OSSベースの機械学習が強い理由

英語版はこちら。 TensorFlowの登場以降、OSSベースの機械学習の盛り上がりは加速しています。Kerasの作者のFrançois Cholletさんの言葉が、この状況を非常に端的に表しています。これだけでも十分だとは思いますが、この記事では、なぜオープンソースの機械学習が強いのか、最近のどういった流れがあるのかを整理したいと思います。 tl;dr機械学習やDeep Learningのフレームワークが充実してきた論文が査読前に公開され、他社も簡単にアルゴリズムの検証ができるようになった多くのプレーヤーの参戦により、アカデミアでの機械学習の研究がレッドオーシャン化した他社にないアルゴリズムで一発勝負、実装は秘密、というアプローチが厳しい牧歌的な時代5年前10年前の世界では、先端の機械学習に取り組んでいるのは大学などの研究室、大企業の研究所や一部の先進的な企業がほとんどでした。特に、ラベ

[Dursan]

OSS、オラ悟空

[lyiase]

"他社にないアルゴリズムで一発勝負、実装は秘密、というアプローチが厳しい"これが本当に有難いのだが、全然理解されなくてツラい…。

[cocoasynn]

こういうの読んでるとやっぱりこの分野は無理に大学の研究室に篭って取り組む時代じゃないなって感じる

[hiroyuki1983]

アルゴリズムで一発逆転できないってことは成否を分ける要素が学習用のデータの量になるわけで、すでに大量のデータを持っている既存の大企業にはどうやっても勝てないということだな。夢のない時代になったもんだ

[santo]

「自社だけが」の時代ではない、と言うことは、従来のパタンでやっている日本企業の研究所とかはもう全滅かもなあ。

[t-wada]

"公開された論文のOSS実装が1週間後には実装が出てきてコミュニティの議論が始まる、というスピードの時代" "自社だけができる特別な機械学習のアルゴリズムというのを押し出していくのはうまくいかない時代"

[tana005]

査読無しの投稿サイトは、つまりblog記事って事だ。それでも品質が担保されるのは、検証可能だからだ。blog記事には、検証不可が多い。

[k-takahashi]

『arxivで公開された論文のOSS実装が1週間後には実装が出てきてコミュニティの議論が始まる、というスピードの時代になっている』

[otoan52]

名前は上がってないけど、OpenCVなどはこの流れを先取り(?)していたように思う。

[chiba1008]

機械学習に限らずこの流れは止まらんよね

[endo_5501]

“arxivで公開された論文のOSS実装が1週間後には実装が出てきてコミュニティの議論が始まる、というスピードの時代になっている” うへー

[kmzw]

“「自社だけができる特別な機械学習のアルゴリズム」というのを押し出していくのはうまくいかない時代に入った”/ しかし、偉いおっさんたちは、それを求めてくるのであった・・・。

[yoyama]

“arxivで公開された論文のOSS実装が1週間後には実装が出てきてコミュニティの議論が始まる、というスピードの時代になっている象徴的な出来事です。また、会議によっては論文投稿時に実装を公開することが求められる国

[khtno73]

大量データセットとリソースが用意可能な大企業が強そうだが、商売としては実践的な知見が売りになるのでコンピュータ・サイエンス/統計学/業務ドメイン知識のスキルセットを持った人間が総取りか。(もうなってる説)

[YuichiTanaka]

“個人的には、アルゴリズムそのものよりも、それをビジネスに活かすにはどうすればいいか、というところにフォーカスすることのほうが楽しい時代になってきたのでは、とも思います。”

[fukken]

厳しい競争に晒されるわけで辛い状態な事には同情するが、その分給料もよくなるだろうし、分野の発展が加速する事には社会的なメリットがあるからなぁ

[YaSuYuKi]

実力でソフトウェア特許が形骸化される時代か

[georgew]

多くのプレーヤーの参戦により、アカデミアでの機械学習の研究がレッドオーシャン化した > 競争環境から言っても独自技術で頭抜けるのはもう諦めた方がいいということ。

[MasaoBlue]

いかに自分の取り組みをオープンにできるか。それはソースコードだけではなくて自分の身の回りすべての話な気がする。

[tomatomoto]

機械学習

[newmind]

精度の高いネットワークが公開されると各フレームワークがこぞってライブラリに組み込むので、あっという間に一般化するという話。 別にOSSが強い訳ではない。

[bosatsumiroku]

機械学習/AI分野では、日本型大企業の中央研究所がよく謳う「独自のコア技術」はもはや幻想。これらの研究組織の行末は、OSSを継ぎ接ぎしてできの悪いプログラムを書き散らす、謎の社内コンサル。

[otihateten3510]

Linuxを思い出したけど、そうか、より難しくより学術的な方がOSSとなった時強いのかな。より商業的になるとそうでもない

[zaskar99]

[opensource]

[kurojonz]

OSSベースの機械学習が強い理由 – Aki Ariga – Medium TensorFlowの登場以降、OSSベースの機械学習の盛り上がりは加速しています。Kerasの作者の François Chollet さんの言葉が、この状況を非常に端的に表しています。これだけでも十

[Makots]

スピード感、やばい

[zou3dazou]

"多くのプレーヤーの参戦により、アカデミアでの機械学習の研究がレッドオーシャン化した/他社にないアルゴリズムで一発勝負、実装は秘密、というアプローチが厳しい"

[vanbraam]

arxivの様なオープン・リポジトリーの学術界への影響は多大だが,日本では数学や暗号といったごく一部の分野以外ではまだ認識されていない印象;検証のdynamismという点では,open dataの影響も大きいと思う

[funkasticsym567]

こういうのみると、オープンに議論できる場と、議論だけやなくてアクションできる現場があってさらに互いにフィードバックしたい人たち集まろうよって、気分がひとりで盛り上る。

[satojkovic]

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