Agosto de 2017
Sam Witteveen e Martin Andrews iniciaram o TensorFlow e o Deep Learning Singapura em fevereiro de 2017. A comunidade cresceu para 1,6 mil membros em apenas 8 meses. Na entrevista, eles discutiram alguns desafios únicos com um crescimento tão rápido e também maneiras de tornar o conteúdo técnico interessante e divertido.
Sam, Martin, conte por que você decidiu criar uma comunidade de machine learning e aprendizado profundo em Singapura.
Sam: Martin e eu começamos a conversar sobre como formar uma comunidade em novembro de 2016. Percebemos que as pessoas tinham interesse em machine learning e aprendizado profundo, mas não havia um grupo de encontro. Começamos oficialmente em fevereiro de 2017, após uma intensa promoção da nossa parte. Martin foi palestrante de muitos eventos Python, e entrei em contato com o cenário local de startups.
Desde o início, nossa filosofia era combinar o conteúdo para desenvolvedores iniciantes e avançados com palestras relâmpago e/ou palestrantes convidados.
Martin:Também parte da filosofia é que não vamos conversar sem um código: todo mundo que fala precisa mostrar um código que funciona. Embora Singapura tenha um cenário vibrante de encontros e haja uma cultura de pessoas que vão a um ou mais encontros por semana, é bastante difícil conseguir que as pessoas falem em eventos. Quando começamos, sabíamos que isso seria um problema. Então, Sam e eu damos palestras em todos os nossos eventos. Então, mesmo que não tenhamos um palestrante convidado, Sam e eu nos certificamos de que há conteúdo para iniciantes e algo mais moderno em todos os eventos. Também acreditamos que é importante que os eventos ocorram regularmente e que valem a pena visitar. O Google ofereceu um local com 200 pessoas para nossos eventos. Isso é muito útil, porque significa que não precisamos nos preocupar com esse aspecto.
O networking faz parte dos seus eventos?
Sam: Não impedimos as pessoas de fazer networking, mas realmente não há tempo alocado para networking. Dito isso, as pessoas ainda fazem networking de forma orgânica.
Martin:A pizza, por algum motivo, é muito cara em Singapura, e não conseguimos concordar sobre nenhuma outra boa comida de desenvolvedor (risos). Então não temos comida.
Nossos encontros geralmente ocorrem das 19h às 21h, e metade da multidão se dispersa, e o restante apenas se reúne e conversa.
Você estava falando sobre promover os encontros da sua comunidade. Como você fez isso? Quais ferramentas usou?
Sam: O boca a boca foi como as pessoas nos conheceram. Também nos certificamos de ter pelo menos um tema “quente”, como legendagem de imagens, em cada encontro. Isso foi um fator importante para trazer as pessoas de volta. Todo mês, também escolhemos um tema de foco. Temos um tema do mês. Por exemplo, abordamos o aprendizado profundo para dispositivos móveis, diferentes temas relacionados a texto etc.
Antes de nosso primeiro encontro, postei alguns anúncios nas comunidades do Facebook para desenvolvedores e startups. Desde então, temos usado o Meetup.com e isso funciona bem para nós.
Você passou de 0 para 1,6 mil membros em apenas 7 meses. Quais são os desafios exclusivos associados a um crescimento tão rápido?
Sam: um dos nossos desafios é como tornar os encontros mais interessantes para iniciantes que não assistiram aos encontros anteriores e, ao mesmo tempo, para membros mais experientes que querem conteúdo mais avançado. Agora, estamos pensando em fazer repetições do conteúdo para iniciantes como eventos separados. Além disso, como o TensorFlow é muito moderno, as pessoas vão a encontros com a sensação de que isso poderia ser útil para elas, mas não estão 100% seguras. Martin e eu nos disponibilizamos ativamente para conversar. Nosso desafio é encontrar pessoas que façam aplicações interessantes de ML/DL e fazer com que elas falem sobre isso.
Martin: Os iniciantes não são tão vocais, eles só querem aprender. Pessoas avançadas sempre querem coisas mais avançadas. Portanto, temos que equilibrar os elementos mais vocais com nosso julgamento sobre o mix certo. Criar tópicos novos e interessantes para falar todos os meses também é um desafio.
