You can download DEEPstation from https://github.com/uei/deepstation

2. shi3z
自己紹介

3. 大学生の頃にアソシアトロンを作って遊ぶ
何かに使えないかといろいろ考えたが結局思いつかず

4. 去年はVHDLでConway s Game of Life専用CPUを設計する

5. しかしこの手の話は面白いのに
なかなか仕事にならないなあ

6. と思っていたら!

7. Deep learning登場!

8. Deep learning は素晴らしい

9. しかしPythonとかあんまり触ったことない人には難しい
面白いのに

10. そしてNVIDIA Digitsが電撃的にデビュー

11. CaffeにはNVIDIA Digitsがある

12. 結構楽しいのだが・・・

13. 実用性が低い
NVIDIA Digitsは 今のところ

14. NVIDIA Digitsの問題点
・Webベースなのにリモートマシンから使えない(使いにくい)
・学習したモデルをダウンロードする方法がない(何に使うの?)
・初心者でも使えそうで居て、Linuxのコマンドなどの知識が必要
すごく敷居が下がった気がしたのに、実用的に使うのが難しい
・ネットワークをカスタマイズしようとすると、
proto.txtをいじらないといけない(わけわからん)

15. 人生は、意外と短い
あと何個のフレームワークや記法や
プログラミング言語を覚えなくてはならないのか・・・

16. Chainerは素晴らしい

17. Chainerの素晴らしいところ
・サンプルが短い(超需要)
・Python以外のへんな記法(proto.txtとか)を学ぶ必要が無い(超重要)
・自由度が高い(Caffeはブラックボックスすぎる)
初めて使った時には本当に感動した(1.5で絶望した)
・TensorFlowに比べてもシンプルで美しい!その上高速

18. だがしかし・・・

19. Chainerがいくら簡単といってもガチ勢にしか使えない

20. Deep learningにはまだまだ色々な可能性があるのに!
そしてそれを試すのためには
必ずしも機械学習の知識が必要ではないのに!
Image recognition
Data analysis
Currency prediction
Machine Transration
Full automatic cruising
Weather forecast
Emotional sensing
Space sensing

21. 俺も深層学習やりたいけど
Pythonはおろか
Linuxさえ知らないしなー
日本大学芸術学部文芸科卒
元編集者(25際)

22. 人生は、意外と短い
新しいことを勉強するとき、覚えるべきことは少ないほうがいい

23. そこで作りました

24. DEEPstation

25. DEEPstationの特徴
・Webベースで完結してる
・外出先からスマートフォンで学習経過を確認
・インストールさえすればUNIXの知識いらず
・ネットワークのソースコード変更もGUI上で可能

26. DEEPstation
demo

27. DEEPstation
俺にもできました!

28. DEEPstation
Available on Github
Today
Under MIT license

29. DEEPstationの今後
・今は画像分類とCNNだけに対応
・プラグイン環境を整備し、前処理もGUIで可能に
・今後はLSTMや動画などにも対応
・まあまだVer0.1.0なので色々大目に見てください
・層の可視化なども作りこんでいきます