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By Yohei KikutaTechnology
hikifune.fm episodes
- 第9回 [DALL·E の理解に向けて part 1] Vision Transformer の論文を読んだ
OpenAI が発表した text2image モデルの DALL·E を理解するシリーズの part 1 として Vision Transformer の論文を読んだ。
Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/009.md です。発表者：@yohei_kikuta聞き手：@smochi_pub47 min - 第8回 DAWNBench の紹介
end-to-end でディープラーニング の学習や推測のベンチマーキングをする DAWNBench という取り組みについて紹介します。
Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/008.md です。発表者：@yohei_kikuta30 min - 第7回 AlphaFold1 の論文を読んで AlphaFold2 に想いを馳せる
タンパク質立体構造予測で凄い精度を出したという AlphaFold2 の前身の AlphaFold1 の論文を読みました。
Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/007.md です。発表者：@yohei_kikuta聞き手：@smochi_pub44 min - 第6回 FastAPIの紹介
Python API framework で次のデファクトになりそうな FastAPI を紹介する回です。
Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/006.md です。発表者：@__Attsun__聞き手：@yohei_kikuta35 min - 第5回 Text-to-Text Transfer Transformer (T5) 関連の論文を読んだ
Text-to-Text Transfer Transformer (T5) 関連の論文を読んでその内容を紹介する回です。
Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/005.md です。発表者：@yohei_kikuta聞き手：@yag_ays55 min - 第4回 論文紹介 Are We Evaluating Rigorously? Benchmarking Recommendation for Reproducible Evaluation and Fair Comparison
Recsys 2020 の推薦システムの再現可能な評価や公平な比較に関する論文を読んで紹介する回です。
Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/004.md です。発表者：@smochi_pub聞き手：@yohei_kikuta40 min - 第3回 Numpy の nature 論文とソースコードを読んでみた
Numpy の nature 論文が出たので、その論文と 2011 年の論文、さらにソースコードをちょっと読んでみたという回です。なぜかノーベル物理学賞の話もしています。途中で録音できてなかった時間が数分あったのですが、撮り直しが面倒なのでそのまま出してます。show notes で少し補足してます。
Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/003.md です。発表者：@yohei_kikuta聞き手：@masa_kazama47 min - 第2回 Streamlit にプルリクエストを送った話
機械学習界隈でよく使われている可視化ライブラリ Streamlit において multiselect の選択肢が多い場合に動作が遅くなる問題を解決するプルリクエストを送った話です。
Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/002.md です。
発表者：@masa_kazama
聞き手：@yohei_kikuta
20 min - 第1回 論文紹介 Don't Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks
ACL2020 Honorable Mention Papers に選ばれた Don't Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks を紹介します。
Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/001.md です。
発表者：@yohei_kikuta
聞き手：@smoch_pub
36 min - 第0回 hikifune.fm 始まりますhikifune.fm という podcast で機械学習のあれこれを勉強した内容をゆるく発信していこうと思います。Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/000.md発表者：@yohei_kikuta聞き手：@smoch_pub16 min
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機械学習関連で勉強したことをゆるく発信していく podcast です。
Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm です。