สิงหาคม 2017
Sam Witteveen และ Martin Andrews เริ่มต้นโปรแกรม TensorFlow และ Deep Learning Singapore ใน กุมภาพันธ์ 2017 ชุมชนของเราเติบโตขึ้นจนมีสมาชิก 1.6 พันคนในเวลาเพียง 8 เดือน ในบทสัมภาษณ์ พวกเขาได้พูดถึงความท้าทายบางอย่างที่มีการเติบโตอย่างรวดเร็วเช่นนี้ รวมถึงวิธีการที่จะทำให้เนื้อหาทางเทคนิคน่าสนใจและสนุกสนาน
Sam, Martin บอกเหตุผลที่คุณตัดสินใจเริ่มต้นชุมชนแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึกในสิงคโปร์
Sam: Martin กับผมเริ่มพูดคุยกันเกี่ยวกับการสร้างชุมชนในเดือนพฤศจิกายน 2016 เราเห็นว่าผู้คนสนใจเรื่องแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึก แต่จริงๆ แล้วไม่มีกลุ่มมีตติ้งเลย เราเริ่มต้นอย่างเป็นทางการในเดือนกุมภาพันธ์ 2017 หลังจากช่วงโปรโมชันจากทางฝั่งของเรา Martin เป็นวิทยากรในงาน Python หลายงาน และผมได้ติดต่อบริษัทสตาร์ทอัพในท้องถิ่น
ปรัชญาของเราตั้งแต่แรกเริ่มคือการสร้างเนื้อหาสำหรับ นักพัฒนาซอฟต์แวร์ระดับเริ่มต้นและ ขั้นสูงร่วมกับการนำเสนอแบบ Lightning Talk และ/หรือวิทยากรรับเชิญ
มาร์ติน: หลักการอย่างหนึ่งของปรัชญาก็คือ เราจะไม่มีการพูดคุยโดยไม่มีรหัส ทุกคนที่พูดจะต้องแสดงโค้ดที่ใช้ได้ผล แม้ว่าสิงคโปร์จะมีสถานที่พบปะที่มีชีวิตชีวาและมีวัฒนธรรมที่ผู้คนจะออกไปพบปะผู้คนอย่างน้อย 1 ครั้งในทุกๆ สัปดาห์ แต่การให้คนมาพูดคุยในงานกิจกรรมนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย ตอนเริ่มงาน เรารู้ว่านี่จะเป็นปัญหา ทั้งแซมและผมได้เล่าประสบการณ์ สำหรับทุกกิจกรรมของเรา แม้เราจะไม่มีวิทยากรรับเชิญ แต่ Sam และ ผมไม่ลืมว่าเนื้อหาสำหรับผู้เริ่มต้นจะมีอะไรที่ล้ำหน้ายิ่งขึ้นในทุกๆ งาน นอกจากนี้ เรายังเชื่อว่าเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นเป็นประจำเป็นสิ่งสำคัญและเป็นสิ่งที่พึงกระทำได้ Google ได้จัดหาสถานที่จัดงานสำหรับ 200 คน ซึ่งเป็นสิ่งที่มีประโยชน์มาก นั่นหมายความว่าเราไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับมุมมองนั้น
การสร้างเครือข่ายเป็นส่วนหนึ่งของกิจกรรมของคุณไหม
แซม: เราไม่ได้หยุดไม่ให้ใครหยุดเครือข่าย แต่ไม่มีเวลาจัดสรร เครือข่ายเลย อย่างไรก็ตาม ผู้คนยังคงสร้างเครือข่ายในการค้นหาทั่วไป
Martin: พิซซ่ามีราคาแพงมากในสิงคโปร์ และเราก็ไม่เคยตกลงกันว่าจะซื้ออาหารอร่อยๆ อย่างอื่นไว้ที่ไหน (หัวเราะ) เราไม่มีอาหารเหลือเลย
ตามปกติจะมีการพบปะกันในเวลา 19:00 น. - 21:00 น. แล้วมีผู้คนประมาณครึ่งหนึ่งกระจายตัว ส่วนที่เหลือเป็นเพียงการสังสรรค์พูดคุยกัน
คุณพูดถึงการโปรโมตการพบปะของชุมชน คุณใช้งานเป็นอย่างไรบ้าง ใช้เครื่องมือใดบ้าง
