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GopherCon報告会
“Becoming a Go Contributor"
"Machine Learning on Go Code"
mercari.go #3 伊藤勇希 @acomagu
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自己紹介
- 伊藤勇希
@acomagu / ペギー伊藤
- 会津大学
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GopherConに行ってきました
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見たもの/参加したもの
- ワークショップ "Testing"
- Pre-Conference Party
- "The Scheduler Saga"
- "An Over-Engineering Disaster
with Macaroons"
- "Go for Information Displays"
- "Asynchronous Networking
Patterns"
- "Machine Learning on Go
Code"
- "Writing Accessible Go"
- "Becoming a Go Contributer"
- "The Go Programmer's
Guide to Secure Connections"
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見たもの/参加したもの
- ワークショップ "Testing"
- Pre-Conference Party
- "The Scheduler Saga"
- "An Over-Engineering Disaster
with Macaroons"
- "Go for Information Displays"
- "Asynchronous Networking
Patterns"
- "Machine Learning on Go
Code"
- "Writing Accessible Go"
- "Becoming a Go Contributer"
- "The Go Programmer's
Guide to Secure Connections"
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Index
- “Becoming Go Contributer”
スライド: https://kev.inburke.com/slides/becoming-go-contributor
動画: https://www.youtube.com/watch?v=HZYrSIC6LFA
- “Machine Learning on Go Code”
スライド:
https://github.com/ardanlabs/training-ai/tree/master/machine-learning-with-go
動画: https://www.youtube.com/watch?v=Lt3qZAwQX3w
- 全体の感想
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Becoming Go Contributer
by Kevin Burke
“どうやったらGoのコントリビュータに
なれるか?”
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引用: https://kev.inburke.com/slides/becoming-go-contributor
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引用: https://kev.inburke.com/slides/becoming-go-contributor
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どうするか
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1. Exampleの追加
- 例はとても密度が高い情報。
超便利。
- e.g. fmtパッケージは大きい割に
Exampleが少ないのでみんなコ
ントリビュートしよう
画像引用:
https://kev.inburke.com/slides/bec
oming-go-contributor
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2. ドキュメントの追加/改善
- ドキュメントはすぐ古くなる
- e.g. scrypt.Key() のオススメのパラメー
タの情報が2009年で止まっていた
画像引用:
https://kev.inburke.com/slides/bec
oming-go-contributor
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2. ドキュメントの追加/改善
引用: https://kev.inburke.com/slides/becoming-go-contributor
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どうコントリビュートするか
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どうコントリビュートするか
- 初めは小さいもの
- Kevinの最初のコミットは1文字だった
- 小さいコントリビュートだからと言って重要ではないわけではない。Bradfitzの
Gerrit Commitの半分は20LOC以内
- golang.org/x がオススメ
- Get Help
- https://go.googlesource.com/scratch <- ここでGerritの使い方が学べる
- #gocontributing / #goreviews <- Slack もある
- メーリングリストもある
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感想
- Goのコントリビュートの仕方はバグ修正やtypo修正だけではないことがわかった
- 「悪いところを修正する」→「どう改善できるか」という考え方
- 人のコミットをもっと追ってもいいかも
- 例えば「Exampleが欲しい...」と思った時がコントリビュートチャンスかもしれない
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Machine Learning on Go Code
by Francesc Campoy Flores
“Goのソースコードへの機械学習で
何ができるか?”
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No content
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関連領域
- 自然言語処理
- データマイニング
- グラフ指向機械学習
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自然言語との比較
自然言語: 正しくない結果 → アートになる
プログラミング言語: 正しくない結果 → コンパイルできない
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データ解析
- コードとは何か?
- 文字の羅列
- トークンの羅列
- AST
- コントロールフローのグラフ
- 今回は文字の羅列で見る
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引用: https://speakerdeck.com/campoy/machine-learning-on-go-code
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引用: https://speakerdeck.com/campoy/machine-learning-on-go-code
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学習/予測
- Recurrent
Neural
Networks
(RNN)
画像引用:
https://speakerdeck.com/campoy/machine-learnin
g-on-go-code
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学習/予測
- charRNN:
次の文字を予測する
画像引用:
https://speakerdeck.com/campoy/machine-learnin
g-on-go-code
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引用: https://speakerdeck.com/campoy/machine-learning-on-go-code
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引用: https://speakerdeck.com/campoy/machine-learning-on-go-code
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まだ使い物にならない...
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今コードにMLをどう使うか
- バグの発見
- 頭の良い補完
- 関数の内容から関数名の予測
- コードレビュー
- プログラミング教育
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引用: https://speakerdeck.com/campoy/machine-learning-on-go-code
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思ったこと
- diffを見ながらのレビューはいまだにしんどいものがあるので、楽にしたい
- どこをMLに置き換えられるか考えるのは楽しい
- 例えば JavaScript のコードジャンプとか...
- Go”で”MLってどうなんだろう?
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GopherCon全体の感想
- どのセッションも興味深かった 。あらゆる環境でGoを使っている人がいるから、
カンファレンスも必然的に面白くなるんだなという印象を受けた
- みんな議論好き
- ベーコンはポテトチップス並にカリカリ
- ここで受けた刺激をモチベーションとして来年のGopherConまで頑張っていきたい
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ありがとうございました!