PyData Tokyo二回目で発表した際のプレゼン資料です。一週間前に会ったPyData NYCの模様をレポートしました。 Second PyData Tokyo Meetup where I reported some highlights from PyData NYC which was held a week before.

1. Copyright 2014 Shiroyagi Corporation. All rights reserved.
PyData NYC
に行ってきました
シバタアキラ
Shiroyagi Corporation

2. Who am I
Akira Shibata, PhD.
TW: @punkphysicist
CEO, Shiroyagi Corporation (shiroyagi.co.jp)
Kamelio: Personalised News Curation
Kamect: Contents Discovery Platform
2004 - 2010:
Data Scientist @ NYU
Statistical data modelling @ LHC, CERN
2010 - 2013
Boston Consulting Group
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3. 2014年11月Copyright 2014 Shiroyagi Corporation. All rights reserved.
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PyData NYC
http://pydata.org/nyc2014/schedule/

4. 2014年11月Copyright 2014 Shiroyagi Corporation. All rights reserved.
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とまってたとこ
（KickStarterすぐ）
PyDataNYC
（WeWork）
NYU

5. Overview: Andy Terrel（Continuum Ana.)
https://speakerdeck.com/aterrel/pydata-nyc-2014-keynote
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主に
“PyData Stack”
を超えた分散処理を
Pythonからどう行うか
の全貌について

6. 様々なツール／バックエンドをPythonがつなげる
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7. Blaze: Matthew Rocklin (Continuum Analytics)
http://blaze.pydata.org/presentations/
“high level thinking, low-level computation”
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8. データとオペレーションを分離する
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9. 複数のデータバックエンドを行き来することができる
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10. DBへのインターフェイスを統合
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11. Mongoから取り出したデータをSparkに入れる
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12. SymPy: Sageみたいなもの
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13. Symbolicな計算を各言語に翻訳できる
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すごいけど、誰が使う
のかよくわからない

14. Scikit-Learn: Andreas Muller
https://github.com/amueller/pydata-nyc-advanced-sklearn
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かなり分厚いチュート
リアル。冬休みにでも

15. 2014年11月Copyright 2014 Shiroyagi Corporation. All rights reserved.
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Beaker: Scott Draves

16. 2014年11月Copyright 2014 Shiroyagi Corporation. All rights reserved.
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Software Artist らしい
Fractal Flames

17. 様々な言語が同時に使えるNotebook
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18. 2014年11月Copyright 2014 Shiroyagi Corporation. All rights reserved.
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Demo
http://beakernotebook.com/examples

19. 2014年11月Copyright 2014 Shiroyagi Corporation. All rights reserved.
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アジェンダ

20. こんな問題について発表してきました
“Cats”
“Anime”
“Cats reaction to sighting
dogs for the first time”
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21. アプローチ
Image in Detect
regions
Object
recog. Scoring Cropping
0 1 2 3 4
Matlab
+Scipy
C++
+Libraries
Numpy PIL
IPython and Python script
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22. Region detection: Telling where to look at
How do we find regions to feed into object recognition?
Default strategy was to look at the center
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23. 1 Region detection: proposals generated
~200 proposals generated per image
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24. 2 Object recognition: Result
Obj Score
0 domestic cat 1.03649377823
1 domestic cat 0.0617411136627
2 domestic cat -0.097744345665
3 domestic cat -0.738470971584
4 chair -0.988844156265
5 skunk -0.999914288521
6 tv or monitor -1.00460898876
7 rubber eraser -1.01068615913
8 chair -1.04896986485
9 rubber eraser -1.09035253525
10 band aid -1.09691572189
Takes minutes to detect all windows
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25. 2 Object recognition: Result
Obj Score
0 person 0.126184225082
1 person 0.0311727523804
2 person -0.0777613520622
3 neck brace -0.39757412672
4 person -0.415030777454
5 drum -0.421649754047
6 neck brace -0.481261610985
7 tie -0.649109125137
8 neck brace -0.719438135624
9 face powder -0.789100408554
10 face powder -0.838757038116
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26. Score heatmap
We used 200-cat object recognition model
developed for 2013 ImageNet Challenge
3
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27. 4 Finally
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28. PyData Tokyoについても話してきました
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大ボス
Travis Oliphant

29. 2014年11月Copyright 2014 Shiroyagi Corporation. All rights reserved.
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事務局：非常に協力的
スピーカー紹介
するわよ

30. SymPy
NumPy
Cython
Pandas
scikit-learn
Julia
etc. etc.
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