LINER (LINE 員工的自稱) 我們最在意的幾個精神就是 Take Ownership Trust & Respect Be Open […]