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はてなキーワード: rejectとは
SFLメンバーがほぼ発表されたから各チームの注目ポイントを書いていく。チーム一覧と独自計算したレーティングは以下の通り。
| チーム名 | 平均 レート | メンバー(カッコ内はレート) |
|---|---|---|
| Good 8 Squad | 1830 | ガチくん(1951),カワノ(1860),ぷげら(1760),YHC-餅(1749) |
| Saishunkan Sol 熊本 | 1819 | ひぐち(1883),ふ～ど(1817),ネモ(1790),ウメハラ(1784) |
| IBUSHIGIN | 1815 | 翔(1959),ササモ(1791),cosa(1784),ヤナイ(1725) |
| 名古屋NTPOJA | 1815 | 立川(1827),KEI.B(1814),大谷(1803),もっちー(?) |
| VARREL | 1806 | もけ(1925),水派(1791),マゴ(1757),だいこく(1751) |
| FAV gaming | 1780 | りゅうきち(1926),ts(1756),りゅうせい(1729),sako(1709) |
| DetonatioN FocusMe | 1779 | 竹内ジョン(1811), 板橋ザンギエフ(1799),ナウマン(1789),まちゃぼー(1716) |
| REJECT | 1777 | ときど(1920),あきら(1781),鶏めし(1744),Leshar(1664) |
| Crazy Raccoon | 1771 | ボンちゃん(1870),かずのこ(1817),Shuto(1746),どぐら(1650) |
| 忍ism Gaming | 1748 | ヤマグチ(1773),ももち(1768),藤村(1738),ジョニィ(1711) |
| CAG OSAKA | 1743 | GO1(1793),えいた(1729),フェンリっち(1726),うりょ(1725) |
| 広島 TEAM iXA | 1743 | ひかる(1842),ACQUA(1786),ひびき(1719),じゃじい(1623) |
こうやって計算してみるとそこまで抜けているチームはないかな。このランキングでは最下位になった広島も全然優勝のチャンスはあるメンバーだし、バランスはかなり良さそう。
最強チームだが昨年度は8位と振るわなかった。実力的には申し分ないためオーダー等を含めたチーム戦略の部分を誰がリードするのかが鍵となりそう。
ウメハラがSFLに返ってきた。チーム力も申し分なく、特にひぐちの安定感は別格。オジ達がキャラ変しているのが不安材料か。
Year1最強の翔、粘り強い戦いを見せるcosaなど実力者がそろっている。本年度の参入を狙ってチームメンバー4人を維持し続けてきたというエピソードが泣ける。翔のJPが大幅な弱体化を受けてどうなるか注目している。
誰にも予想できなかった他ゲー勢もっちーを加えたチーム。ギルティギアでの経験はスト6にどう活きるのか注目。また、立川は最近調子が良いことはもちろん、コーチングの才能もあり、他ゲー勢とのコラボレーションに大いに注目が集まる。
昨年は強いと言われていたが、あと一歩勝ちきれない印象だった。好調を維持し続けているもけがチームを引っ張れるのか。みんな大好きマゴさんの復調は見られるのか。目が離せないチーム。
昨年の王者だがメンバー二人が変更となり、チームの印象はだいぶ変わった。俺を獲れでの優勝、EVO Japan 4位と絶好調のりゅうきちが台風の目となるか。
昨年2位と実力のあるチーム。昨年は成績がふるわなかった板橋ザンギエフだが、ザンギエフが大幅強化されたことでどうなるか。
まさかの海外勢Lesharを加えたチーム。最強の兼業プロゲーマーあきらが会社を辞めたところも注目ポイント。格ゲー界の顔とも言えるときどだがリーグ戦はぱっとしない印象。チームリーダはときどだろうからリーダーらしい成績を残せるのか注目したい
