こんにちは，taisaです。第2回となる今回は，「⁠PyCon APAC 2018 in Singapore」のカンファレンスデイ2日目の様子をお届けします。「⁠キーノート」や「セッション」のレポートの他にも「はじめて海外カンファレンスに参加してみて」や「夜の懇親会について」「⁠シンガポールについて」のコラムもありますので合わせてご覧ください。

キーノート："Introduction to object detection" ―Alan Descoins

（家治亮）

2日目のKeynoteにはTryolabs社CTOのAlan Descoins氏が登壇しました。Tryolabs社では企業を対象とした機械学習プロダクトの構築支援を行っており， Alan Descoins氏は研究開発と全プロジェクトに関わるコンサルティング業務を担っています。

このセッションでは，畳み込みニューラルネットワーク（CNN：Convolutional Neural Network）を利用した物体検出（object detection）アルゴリズムの解説と，Luminothというツールの紹介が行われました。

まず導入として，画像分類（classification）を題材に，どのようにしてCNNが画像からパターンを抽出するかが説明されました。次に，物体検出アルゴリズムの具体例として Faster R-CNN を取り上げ， CNNの中間層から得られる特徴マップ (activation mapまたはfeature map) が物体候補領域の推定に利用されること，その推定結果から物体のクラス分類と矩形領域の回帰計算を行うことが説明されました。

最後にLuminothの紹介とそのデモが行われました。Luminothは，TensorFlowを基にしたディープラーニングのツール群およびライブラリです。作成したモデルの学習，評価を一貫して行うためのCLIツールが用意されている他，ライブラリとして既存のアプリに組み込むこともできます。現在Luminothはまだアルファ版であり，物体検出のみをサポートしている状況です。しかし「but we are aiming for much more」とのことですので，今後の発展に期待しましょう。

セッションの感想

画像を対象にしたアプリケーションで，ディープラーニングは当然のごとく使われるようになりました。有名なモデルであればGitHubで既に公開されているので，TensorFlow実装のモデルを用意し，目的に応じて再学習 (可能なら転移学習) させることによって所望のモデルが得られます。

そのくらい一般的な技術になったので，私も手を動かすことを怠らず，必死でこの分野をキャッチアップしていかなくてはと強く実感しました。

Elements of Programming Interviews in Python―Tsung-Hsien Lee

（新井正貴）

Googleのhiring committeeに所属していて，コーディング試験についての書籍も出版している専門家によるトークでした。

発表の中では，選考の進み方やコーディング試験の具体例を示していました。またコーディング試験の対策として，「⁠普段からエディタは好きなものを使っていいけど，補完機能には頼るな。ホワトボードを使った試験の場合に困るぞ！」とのアドバイスがありました。

最後にアルゴリズム系のコーディング試験でよく使うPythonの標準ライブラリ・サードパーティライブラリが紹介されました。そして「Pythonicなコードを書くことが成功の鍵だ！」という言葉と，自身の書籍の紹介とともにトークが締めくくられました。

セッションの感想

今回のAPACでは，数多くの高校生が参加していました。シンガポールではいつものことらしく，教育水準の高さを垣間見ることができました。その中でも特にこのコーディング試験の発表は，将来の就職・インターン採用につながるからか彼らが真剣に聞いていたのがとても印象的でした。

このようなコーディング試験を扱うトークというものは日本のカンファレンスでは聞いたことがなかったので，新鮮で面白かったです。このように他国のエンジニア文化を肌で感じられるのも，海外カンファレンスに参加する醍醐味といえるでしょう。