Sam: การบอกกันปากต่อปากคือวิธีที่ผู้คนรู้จักเรา นอกจากนี้ เรายังจัดให้มีหัวข้อ “ร้อนแรง” อย่างน้อย 1 หัวข้อ เช่น คำบรรยายภาพ ในทุกๆ การพบปะ นี่จึงเป็นปัจจัยสำคัญ ในการทำให้ผู้คนกลับมา ในแต่ละเดือน เรายังได้เลือก หัวข้อที่จะมุ่งเน้น เรามีธีมของเดือนนี้ เช่น เราได้พูดถึงการเรียนรู้เชิงลึก สำหรับอุปกรณ์เคลื่อนที่ ธีมต่างๆ เกี่ยวกับข้อความ เป็นต้น
ก่อนที่เราจะมีการพบปะกันครั้งแรก ฉันโพสต์ประกาศในชุมชน Facebook สำหรับนักพัฒนาและสตาร์ทอัพ ตั้งแต่นั้นมา เราก็ได้ใช้ Meetup.com ซึ่งได้ผลดีสำหรับเรา
คุณมีสมาชิกเพิ่มขึ้นจาก 0 เป็น 1.6 พันคนในเวลาเพียง 7 เดือน ความท้าทายเฉพาะตัวที่เกี่ยวข้องกับการเติบโตอย่างรวดเร็วเช่นนี้มีอะไรบ้าง
Sam: ความท้าทายหนึ่งของเราคือวิธีทำให้มีตติ้งน่าสนใจสำหรับผู้ใช้ใหม่ที่ไม่เคยได้สัมผัส มีตติ้งก่อนหน้านี้ และในเวลาเดียวกัน สำหรับสมาชิกระดับอาวุโสที่ต้องการเนื้อหาขั้นสูงขึ้น ตอนนี้เรากำลังคิดว่าการนำเนื้อหามือใหม่ มาทำเป็นกิจกรรม "ติดตาม" แยกต่างหาก และเนื่องจาก TensorFlow ล้ำหน้ามาก เราจึงมีคนมาจัดมีตติ้งโดยรู้สึกว่าสิ่งนี้อาจเป็นประโยชน์สำหรับพวกเขา แต่พวกเขาก็ยังไม่มั่นใจ 100% ว่าจะได้ผล มาร์ตินและผมจึงได้เปิดโอกาสพูดคุย ความท้าทายของเราคือ หาคนที่กำลังทำแอปพลิเคชันที่น่าสนใจของ ML/DL แล้วหาคนมาพูดถึงเรื่องนี้
Martin: มือใหม่อาจจะยังพูดไม่ได้ แค่อยากเรียนรู้เท่านั้น คนที่มีทักษะขั้นสูง มักต้องการสิ่งที่ล้ำหน้ากว่า เราจึงต้องรักษาสมดุลระหว่างองค์ประกอบของเสียง ที่ขับกล่อมด้วยวิจารณญาณในการมิกซ์เพลงที่เหมาะสม การมีหัวข้อใหม่ๆ ที่น่าสนใจมาพูดถึงทุกๆ เดือนเป็นเรื่องที่ท้าทายเช่นกัน
Sam: ขนาดพื้นที่พบปะของเราก็ขยายตัวมากเกินไปด้วย (หัวเราะ)
ผู้เริ่มต้นก้าวเข้าสู่โลกการเรียนรู้เชิงลึกยากเพียงใด
Sam: หากคุณรู้วิธีเขียนโค้ด คุณสามารถเรียนรู้พื้นฐานได้อย่างรวดเร็ว เราทราบมาว่าผู้คนอาจไม่มีประสบการณ์ในการใช้ Python เราจึงส่งลิงก์ ไปยังคลาส Python พื้นฐานก่อนกิจกรรม "วันผู้เริ่มต้น" ที่เราจัด หลังจากนั้นฉันพอใจกับความคิดเห็นมาก ผู้เข้าร่วมเกือบ 100 คน รู้สึกว่าตนได้เรียนรู้สิ่งต่างๆ มากมาย
มาร์ติน: แทนที่จะทำให้เป็นเอกสิทธิ์เฉพาะ เราพยายามเน้นย้ำว่าทุกคนทำการเรียนรู้เชิงลึกได้ นอกจากนี้ เรายังพยายามทำให้ตัวอย่างทั้งหมดเป็นภาพที่ยอดเยี่ยม ตัวอย่างเช่น ผมบันทึกภาพตัวเองพูดว่าตัวเลขในโทรศัพท์ Android จากนั้นแปลงเป็นภาพสเปกโตรแกรม และใช้เครือข่ายมาตรฐานในการแยกแยะข้อมูลเหล่านั้น ซึ่งนับเป็นตัวอย่างระดับผู้เริ่มต้นที่น่าสนใจสำหรับผู้เข้าร่วมขั้นสูงขึ้นไปอีก Sam ใช้แนวคิดของ CycleGAN เพื่อแสดงให้เห็นว่าฤดูหนาวจะเป็นอย่างไรในสิงคโปร์ ซึ่งจะไม่มีวันเกิดขึ้นในชีวิตจริงเลย เราพยายามส่งเสริมศักยภาพให้สมาชิกชุมชน ลองสิ่งใหม่ๆ และสนุกไปกับการทำกิจกรรมไปพร้อมๆ กัน
แซม: เทคโนโลยีจะน่าสนใจมาก ถ้าคุณถ่ายทอดออกมาได้อย่างน่าสนใจ ผมคิดว่าเราได้รับความเคารพอย่างสูงด้วยการแสดงให้เห็นว่าสิ่งใดไม่ได้ผล รวมทั้งวิธีการแก้ไข เราจึงไม่เห็นว่าเรารู้ทุกเรื่อง ตั้งแต่เริ่มต้นและรู้คำตอบทุกอย่าง