どうやったら初年度からこのメンツを揃えられるのか信じられないチーム。去年のSFL TOP1のボンちゃんとTOP2のShuto。そして安定感のあるカズノコ。昨年はあまり良いところがなかったどぐらだが、持ちキャラベガの実装で復調が期待される。
ダブルドリーム！！！ヤマグチとももちが同じキャラを使い、ドリームコンボと呼ばれる高難易度コンボを狙う。忍びってなんだ？まさにドリームチーム
人間性能最強と言われるGO1とえいたを擁するチーム。今年から加入したうりょはリーグ戦に強いとされ、チーム全体の底上げができるか注目している。
万年最下位だが今年は違う。最年少のひかると3on3での活躍が目立ったひびきが加入。どちらも癖のあるキャラを使うので他チームは対策に苦労するだろう。特徴あるチームをACQUAが引っ張れるのか注目したい
レーティング算出に使用した大会: EVO 2023, EVO Japan 2024, WW 1-5, オフラインプレミア シンガポール, フランス, オンラインプレミアjapan, LCQ, FAV CUP, red bull Kumite 日本予選, Beast CUP, DreamHack Dallas/Summer, BAM
田村団長は内容について「瑕疵はなかった」と正当化した上で、登下校に防犯ブザーを持たせるなど各家庭で安全に配慮していれば放置にならず「心配の声のほとんどは虐待に当たらない」と従来と異なる見解を示した。既に条例で規定する「安全配慮義務」が果たされていれば虐待に当たらないとした。これまで説明しなかったのは「安全配慮義務は大前提で当たり前すぎた」と釈明した。改正案を再提出するかどうかは「ゼロベースで全く何も考えていない」と答えた。
第6条がその「安全配慮義務」が記されている条文であり、そして今回の修正案はそこに条文を追加することとなっている。
第六条の二 児童（九歳に達する日以後の最初の三月三十一日までの間にあるものに限る。）を現に養護する者は、当該児童を住居その他の場所に残したまま外出することその他の放置をしてはならない。
２ 児童（九歳に達する日以後の最初の三月三十一日を経過した児童であって、十二歳に達する日以後の最初の三月三十一日までの間にあるものに限る。）を現に養護する者は、当該児童を住居その他の場所に残したまま外出することその他の放置（虐待に該当するものを除く。）をしないように努めなければならない。
３ 県は、市町村と連携し、待機児童（保育所における保育を行うことの申込みを行った保護者の当該申込みに係る児童であって保育所における保育が行われていないものをいう。）に関する問題を解消するための施策その他の児童の放置の防止に資する施策を講ずるものとする。
どうみても「安全配慮義務」を強化するだけの内容であり、既存の安全配慮義務を満たしていれば放置しても許されるといった読み方ができる条文ではない。田村団長の認識とこれがズレているのであればこの条文は完全にバグっており、レビューでRejectされて当然である。正しくした改正案を再提出すべきである。
さらに上記の2にある「（虐待に該当するものを除く。）」に至っては全く意味不明で… これが通ってしまうとなれば自分は埼玉県全体の知的レベルを疑ってしまったことだろう。
単に英語力と思慮、注意力の欠落です。
Introducing ChatGPT
We’ve trained a model called ChatGPT which interacts in a conversational way. The dialogue format makes it possible for ChatGPT to answer followup questions, admit its mistakes, challenge incorrect premises, and reject inappropriate requests.
