フルタイム Ruby コミッターの村田です。沖縄は暖かかったです。
3/10 に琉球大学工学部で沖縄 RubyKaigi 02 が開催されました。弊社 Speee はスポンサーとして協力させていただきました。
私は招待講演者として参加し、最後のセッションで Ruby のデータサイエンス対応活動の最新状況をお伝えしました。私のトークの内容を大きく分けると、次の4部構成になります。
- 今日に至るまでの Ruby のデータサイエンス対応状況の変遷
- pycall.rb の紹介
- MXNet と mxnet.rb の紹介
- 今後の展望
今回のトークで新たに mxnet.rb を紹介しました。これは、私が現在開発している MXNet の Ruby バインディングです。MXNet は深層学習もできる分散計算フレームワークです。深層学習フレームワークとしては、おそらく Tensorflow と PyTorch の次くらいに有名です。その Ruby バインディングである mxnet.rb の開発版 *1 を使い、Ruby で多層パーセプトロンを作り、GPU で学習と推論を行うデモなどを披露しました。
スライドは以下の speakerdeck で公開しています。後ほど、会議主催の yasulab さんがトークの動画をアップロードすると思いますので、そちらもご覧いただければと思います。
昨年の pycall.rb の開発に引き続き、今年も Ruby をデータサイエンスに対応させるために必要なものの開発をし、ワークショップを通してツールの使い方や開発の仕方を広めていきますので、今後ともよろしくお願いします。
*1:まだ一度もリリースしていないので、開発版といってもただの先頭リビジョンという意味です。