Sam: Também estamos aumentando muito nosso espaço de encontro (risos).
É difícil para iniciantes entrarem no mundo do aprendizado profundo?
Sam:Se você sabe programar, aprende o básico bem rápido. Sabíamos que as pessoas podem não ter experiência com Python, então enviamos um link para uma aula básica de Python antes de um evento do “Dia para Iniciantes” que realizamos. Fiquei muito satisfeito com o feedback depois. Quase todas as 100 pessoas que participaram sentiram que aprenderam muito.
Martin:em vez de ser exclusivo, tentamos enfatizar que todos podem realizar o aprendizado profundo. Também tentamos tornar todos os nossos exemplos muito visuais. Por exemplo, eu gravei alguns dígitos no meu smartphone Android e os convertemos em imagens de espectrogramas e usamos uma rede padrão para diferenciá-los. Isso é um exemplo para iniciantes que também é interessante para participantes mais avançados. Sam usou o conceito de CycleGAN para mostrar como é o inverno em Singapura, o que nunca acontece na vida real. Tentamos capacitar os membros da nossa comunidade para experimentar coisas novas e se divertir enquanto fazem isso.
Sam: A tecnologia é muito interessante se você puder mostrá-la de maneira interessante. Acho que ganhamos muito respeito mostrando o que não funcionou e como conseguimos resolver isso. Assim, não somos percebidos como se sabíamos tudo desde o início e temos todas as respostas.
Você mencionou que é difícil encontrar pessoas dispostas a participar de encontros. Como você a motiva e qual é seu nível de sucesso para fazer isso?
Martin:estamos enviando um questionário para cada novo membro (o MeetUp.com pode fazer isso automaticamente). Basicamente, perguntamos qual é a experiência deles, se já usaram o Deep Learning, e há também uma pergunta que questiona: "Se eles tivessem sucesso, eles falariam sobre isso?". Devido à forma como as palavras são, é difícil dizer não (risos). Mais de 80% expressaram a possibilidade de falar, mas ainda é difícil fazer isso acontecer. Queremos que o surgimento das pessoas seja muito simples, impulsionando a ideia de que, se alguém fizer uma palestra relâmpago sobre a experiência pessoal de aprendizado profundo, todo o público estará ansioso para ouvir.
Parece que você tem muitas coisas acontecendo. Como você organiza e encontra tempo para se preparar para encontros e administrar a comunidade?
Sam: Organizar os encontros não leva muito tempo. A preparação do conteúdo é o que leva muito tempo.
Martin:Um dos meus motivos pessoais para fazer isso é que eu queria ter um prazo artificial para produzir novos conteúdos todos os meses. Caso contrário, é muito fácil desistir. Também queríamos descobrir "quem é quem" na cena local, porque suspeitamos que muitas pessoas poderiam estar escondidas nos campi universitários.
Machine learning e aprendizado profundo podem ser aplicados de muitas maneiras interessantes. Você tem alguns exemplos da sua comunidade?
Martin:um dos nossos membros usou o aprendizado por transferência (em que você pega uma rede pré-treinada e a treina para reconhecer novos objetos) e a treinou para reconhecer a família dele pelas fotos das festas de fim de ano. Eu não tinha ideia de que alguém tentaria algo assim, ou que isso realmente funcionaria. Quero dizer, a rede pré-treinada não foi construída para reconhecer pessoas específicas.
Sam:Temos pessoas que trabalham com startups para coletar dados e rastrear se idosos tiveram uma queda ou não. Com base nesses dados, a equipe tenta prever se precisa enviar alguém para verificar se essa pessoa idosa precisa de ajuda.
Os membros têm experiência própria no domínio, e você dá algumas dicas, e é ótimo quando eles voltam para dizer se funcionou.
O que você mais espera em breve?
Sam:Frank Chen, da equipe do Google Brain, vai falar sobre o que está por vir no TensorFlow. É bom ele vir como palestrante e ter escolhido o nosso grupo para fazer os anúncios.
Martin:Estamos ansiosos para o lançamento das TPUs na nuvem...
Sam:Também estamos abertos a conversar com outros organizadores, principalmente se estiverem nesta parte do mundo e quiserem conversar. Estamos sempre à procura de palestrantes, e também gostaríamos de conversar em outros MeetUps na região.