英語話者であればこれを斜め読みしただけでアトム的な質問回答機としては使わない、
ページ翻訳ではニュアンスが伝わりにくいんだよね、普段から英文で仕事してたり慣れてる人間じゃないとこの説明文で言わんとする所はピンと来ないだろう。
かつ、まともな思慮と注意力がある人間なら、GPTてなんじゃ？ってところは使う前に調べる、
グレート？ジェネレート？プロ？プレ？プロフェッショナル？プロダクト？テキスト？トランザクション？
まぁ頭の中でなんか思い浮かべながら（この段階でもブランディング誘導は始まってる、日本人にはこれが効かない）
で、横線ページをスクロールさせる、SAMPLEだのMethodsだのまぁこれ日本人の大半は読んでないんだろう。
ここまで英語話者が読んだらよもやChatGPTを検索タスクとして使おうとは思わんよ。
で、Generative Pre-trained Transformerを見つける、はいはいと
トランスフォマーだよ、車がロボットに変形したり、電柱の上にぶら下がってるやつ、アメリカだと路上だが
ともかく、変換器ねと理解し解釈して使い出すんだからそりゃ検索タスクには使わん。
で、と、増田はChatGPTを生成AIだと言うてる、世間一般でもそのように呼称されてはいるのだけど
OpenAI社のドキュメント類、ChatGPTの説明文を調べてご覧、このプロダクトを人工知能だとはどこにも書いてない。
ドキュメントコントロールの部署が検閲し注意深く表現に配慮している様子が伺える
これは重要な点で
同社の画像AIのダル（DALL·E 2）は明瞭にAIと標榜しているのと対象的
AIの国際的な規格は無い、どういう基準でAIを名乗れるか、法的なしばりは無い、冷蔵庫だってAI内蔵を名乗りたけりゃ名乗れる、技術要素の裏付けは不要
だがOpenAI社はあえてChatGPTをAIだと呼ばない。
１、AI規制の世論、方向性を見極めてからでも遅くない（ユーザーやメディアは勝手にAIとブランディングしてくれるし）
説明する、
AI法規制議論真っ只中、どっちに転ぶかわからん、最悪ガチガチ規制もありえる、できたばかりの法や規制に対してノーアクションレターは通りにくい
何れにせよ商売はやりにくくなる
関係者は頻繁に公聴会やらに呼ばれている状況、ここら温度感は日本はまたまた周回遅れなんだが
企業戦略としてChatGPTをAIと自らは名乗らないのは正解なの、AIの法的定義すらない段階で、先々AI指定を回避する一つのキーになりかねない
訴訟になったときに「え？ワイらそもそもChatGPTをAIだと言うたことはありませんが？」これが主張できる
自分から「これはグレートなAIでっせ」と標榜していたらもはや逃れられない。
ともかく、笑えるくらい慎重に彼らはChatGPTを人工知能だとは宣伝しない、生成AIではないんです。
そもそも、技術ドキュメントを読んでも古典的なAIの技術は使われてない。
所謂ニューラルネットワーク、パーセプトロン、脳機能の模倣をどのような手法や計算で再現するか
Pre-trainedの部分では使ってるが、応答エンジンの部分では実装されてない、たぶん、しらんけど
で、ChatGPTが嘘デタラメを混ぜるのは故意です、俺は確信してる
いろんなプロンプト、少しずつ字句を変えたり、応答の考察をしたんだけど、わざと信頼精度を下げてるとしか思えない。
これパラメーターの調整でいかようにもできるはずなんだが、かなり意図的に嘘捏造が混ざるようにチューニングされてる。
ようはこれもAI議論の方向性を誘導するための戦略だろう「しょせんこの程度っすよ」と
人の話が聞けない人は、他人の価値観をインストールできず、世界が自分だけで構成されいて、人間関係も歪む方向に拡大するが、
それらの負債は他人だけが見えているもので、本人は幸せものなのではないかという話。
例えば､人間関係において平和主義だと考える人に、他人に対して「怒り」をアウトプットしない事をポリシーにしている人がいるが、
自分が「怒られたくない」ことが重要である人がいて、その様な人は、他人の「怒り」を受け取ったときコミュニケーションにバグが生じる。
（自分が平和主義でありたいならそうすれば良いだけだが、相手にも平和主義を押し付けるマインドが隠れている場合にバグる）
たとえば、このような行動が見られる。
何もないところから怒られる事が振ってくることなどなく、原因が存在するが、
そこを見ることができない（＝人の話が聞けない）ので、本人は解消の仕方が分からない。
なぜ、怒っているかを理解できないながらも折り合いをつけるための着地は必要で、自分の価値観で相手を決めつけて納得感を作り上げて解消する。
あなたの「怒り」を聞いてあげている努力（実態なしのポジションだけ）をしているが解消されないのはあなたが悪い
