PyCon APAC 2018 Day 2 - 蛇ノ目の記

前回の更新からだいぶ時間が経ってしまった。

この一ヶ月の間にPyQブログとgihyo,jpでPyCon APAC 2018記事が公開された。あとstapy#36とBPLL#22でPyCon APAC 2018行ってきたよ報告LTをした。stapyは帰国からの直行だったので抜群の鮮度だった思い出。

blog.pyq.jp

gihyo.jp

PyQブログ書いてるし、gihyo.jpに寄稿してるので実はブログ書いていたのでは。

では、PyCon APAC 2018 カンファレンス2日目に聴いたトークのまとめ。

Opening Keynote

Talk

Detecting offensive messages using Deep Learning: A micro-service based approach

by Alizishaan Khatri, Machine Learning Engineer at Pivotus Ventures

資料: alizishaan-khatri-detecting-offensive-messages-using-deep-learning.pdf - Google ドライブ

What are you doing to control abusive content on your platform? Can your current solution tell the difference between "fking awesome" and "fking loser"? Can it detect racist and sexist content? In this talk, you will learn how to build a deep learning based solution and deploy it as a micro-service.

訳:

自分(自社)のプラットフォーム上での攻撃的な言動に対してどのように対応しているでしょうか。今の解決策はf**king awesomeとf**king looserの違いを認識できますか？差別的な表現や性的な表現の検知は？このトークでは、深層学習ベースの解決策とマイクロサービスとしてデプロイする方法をお伝えします。

Pumping up Python modules using Rust

by Vigneshwer Dhinakaran, Mozilla TechSpeaker

資料: vigneshwer-dhinakaran-pumping-python-modules-using-rust.pdf - Google ドライブ

Learn to build high performance and memory safe Python extensions using Rust. Discover this and more tips to boost up your Python application.

訳:

パフォーマンスでメモリセーフなPython拡張をRustで作る方法や、Pythonアプリケーションの性能を上げるtipsをお伝えします。

How to understand user behaviour using Multiple Linear Regression?

by Sarthak Deshwal, Associate Software Engineer at Expedia Group

資料: sarthak-deshwal-how-to-understand-user-behavior-using-multiple-linear-regression.pdf - Google ドライブ

Studying the user behaviour on app/website is one of the most hot topics among product companies. Multiple linear regression exactly helps you to find out the most important factors about your user and deliver the most important features to them. We will discuss the process, and the pros and cons of it.

訳:

アプリケーションやWebサイト上のユーザの振る舞いを知ることは今、企業の間で最も熱いトピックになっています。重回帰分析はユーザについての要素を見つけたり、ユーザーに最も重要な機能を提供するのにとても役立ちます。この発表では重回帰分析を使うプロセスと、その長所と短所をお伝えします。

Elements of Programming Interviews in Python

by Tsung-Hsien Lee, Staff Software Engineer at Toyota Research Institute

資料: tsung-hsien-lee-elements-of-programming-interviews-in-python.pdf - Google ドライブ

I will educate the audience on how to solve algorithmic problems commonly asked at interviews, emphasizing the aspects of Python that are the most useful. I will also describe how hiring decisions are made behind-the-scenes, based on my professional experiences at Facebook, Google, and Uber.

訳:

コーディング面接でよく出題されるアルゴリズム問題に役立つhow toをPythonを用いてお伝えします。また、FacebookやGoogle, Uberで採用に関わった経験をベースに、採用するエンジニアの決定について話します。

Learn Guitar Via Python Programming

by Rishabh Shah, Associate Tech. Architect at Systango Technologies

資料: 無し

Ever wanted to play your favourite song on a guitar quickly even when you don't know how to play a guitar? Our Python based MIDI to guitar tabs Transcriber can help you do that. You just need to find your song in MIDI format (with .mid as file extension), and let our Python Transcriber do its magic!

訳: