אוגוסט 2017
סאם ויטוין ומרטין אנדרוז הקימו את TensorFlow ו-Deep Learning בסינגפור בפברואר 2017. הקהילה גדלה ל-1,600 חברים ב-8 חודשים בלבד. בראיון הם עסקו בכמה אתגרים ייחודיים בצמיחה כל כך מהירה, וגם בדרכים להפוך את התוכן הטכני למעניין ומהנה.
סאם, מרטין, ספר לנו למה החלטת להקים קהילה של למידת מכונה ולמידה עמוקה בסינגפור.
סאם: מרטין ואני התחלנו לדבר על הקמת קהילה בנובמבר 2016. ראינו שאנשים הביעו עניין בלמידה חישובית ובלמידה עמוקה (Deep Learning), אבל לא הייתה קבוצת מפגשים. התחלנו לפרסם באופן רשמי בפברואר 2017 אחרי קצת קידום מכירות אינטנסיבי מצידנו. מרטין נואם בהרבה אירועי Python ופניתי לסצנת הסטארט-אפ המקומית.
הפילוסופיה שלנו מראשיתה הייתה שילוב תוכן הן למתחילים והן למפתחים מתקדמים עם הרצאות של ברק ו/או הרצאות אורחים.
מרטין: חלק מהפילוסופיה שלנו הוא שלא נדבר בלי קוד: כל מי שמדבר צריך להציג קוד שעובד. יש בסינגפור סצנת מפגשים תוססת ויש תרבות של אנשים שיוצאים למפגש אחד או יותר בכל שבוע, אבל קשה לעודד אנשים לדבר באירועים. כשהתחלנו, ידענו שזו תהיה בעיה, ולכן גם סאם וגם אני דיברנו בכל אחד מהאירועים שלנו. כך שגם אם אין לנו דובר אורח, סאם ואני מוודאים שיש תוכן למתחילים ומשהו חדשני יותר בכל אירוע. אנחנו גם מאמינים שחשוב שהאירועים יתרחשו באופן קבוע ושכדאי לסמוך עליהם. Google מספקת מקום ל-200 איש לאירוע. זה מאוד עוזר, כי המשמעות היא שאנחנו לא צריכים לדאוג לגבי ההיבט הזה.
האם אירועי נטוורקינג הם חלק מהאירועים שלכם?
סאם: אנחנו לא מונעים מאף אחד לעבוד ברשת, אבל באמת לא מוקצה זמן ליצירת קשרים. עם זאת, אנשים עדיין יוצרים קשרים באופן אורגני.
מרטין: מסיבה כלשהי, פיצה מאוד יקרה בסינגפור, ולא הצלחנו לסכם על אף מוצר טוב אחר של מפתחים (צחוק). אז אין לנו אוכל.
המפגשים שלנו מתקיימים בדרך כלל בין 19:00 ל-21:00, ואחר כך כחצי מהקהל מתפזר ושאר האנשים פשוט מבלים ומדברים.
דיברת על קידום המפגשים של הקהילה שלך. איך עשית את זה, באילו כלים השתמשת?
סאם: מפה לאוזן הייתה הדרך שבה אנשים גילו עלינו. אנחנו גם מקפידים שיהיה לפחות נושא אחד "חם", כמו הוספת כיתוב לתמונה, בכל מפגש. זה הפך לגורם משמעותי שיחזיר אנשים. בכל חודש בחרנו גם נושא מיקוד. יש לנו את הנושא החודשי. לדוגמה, דיברנו על למידה עמוקה במכשירים ניידים, נושאים שונים שקשורים לטקסט וכו'.
לפני המפגש הראשון שלנו, פרסמתי כמה הודעות בקהילות המפתחים והסטארט-אפים ב-Facebook. מאז אנחנו משתמשים ב-Meetup.com, וזה עובד טוב בשבילנו.
מספר חברי המועדון גדל מ-0 ל-1.6,000 ב-7 חודשים בלבד. מהם האתגרים הייחודיים הקשורים לצמיחה מהירה כל כך?
סאם: אחד מהאתגרים שלנו הוא להפוך את המפגשים למעניינים בקרב מהגרים חדשים שלא זכו לחוות את המפגשים הקודמים, ובמקביל גם לחברים בוגרים יותר שרוצים תוכן מתקדם יותר. עכשיו אנחנו שוקלים ליצור חזרות על התוכן למתחילים כאירועי "המשך" נפרדים. בנוסף, בגלל ש-TensorFlow הוא מכשיר כל כך חדשני, יש לנו אנשים שמגיעים למפגשים מתוך תחושה שהם יכולים להיעזר בהם, אבל הם לא בטוחים ב-100% איך לעשות את זה. לכן מרטין ואני הפכנו את עצמנו זמינים לשיחה. האתגר שלנו הוא למצוא אנשים שמפתחים יישומים מעניינים של למידת מכונה (ML/DL) ולבקש מהם לדבר על כך.
מרטין: מתחילים לא כל כך קוליים, הם רק רוצים ללמוד. אנשים מתקדמים תמיד רוצים דברים מתקדמים יותר. אז אנחנו צריכים לאזן בין המרכיבים הקוליים יותר לשיקול שלנו לגבי המיקס הנכון. המצאת נושאים חדשים ומעניינים לדבר עליהם בכל חודש היא גם מאתגרת.