あなたの「怒り」に頭を下げているにもかかわらず解消しないあなたが悪い
本人の中の努力基準があふれたとき、それでも「怒る」相手にたいしてバグる。
（怒らないポリシーで耐えていた分をひっくり返して逆切れ散らかしたり、相手を見下し判定し今後の存在を無いことにするなど）
それを積み重なると曲がった世界観の中で、何度も重ね塗りのように自分の価値観をアップデートしてゆき、
どこかの宗教の教典のような教えが確立され、その価値観から脱却できなくなる。
このような人はたまにいるが、総じて思うのが、みんな幸せである（ように思う）のだ。
なぜならば、世界は自分だけなので、受け取れない物は耳をふさいで、受け取りたいものや言葉だけをチョイスして、
人間関係における問題解決はせず、本人は問題解決をした気になり、ストレス解消という名で、自分の世界の中だけで勝手に解消して、それでも溢れるときは存在をrejectして終わりにするのである。
このような、自分ばっかりにする人のことを「いつか自分に返ってくる」と折り合いを付ける人がいるが、（私もそのように感じているのだが）どこの角度をとって見ても、
曲がっているなりに幸せな世界に生きていおり、一体どのような形で「何が」返るのかが分からないのだが、
経験値の中であった例を教えてもらえないだろうか？
俺も5年かかった。先輩たち4人も全員オーバードクターして最終的に学位取れなかった。俺が(同期と同時だけど)研究室初の博士号取得者。指導教員は放置(自由放任？)の上でジャーナルの格を要求するから論文書いても通らず厳しかったし、rejectくらって格を少し下げたらこれは学位要件に入れられないみたいなこと言われてた。俺は論文5本publishくらいの時点でようやく博論審査申請を認めてもらったけど、キツかったし二度とやりたくない。
学位取得してから外の人たちと研究するようになると、世の中の若手ってこんなに論文書けず能力もないのに博士号取ってるのかって驚きだった。卒業後に論文を書けなくなる教員がたくさんいるってのは本当。クソでも卒業できるところはあるし博士号取る基準がかなり厳しいところもある。実力はついたから指導方針として間違ってなかったと思うけど、うちだけ厳しくてこれ何？とは思ってたよ。他所の研究室なら先輩達も2回くらい卒業できたじゃんとか思うけど、博士に値しない人たちに博士号を与える他所の研究室が正しいとも思えず、一方でうちの苛烈な要求が正しいとも思えなくて、質保証のために基準は上げつつ退学してももう少し気楽に民間就職するルートが開かれていてほしいなぁと思うわ。博士号って名前は同じなのに基準が違いすぎる。
中退がどうとか誰でも取れるとかは場所とか分野とか指導教員に依るので、中退だからどうこう言われずに普通に民間企業と行き来できるようになってほしいね。
もうオリンピックが開催される前提でニュースが流れて、みんな納得した雰囲気をメディアがかもしだしているのは、どう考えてもおかしくないですか？ これを読んでいるあなた個人は納得してますか？ 私はしてません。
誰が見てもおかしいことが、強引に押し切られて、既成事実を作りだした人々が生き残るのを見ることに、いつのまにかみんなが慣れました。
どれほど無残なことをしても、喉元過ぎれば熱さを忘れるで、少し時間がたてばみんなが忘れるだろうと、舐められることにみんなが慣れました。
そんなふうに簡単に操られる愚か者たちだと、見下されることに私たちみんなが慣れました。
その結果、この夏はたくさんの人が死のうとしています。
これを読んでいるあなた、あるいはあなたの家族、友人も、そのうちの一人かもしれません。
どれほどたくさんの人が死んでも、オリンピックを無理やり開催した人々は、だれも責任を取りません。
すべてはもう決まったことなのでしょうか。
なぜだれも止めないのでしょうか。
なぜ「だれも止められない」と思うのでしょうか。
ブックマークコメントを見ていると、オリンピックに批判的な発言が多いですね。
そういうメッセージを発しているみなさんの声が全世界に届くように、何かできないかと思って、英語でtweet用のテンプレート集を作ってみました。
改善した方がよいところ、新しく作って欲しいテンプレートがあればコメント・トラバで連絡してください。
#IOC , we the people of Japan reject you. #Olympic will cause the surge in COVID cases in #Japan . We do not accept your unilateral attitude and greed ignoring the health risks to forcibly hold games. Our hatred aginst you will never disappear.