คุณบอกว่าการหาคนที่ยินดีพูดคุยในการพบปะนั้นเป็นเรื่องยาก คุณมีแรงจูงใจให้พวกเขาอย่างไร และคุณประสบความสำเร็จเพียงใดในการบรรลุเป้าหมายนี้
Martin: เราจะส่งแบบสอบถามให้กับสมาชิกใหม่แต่ละคน (MeetUp.com จะดำเนินการนี้ได้โดยอัตโนมัติ) ทีมเราถามกันว่ามีประสบการณ์มากแค่ไหน เคยใช้การเรียนรู้เชิงลึกมาก่อนไหม และยังมีคำถามที่ถามว่า "ถ้าประสบความสำเร็จ พวกเขาจะพูดถึงไหม" ด้วยถ้อยคำที่ใช้ ก็ตอบยาก (หัวเราะ) กว่า 80% ได้แสดงออกถึงความเป็นไปได้ที่จะพูด แต่ก็ยังยากที่จะทำ เราพยายามทำให้ทุกคนคิดออกได้ง่ายมากๆ โดยผลักดันความคิดที่ว่าหากใครสักคนพูดเกี่ยวกับประสบการณ์ส่วนตัวเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึก ผู้ชมทุกคนก็จะตั้งตารอที่จะรับฟัง
ดูเหมือนว่าคุณจะมีหลายๆ อย่างเกิดขึ้น คุณจะจัดระเบียบและหาเวลาสำหรับเตรียมมีตติ้งและบริหารชุมชนอย่างไร
Sam: การจัดการมีตติ้งใช้เวลาไม่มาก การเตรียมเนื้อหา เป็นสิ่งที่ต้องใช้เวลามาก
Martin: เหตุผลส่วนตัวอย่างหนึ่งของฉันที่ทำให้ทำเช่นนี้คือฉันต้องการมีกำหนดเส้นตายที่ไม่ถูกต้องในการผลิตเนื้อหาใหม่ๆ ทุกเดือน มิเช่นนั้น ก็เป็นเรื่องง่ายมาก และเราอยากทราบว่า "ใครเป็นใคร" ในวงการท้องถิ่น เนื่องจากเราสงสัยว่าคนจำนวนมากอาจซ่อนตัวอยู่ที่วิทยาเขตของมหาวิทยาลัย
แมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึกสามารถประยุกต์ใช้ได้หลายวิธีที่น่าสนใจ คุณมีตัวอย่างจากชุมชนหรือไม่
Martin: สมาชิกคนหนึ่งของเราใช้การเรียนรู้แบบโอน (ที่คุณนำเครือข่ายที่ฝึกไว้ล่วงหน้ามาฝึกให้จดจำวัตถุใหม่ๆ) และฝึกให้จดจำครอบครัวของเขาจากภาพในช่วงเทศกาลวันหยุด ผมไม่รู้ว่าคนอื่นจะลองทำแบบนี้ หรือว่ามันได้ผลจริงๆ ผมหมายความว่าเครือข่ายที่ฝึกไว้ล่วงหน้าไม่ได้ สร้างมาเพื่อจดจำคนๆ หนึ่ง
Sam: เรามีคนที่ทำงานให้กับสตาร์ทอัพเกี่ยวกับการเก็บข้อมูลเพื่อติดตามว่าผู้สูงอายุหกล้มหรือไม่ จากข้อมูลนี้ นักเรียนจึงพยายามคาดการณ์ว่า จะต้องส่งคนไปตรวจสอบว่าผู้สูงอายุคนนี้ต้องการความช่วยเหลือหรือไม่
สมาชิกมีความเชี่ยวชาญด้านโดเมนของตนเองและคุณมอบเคล็ดลับบางอย่างแก่พวกเขา และพวกเขาจะกลับมาบอกคุณว่าใช้ได้ผลหรือไม่
คุณคาดหวังอะไรมากที่สุดในอนาคตอันใกล้นี้
Sam: Frank Chen จากทีม Google Brain จะมาพูดถึงสิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้นสำหรับ TensorFlow เป็นเรื่องดีที่เขามาร่วมเป็นวิทยากร และยังเลือกกลุ่มของเราให้ออกประกาศให้ด้วย
Martin: เรารอคอยที่จะนำ TPU มาใช้ในระบบคลาวด์...
Sam: เรายังเปิดกว้างที่จะพูดคุยกับผู้จัดงานคนอื่นๆ โดยเฉพาะหากเขาอยู่กันคนละประเทศและต้องการที่จะพูดคุย เรามองหาผู้บรรยายอยู่เสมอ และยินดีที่จะไปพูดในงาน MeetUp อื่นๆ ในภูมิภาค