GoogleのMLコミュニティ：2022年第2四半期のハイライトと成果

KaggleとGoogleの機械学習コミュニティ：2022年第2四半期のハイライトと成果

今回は、2022年第2四半期におけるGoogleの機械学習コミュニティの活動と成果を振り返ります。世界中の機械学習（ML）のコミュニティが協力し、革新を推進している様子を嬉しく思い、感謝しています。以下にそのハイライトを紹介します。

TFUGアガディールでは、「#30DaysOfML」の一環として、#MLReadyフェーズが開催されました。このイベントは、深層学習が解決できる問題の理解を深めることを目的としており、TensorFlow認定資格制取得のための準備をサポートします。
TFUG台北では、「From Python to TensorFlow」という基本的なPythonとTensorFlowのコースが開催されました。このイベントは、TensorFlow HubやTensorFlow APIを含んだ基礎的な学びを提供します。イベントの動画は毎週YouTubeプレイリストで共有されています。
TFUGニューヨークでは、TensorFlowユーザーのための「Introduction to Neural Radiance Fields」イベントが行われました。ここでは、ボリュームレンダリングや3Dビュー合成についての講義がありました。インドのML GDEアリトラ・ロイ・ゴスティパティが学術論文「NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis」の概念を平易に説明しました。

TFUGトルコ、GDGエディルネ、GDGメルシンは、「TensorFlow Bootcamp 22」を開催し、ML GDEユーサフ・サリゴズは「TensorFlow Ecosystem: Get most out of auxiliary packages」のトピックで講演しました。このセッションでは、TensorFlowの内部メカニズムや変数、テンソル、操作がどのように相互作用するかをデモしました。
TFUGムンバイは6月のミートアップを開催し、110人以上の参加者が集まりました。ML GDEサヤク・ポールとTFUGメンターのダーシュァン・デスパンデが、参加者がコードを書かずに機械学習モデルを構築できるワークショップを行いました。

ML GDEルカ・マッサロンは、Kaggle Bookを共著し、コンペティションの分析、サンプルコード、エンドツーエンドのパイプライン、ベストプラクティスやヒントについて解説しました。
ML GDEエルトゥグルル・デミルは、「Kaggle Handbook: Fundamentals to Survive a Kaggle Shake-up」を執筆し、バイアスとバリアンスのトレードオフや交差検証のアプローチについて説明しました。
TFUGチェンナイでは、Kaggleとの共同でMLスタディジャムを開催し、参加者の60%以上が活動的にプログラムを完了し、修了証を共有しました。

ML GDEのサヤク・ポールとチャンスン・パークは、Docker、Kubernetes、GitHub Actionsを使用して深層学習モデルをデプロイする方法について紹介しました。具体的には、FastAPI（REST用）やTF Serving（gRPC用）の２つの方法を提案しました。
ML GDEのジュン・ジャンは、MLOpsの概念を紹介し、GoogleとTensorFlowによる生産レベルのエンドツーエンドソリューションを説明しました。

これらの活動を通じて、世界中の機械学習コミュニティが成長し続けていることがわかります。Googleの機械学習に対する情熱と貢献は、今後の技術革新に大いに寄与していくことでしょう。これらの知識やイベントをぜひ活用し、自身の学びを深めてください。