和訳：
#IOC 、 私たち日本国民はあなた方を拒絶します。#オリンピック は日本でコロナの症例数を増加させます。強制的にオリンピックを開催するために健康上のリスクを無視するあなた方の一方的な態度と強欲は受け入れません。あなた方に対する私たちの憎しみは決して消えることがないでしょう。
#IOC , we the people of Japan do not accept #Olympic to be held this summer. We have been constantly expressing our concerns over the significant health risks in holding the games, but you never listen to us. We will never forget what you will have done to us.
和訳：
＃IOC、私たち日本国民は、今夏の＃オリンピック 開催を受け入れることはありません。私たちはオリンピック開催にまつわる大きな健康上のリスクについてずっと懸念を表明して来ましたが、あなた方は決して耳を貸すことはありませんでした。あなた方が私たちにしたことを私たちは決して忘れないでしょう。
#Olympic athletes, please do not come to Japan. We know you have high exepectations from your game. But for us, it is a question of life and death. Holding the games this summer in #Japan will cause the surge in COVID cases and lead to a disaster. Please do not come.
和訳：
#オリンピック 代表選手のみなさん、どうか日本へ来ないでください。参加される試合に大きな期待を抱かれていることは認識しています。ですが私たちにとってこれは死活問題なのです。今夏 #日本 でオリンピックを開催した場合、コロナの症例数増加を引き起こし、大災害となるからです。どうか来ないでください。
Dear #Olympic athletes, we wanted to welcome you in #Japan but unfortunately, it is no longer possible to do so. Vaccination rate in #Japan is incredibly low and accepting people from overseas will cause deathes. Please do not enter the hall of shame by coming to the games.
和訳：
#オリンピック 代表選手のみなさん、#日本 でみなさんをお迎えしたかったのですが、それはもうできなくなってしまいました。#日本 のワクチン接種率は信じ難いほど低く、海外からみなさんをお迎えすると死者が出ます。試合に参加することで恥の殿堂へ入ることのないよう、どうかお願いします。
私も似たような所にいたのでデジャブかと思った。ただ俺の場合は某大手メーカー。
ディープラーニングをこき下ろして自分たちのAIがより優れていると宣伝するのはどこの業界も同じなんだな。
某大手メーカーの研究所で作られたそのAIは「ディープラーニングのような旧世代の単純なものではなく、次世代の汎用人工知能」といった触れ込みで
AI事業をやっている我々SE部隊の所に降りてきた。AI事業というとかっこいいが、その中のSEは基本的に技術的なことはわからずITゼネコンの頂点として
PMをやっているような人たちが大半を占めるため、「技術的に顧客価値につながるか」ではなく、「顧客をその気にさせるパワポが用意されているか」の
ほうがよっぽど重要だった。また開発した研究所の方も、主任研究者だけは「そのAIすごい！」って心から信じてたみたいだが(笑)、
おそらくその他の研究者は詐欺っぷりには気づいていたと思う。でも「どうせSE土方共にはばれないだろｗ」という感じで押し付けてきた感あった。
その主任開発者の態度はまさに同じだったね。「なんでもできます。でも『チューニング』の必要があるのでPoCの費用はいただきます。」