סאם: בנוסף, אנחנו מגדילים את נפח המפגשים שלנו (צחוק).
עד כמה קשה למתחילים להיכנס לעולם של למידה עמוקה (Deep Learning)?
סם: אם יודעים לתכנת, קל להתחיל את התהליך ממש מהר. היינו מודעים לכך שייתכן שלאנשים אין ניסיון ב-Python, לכן שלחנו קישור לשיעור בסיסי ב-Python לפני האירוע של "שנתחיל יום המתחילים". שמחתי מאוד מהמשוב לאחר מכן. כמעט כל 100 המשתתפים שהשתתפו הרגישו שהם למדו המון.
Martin: במקום לפעול באופן בלעדי, אנחנו מנסים להדגיש שכולם יכולים לתרגל למידה עמוקה (Deep Learning). אנחנו גם מנסים להפוך את כל הדוגמאות שלנו לויזואליות מאוד. לדוגמה, הקלטתי את עצמי אומר בטלפון Android שלי כמה ספרות, ולאחר מכן המרנו את הספרות לתמונות של ספקטרוגרמות והשתמשנו ברשת סטנדרטית כדי להפריד ביניהן. כך נוצרת דוגמה ברמה למתחילים, שמעניינת גם משתתפים מתקדמים יותר. סאם השתמש בקונספט של CycleGAN כדי להראות איך נראה החורף בסינגפור, מה שאף פעם לא יקרה בחיים האמיתיים. אנחנו מנסים לעודד את חברי הקהילה לנסות דברים חדשים וליהנות מהם.
סאם: טכנולוגיה מאוד מעניינת אם מראים אותה בדרך מעניינת. אני חושבת שאנחנו זוכים בכבוד רב כשאנחנו מראים מה לא עבד ואיך הצלחנו לפתור את הבעיה. כך שאנחנו לא נחשבים כאילו ידענו הכול מההתחלה ויש לנו את כל התשובות.
ציינת שקשה למצוא אנשים שמוכנים לדבר במפגשים. איך אתה מניע אותם ועד כמה אתה מצליח בכך?
Martin: אנחנו שולחים שאלון לכל חבר חדש בקבוצה (MeetUp.com יכול לעשות זאת אוטומטית). בעיקרון, אנחנו שואלים מהם הניסיון שלהם, אם הם השתמשו בעבר בלמידה עמוקה, ויש גם שאלה: "אם הם יצליחו, האם הם ידברו על זה?" בגלל הניסוח שלו, קשה מאוד לומר 'לא' (צחוק). יותר מ-80% הביעו את האפשרות לדבר, אך עדיין קשה לעשות זאת. אנחנו מנסים לפשט את הרעיון, כך שאם מישהו יאמר "ברקים" בקשר לחוויה האישית של למידה עמוקה, כל הקהל ירצה לדעת על כך.
נראה שקורים לך הרבה דברים. איך אתם מארגנים ומוצאים זמן להתכונן למפגשים ולנהל את הקהילה?
סאם: ארגון המפגשים לא דורש הרבה זמן. הכנת התוכן היא תהליך שדורש זמן רב.
מרטין: אחת מהסיבות האישיות שלי לעשות את זה היא שרציתי שיהיה לי תאריך יעד מלאכותי להפקת תוכן חדשני בכל חודש. אחרת, מאוד פשוט להסיר את ההגדרה. רצינו גם לגלות "מי זה מי" בסצנה המקומית, כי חששנו שאנשים רבים מסתתרים בקמפוסים של אוניברסיטאות.
אפשר להשתמש בלמידת מכונה ובלמידה עמוקה בדרכים מעניינות רבות. יש לך כמה דוגמאות מהקהילה שלך?
מרטין: אחד מחברי הצוות שלנו השתמש בלימודי העברה (למשל, באמצעות רשת שעברה אימון מקדים במטרה לזהות אובייקטים חדשים) ואימן אותה לזהות את המשפחה שלו מתמונות לחגים. לא היה לי מושג שמישהו ינסה להשתמש במשהו כזה, או שזה באמת יעבוד. כלומר, הרשת שעברה אימון מראש לא נוצרה לזיהוי אנשים ספציפיים.
סאם: יש לנו אנשים שעובדים עם חברות סטארט-אפ כדי לבדוק אם קשישים נפלו או לא. על סמך הנתונים האלה, הם מנסים לחזות אם עליהם לשלוח מישהו כדי לבדוק אם הקשיש הזה זקוק לעזרה.
לחברים יש התמחות בדומיין שלהם, ואתם נותנים להם כמה טיפים וזה נהדר כשהם חוזרים ומודיעים אם זה עבד.
מה הציפיות שלך בעתיד הקרוב?
סאם: פרנק צ'ן מצוות המוחות של Google ידבר על מה שצפוי בקרוב ב-TensorFlow. זה נהדר שהוא מגיע כדובר, וגם שהוא בחר בקבוצה שלנו להציג את ההודעות.
מרטין: ואנחנו מצפים לשחרור של יחידות TPU לענן...
סאם: אנחנו גם פתוחים לשיחה עם מארגנים אחרים, במיוחד אם הם נמצאים באזור הזה של העולם ורוצים להרצות דברים. אנחנו תמיד מחפשים דוברים – ונשמח לדבר גם במפגשים אחרים באזור.