2017 年 8 月
Sam Witteveen 和 Martin Andrews 于 2017 年 2 月启动了 TensorFlow 和新加坡深度学习项目。在短短 8 个月内，社区成员数量就增长到了 1600 名。在采访中，他们讨论了发展如此迅猛的一些独特挑战，以及如何使技术内容变得有趣和有趣。
Sam、Martin，请告诉我们您为什么决定在新加坡开设机器学习和深度学习社区。
Sam：Martin 和我从 2016 年 11 月开始探讨成立社区。我们发现人们对机器学习和深度学习感兴趣，但实际上他们根本没有交流会。经过我们团队的积极推广 2017 年 2 月正式开始Martin 是许多 Python 活动的发言人， 我确实与当地的初创公司进行了接触。
从一开始，我们的理念就是为初学者和高级开发者提供内容，并结合闪电演讲和/或演讲嘉宾。
Martin：践行理念的另一个理念是，没有代码就没有演讲：每个人都需要展示有效的代码。虽然新加坡的 MeetUp 氛围活跃，且人们每周都会参加一次或多次 MeetUp，但吸引人们在活动中发言却相当困难。一开始，我们就知道这会是个问题，因此 Sam 和我都在每次活动中都发表了演讲因此，即使没有演讲嘉宾，Sam 和我也会确保提供适合初学者的内容，以及每项活动前沿的内容。我们还认为，定期发生事件很重要，可以相信是值得去参加的活动。Google 已经提供了可容纳 200 人的场地来举办我们的活动。这非常有帮助，因为这意味着我们不需要考虑这方面
社交活动是活动的一部分吗？
Sam：我的意思是，我们不会阻止任何人联网，但 Google 确实没有为网络分配时间。话虽如此，人们的交流仍然是自然流畅的。
Martin：披萨在新加坡很昂贵，出于某种原因，我们还没能就其他不错的开发食品达成一致（笑）。所以我们没有食物
聚会时间通常为晚上 7 点到晚上 9 点，然后大约一半的观众散开了，其余的只是在这里闲聊。
你提到过宣传自己的社区聚会。您是怎么做到的？使用了什么工具？
Sam：通过口口相传，人们知道我们。我们还确保在每个聚会中至少有一个“热门”主题，例如图片说明。这是吸引用户回访的主要因素。我们每个月还会选定一个重点主题我们本月有一个主题例如，我们已经介绍了适用于移动设备的深度学习方法、围绕文本的不同主题等。
在首次聚会之前，我在开发者和初创公司的 Facebook 社区发布了一些公告。从那时起，我们就一直使用 Meetup.com，这非常适合我们。
在短短 7 个月内，您的会员人数就从 0 增加到 1600 名。如此快速的增长，您遇到了哪些独特挑战？
Sam：我们面临的挑战之一是，如何让没有参加早些聚会的新手能成为有趣的聚会，同时让需要更高级内容的高级会员也能乐在其中。现在，我们考虑将重复播放初级内容作为单独的“追逐”活动。此外，由于 TensorFlow 如此前沿，因此我们在参加聚会时有些人会觉得这对他们有用，但他们无法完全确定具体做法。Martin 和我也在积极主动地与大家交流我们面临的挑战是寻找开发有趣机器学习/DL 应用的人，并让他们过来讨论。
Martin：初学者不会说话，他们只是想学习。高级用户总是想要更高级的东西。因此，我们必须在音效丰富的元素和对合适混音的判断之间取得平衡。每月想出一些 有趣的新话题要谈论的挑战也非常困难
Sam：我们的聚会空间也在不断变大（笑）。
对于初学者来说，进入深度学习世界有多难？
Sam：如果您知道如何编码，就能非常快速地掌握基础知识。我们意识到人们可能没有 Python 经验，因此在我们举办的“新手日”活动前，我们发送了一个指向基础 Python 课程的链接。我对之后的反馈非常满意。100 位参加活动的参与者几乎都觉得自己学到了不少东西
Martin：我们试图强调，每个人都可以进行深度学习，而不是排斥其它。我们还会尝试让所有示例都变得生动直观。例如，我录制了自己在 Android 手机上说的一些数字，然后将它们转换为声谱图照片，并使用标准网络区分这些数字。这是一个初级阶段的示例，也让高级阶段的参与者也感兴趣。Sam 使用 CycleGAN 的概念展示了新加坡的冬天在现实生活中是不会发生的。我们努力让社区成员能够尝试新鲜事物，并在此过程中获得乐趣。
Sam：如果能以有趣的方式展示技术，会非常有趣。 我认为，通过展示哪些方法徒劳无功以及我们如何能够解决这些问题，获得了很多人的尊重。因此，我们并不能认为我们从一开始就知道一切，并且拥有所有答案。
您提到很难找到愿意在聚会上发言的人。您如何激励他们？您在这方面取得的成效如何？
Martin：我们会向每位新成员发送调查问卷（MeetUp.com 可以自动执行此操作）。我们基本上是在询问他们的经验多大、他们以前是否使用过深度学习，还有一个问题是：“如果他们成功了，他们会谈论它吗？”由于它的措辞方式，很难说否（笑）。超过 80% 的受访者表示可能会发言，但目前仍难以做到这一点。我们正努力让人们能超级简单地提出想法，推动了以下观点：如果有人进行一次与自己在深度学习中的个人体验相关的简短谈话，整个观众都会渴望听到。
看来你遇到了很多事情。您如何安排和抽出时间来准备聚会和运营社区？
Sam：组织聚会不是很耗时。准备内容的过程需要大量时间
Martin：我个人之所以这样做，一个个人原因就是，我希望设定一个人为的截止日期，每个月都要制作出新颖的内容。否则，我们很容易就会推迟。我们还想弄清楚本地场景中的“谁是谁”，因为我们怀疑很多人可能隐藏在大学校园里。
机器学习和深度学习可以以许多有趣的方式应用。有来自社区的例子吗？
Martin：我们的一位成员使用了迁移学习（采用预训练网络，并对其进行训练来识别新对象），并对其进行训练，使其从节日照片中识别出他的家人。我根本没想到会有人做出这样的尝试， 也没有预料到这项实验真的可行我的意思是，预训练网络并不是为了识别特定人员而构建的。
Sam：我们有一些初创公司与一些初创公司合作，致力于获取数据来跟踪老年人是否跌倒。根据这些数据，他们尝试预测是否需要派人去检查这位老人是否需要帮助。
成员有自己的领域专业知识，您给他们一些提示，他们很高兴再次回来告诉您是否有效。
在不久的将来，您最期待什么？
Sam：Google Brain 团队的 Frank Chen 将与大家分享 TensorFlow 未来发展趋势。很高兴他来发言，也很高兴他选择通过我们的小组发布公告。
Martin：我们期待在云中推出 TPU...
Sam：我们当然乐意与其他组织者交流，特别是当他们位于这个地区并且想要发表演讲时。我们一直在寻找优秀的演讲者，并且非常乐意在亚太地区的其他聚会上发言。