という感じ。俺はそれをそのままスルーして客に伝えると「かの有名な○○さんがそういうならそうなんだな！」という感じで客は納得し、
数M～数百Mの金をポンと出す。PoCバブルの2018年頃はそんなボロい商売がいっぱい転がっていた。
しかし、このAIの中身は単に線形回帰程度しかしていないポンコツであり、ディープラーニングと比べるのもおこがましい代物。
「チューニング」といわれるものは実は有効な特徴量などを頑張ってSEや平の研究者が死にものぐるいで見つける作業であり、
全然「チューニング」レベルの話ではない。完全にカスタムAIをSIで作るような作業だった。しかも適当な特徴量でもある程度良い成果を出す
LightGBMやDeep Learningの使用は禁止され、ポンコツAIでも良い成果を出すような特徴量を見つけるという縛りプレイだった。
さらにアルゴリズムの部分がしょぼいだけではなく、エンジニアリングの部分もひどいものだった。
企業のソフトウェアプロダクトというのは開発した人ならわかるだろうが、一部のスーパープロダクトを除いて、正直コードやロジックは大したことがない。
でもテストは少しはしていてドキュメントは揃ってなんとか動くとか、使うための人力サポートは用意しているとか、最低限顧客を
ところが、だ。このAIに関してはデータサイエンス・アルゴリズムだけでなくソフトウェア・エンジニアリングの酷さもすごいものだった。
簡単なメモがあるだけでドキュメントはほぼ皆無、データを食わせると3回に1回はまともに動かない、非公開とゴネられたので
無理やり引っ張り出したコードを見ると大学生が卒検のために書きなぐったようなコード。おまけに「アルゴリズム」という名のくせに計算量解析すら
されていないロジック（そのため特定のサイズや値のデータを入れるとハングする）。
ここで疑問に思うのは「なぜこんなポンコツAIが全社的代表プロダクトになれたのか」であろう。
とにかくポンコツであることはひた隠しにして「次世代の汎用人工知能」というブランディングだけを
ひたすらフロントを使って確立させた事が大きい。さらに開発者は徹底的に外部の雑誌を避け自社の雑誌にのみ論文を大量に投稿し、
社外成果は特許、プレスリリース、雑誌のインタビューに絞ることでプレゼンスを上げるということをやっていた。
（当然だがディープラーニングより優れているなんて社外の学術雑誌に投稿しても「は？またトンデモ論文か」と言われてRejectされるだけである）
そしてこれこそがITゼネコンの真髄とも言うべきところであるが、子会社に専門部隊を作りいつでもそのAIを使ったビジネスをReady状態にする
社内体制づくりをしっかりやったところが大きい。例えばPFNあたりが「うちすごいAIあるんすよー」っていってよくわからん若造（実は東大IS Dr.）
とかが出てきて専門用語を並べ立てたりすると、古い企業からすれば「（どうも信用ならん・・・ほんとにコイツら仕事できるのか？）」となるだろう。
しかし、スーツをビシッと決めた営業と多少技術もわかるSE（もちろんスーツ）が来て、アルゴリズムの説明は一切なく、「ビジネスにどう効果があるのか」
「エンドユーザーへのインパクト」「金銭的効果」など一般人にわかりやすいパワポで説明し、来週から定例会議や進捗会議などPM面もおまかせ、
ふわっとした状態からの要件定義でもやってみせます！といわれる「（これは・・・いける！！）」となるのである。
また2018年あたりは顧客の方も偉い人から「AI使ってなんかしろ」という予算枠だけ用意されたふわっとした状態なので優れたアルゴリズムを使いたい
わけではなく、「AIを使ってビジネスしてます感」が重要なので、ここに刺さったのが大きかったね。
先日行われたPyconJP2019に参加してきた。
運営のみなさん、登壇者のみなさん、参加者のみなさんお疲れさまでした。
今年でもう4回参加したことになるが、色々思うところがあったけど、Twitterとかアカウントが紐づく場ではいいづらい感想を中心に書いていく。
先日別のコミュニティでも色々論争あったけど、運営サイドがボランティアでやってることなんて百も承知の上で、
ただこれだけは言わせてほしいなと思ったことを書いていくつもり。
運営はボランティアで大変なんだろうし褒められるべきなんだけどごめんよ。
会場変わった理由とか一切知らないけど、単純に場所のスペックとして早稲田の方が良くない?
