新着Pick
175Picks
Pick に失敗しました

人気 Picker
これは自分的にビッグニュース。

PFNさんには申し訳ないけれども、国際的には「フレームワークは何つかってるの?PyTorch? Keras? TensorFlow? え、Chainer? なにそれ」と言われることが多かったので厳しいのに頑張っておられるなと思っていました。PFNさんの名誉のために申し上げておくと、各ライブラリは本当によくできていて、研究室にもファンがたくさんいます。ChainerCVはACMMMのオープンソースコンペで発表されたことも。

ChainerCV: a Library for Deep Learning in Computer Vision
https://arxiv.org/abs/1708.08169
https://github.com/chainer/chainercv


国際的にユーザの多いPyTorchに注力することで研究開発は格段にやりやすくなると思います。いまは世界中の研究者がPyTorchやTFでコードを開発し、githubなどでオープンソースとして公開しているので。
PFNのChainerが開発停止しPyTorchに移行するというニュース。facebook在籍当時、Chainerの名前はよく知られていてリスペクトを受けてました。facebookをはじめとするプラットフォーマーのエンジニアリングリソースは膨大で、ビジネスモデルを単体で作るのはとても大変なことです。

プラットフォーマーがやらない領域に注力し、プラットフォーマーが提供するテクノロジーを利用するという姿勢に転換するということでしょう。イノベーションへのチャレンジをされた関係者の皆様、お疲れ様でした!
なんとびっくり!PFNの代名詞でもあったChainerの開発停止。ただ、開発基盤もプラットフォームで、多くの人が使って共通言語になってたり、人材プールが広がること、より開発が進むことが重要なのだろうか。
関わられた方、本当にお疲れ様でした。

開発されてた方の下記記事も併せて。
「Chainerを振り返って」
https://newspicks.com/news/4439508

『悔しいというのは,どちらかというともっと前に持っていた感情かもしれません.Chainer は,Define-by-Run という枠組みにおいては,最初は他の主要なフレームワークの先を行っていたわけです.PyTorch や TensorFlow が同様の機能を実装して,ユーザベースやエコシステムでも圧倒している状況というのは,歯がゆい思いがありました.もっとうまくやれただろう部分というのは数えだしたらきりがありませんが,もう一回やり直していいよと言われたとして,じゃあ違う道に進めるかというと,そうとも限らない気もして,難しいですね.』
開発コミュニティの規模が違いすぎるから仕方ない。AIは完全に民主化された。各社GAFAMが提供するPFを使うことになる。後はどう運用するかだけ >Preferred Networksは、ディープラーニングフレームワークを、自社開発のChainerから、Facebook主導のPyTorchに順次移行すると発表。
非常に変化の早い領域。最近はTensirFlowよりPyTorchが勢いがある。5年くらい前にCaffeで書いたのがあるんだけどCaffeは完全にお亡くなり。書き直せとプレッシャーをかけられてます。
プラットフォーム事業の難しさを感じます。日本の俊英ばかりあつまる企業とのイメージでしたが。前向きな撤退だと思いますので、今後もこのプラットフォームに乗っかったうえでのイノベーションを期待します。
それにしてもなぜPyTorchを選んだのか。TensorFlowじゃなかったのか、が気になります。
国際的なプラットフォームや開発者エコシステムを成長、継続させていくことの難しさを感じる。技術的な差異(競争力)とは別に、コミュニティ形成や大規模な事例(=利用者&貢献者)の開拓なども必要になる。
これも微妙。。。ユーザベースとTBSと似ている
最初から勝てないことは明らかだったんだから。でも、投資を集めるには、自社開発してるっていう看板か必要だったんだよね。日本からスタンダードが生まれない理由