広いし縦に長くないし部屋同士も行き来しやすいし。
参加人数もどんどん増えて、会場のキャパを超えてきてるよなーって気もする(ただしこれが早稲田で解決できたかはわからない)。
初心者殺しだよね。せめて｢6F 会議室D※6Fへはエスカレーターでは移動できません。エレベーターもしくは階段で移動ください｣
会場の問題もありつつ、発表内容と発表会場のマッチングがうまく行ってなさそうだなー
コンベンションホールの発表なのにガラガラとか、昼休み開けの発表で発表開始
30分前に行ってもC会議室まで満員とか。
機械学習･データ系とか、人気が出ることなんてわかってそうな講演なのに
立ち見できない部屋割り当てちゃうってどうなん?
それか、演題が出揃った時点で時間帯別に参加したい演題アンケートとって、発表会場
変えるとかできそうな気もする。
とある発表1つについて言えることだけど、日本人なのにあえて英語で発表するなら
最低限英語で発表練習してきてほしいなー。しかも運営サイドの人の発表。
英語の発表を増やしたい運営側の意図は何となく見えるんだけど、
ただ、会場に大きめの部屋あてがって、発表時間の3-4割｢あー…well…｣(しかもカンペ見ながら)で
占められるグダグダな発表聞かされる方の身にもなってほしい。
しかもこういう発表に限って広い部屋。えこひいき疑われても仕方ないんじゃないかなー。
英語得意じゃないなら練習するか、せめてカンペにカタカナ表記書いときなよ。
なんで参加人数多いのにあの狭い部屋に人押し込めるの?
去年みたいに1Fでやればよかったじゃん。
せめて狭い部屋に押し込めるならクローク用意するとかして、
クソデカリュックで来て、しかも背中に背負ってる人たちの荷物を預かって、その分クソデカリュック分の
スペース開放して人の往来楽にしようよ。
流石にあそこで食事したり人と話す気になれずに30分で退散したわ。
あと、壁際の料理がなぜか遅れて開放されたのも謎だし。
最初に1Fを開放して、それでも人が収まらければ小展示ホールでやるのならまだわかる。
プログラマーのカンファレンスなんだから仕組みで解決しようよ。
そのための仕組みを作れとは言わないから、レシーバーを渡す時に
名札とネックストラップを交換で回収するとか。
それなら少なくともレシーバー返却してない人は2日目は会場に入れないからお互い気づきやすいよね。
ここ数年流行りの機械学習分野で、｢ディープラーニング入門｣みたいな、
(クオリティの差はあれど)誰でもできる系の割と安直な発表が通らないのは良いとして、
機械学習系の発表でoptunaネタが2つかぶってたのはどうかなーと思ったり。
(一応補足しておくと、私はエンジニアなので、知り合いのデータサイエンティスト
数名に聞いたところ、どちらも発表の内容は素晴らしかったとのことです。
ただ、せっかくならいろんな出自の人に発表の機会を与えてあげたり
その他でもrejectされた発表の中に聞きたい内容があったりで、残念だなーとは思いました。
まあ、PyconJPに4回参加して良い発表聞けたり他社の同業者と会話して刺激になったり単純に
お祭り気分で楽しかったりと、今年もある程度楽しめたしどうせ来年も参加するんだろうなーと思いつつ、
今年に関しては特に色々気になったところもあったので発信した次第でした。
来年以降のPythonコミュニティのさらなる発展を願って、これが運営サイドの人の目に触れたり、
他の人も言いづらい感想を言ってくれたりしたら幸いです。
