兎にも角にも

2020.12.08

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人工知能で効率化を行う、何でも良いから人工知能の技術で解決できるだろうとか…思っている人もいるかと思いますが、実際、人工知能と言われている技術は機械学習と言われているものが大半です。

機械学習で出来ることは確かにいっぱいあるのだけど、精度の良い結果を出したいのなら失敗データや成功データが膨大に必要になります。いま、それを極力抑えて同じ結果が出るライブラリも登場してきましたが、やはりそれでもデータは必要になります。

データが100件しかないものを機械学習で頑張って勉強させてもポンコツな回答をする人工知能が生まれるだけです。データサイエンスとかいう職業が生まれるぐらい、機械学習にはデータがかなり大事な要素になります。

機械学習ってなにか、膨大なデータをコンピューターに学習させ、そこから共通点を導き出し振る舞いを行うものです。基本的に殆どのエンジニアはライブラリを使用して結果から振る舞う処理を書いたり、ライブラリを微調整してその後の処理を行うなどしかしません。なので機械学習というのは完璧に近いものは出来ますが、完璧ではないのです。

精度が悪い機械学習なら、ちょっと見た目が違っただけでたちまち、間違った回答を示します。なので、いま兎にも角にも機械学習とかいう流れがありますが、機械学習や人工知能というのは万能では有りません。

未だに、翻訳アプリの精度は片言な表現なのですから・・・。

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DS.APIにはYahoo!ビジネスIDが必要です、いまのところ。

2020.11.07

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DS.APIにはYahoo!ビジネスIDが必要です、いまのところ。Yahoo!ビジネスIDには法人か個人事業主の申請が必要。法人アカウントは社員さんアカウントを結びつけることは可能みたいですね。

DS.API サービス紹介

DS.APIは何やねんという人もいるでしょう。そういう方は下記の動画を見てください。簡単に言えばYahoo!が持っている検索のデータを参照できるものです。これにより下記の動画のようにビジネスシーンに役立てることが出来ます。

people +place紹介動画

ただ、皆がこの機能を使いだすと儲けるということが難しくなります。自社のデータとYahoo!データPlus(プラス?)機械学習のちからを使えば未来予測は結構簡単にできる可能性があります。

個人事業主として申請して(屋号がいります)、活動している方ならおそらくYahoo!ビジネスアカウントの取得は可能だと思います(アカウント登録の際、口座開設する必要があります)。このデータを使用してブログの更新に役立てることなども出来るかと。これから検索されそうなデータが見れるというのは役立つとは思いますが、いまは平時ではないので上手く機能しないかもしれません。平年並みになればDS.APIは役に立つビックデータだと感じました。

DS.INSIGHT サービス紹介ムービー (Place編)

是非、法人の方々は試してみてはどうでしょうか?
https://ds.yahoo.co.jp/

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Preferred Networksという会社は買い!

2020.10.30

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“日本最強のAI技術者集団”率いるPFN西川徹が語る未来【報ステ×未来を人から 完全版】【未来をここから】Preferred Networks

プリファードネットワークスは買いだけど、まだ上場していない。でも今後、絶対不可欠な技術を研究開発してきているので、数年後には上場するのではないかと思っています。トヨタが出資している意味がよく分かる、社長さんがエンジニアだから研究開発していることがよくわかっていらっしゃる。

AIベンチャーのプリファード・ネットワークス西川社長が会見(2019年7月3日)

そして西川徹社長さんはかなり賢いひとです。会社の社員さんも賢い人ばかりの会社。そんな会社じゃないと深層学習の研究開発できないよという事です・・・有望な企業だと思います。

動画を視聴するとやはりこれから先はデジタルの民主化が進むのかもなぁと思い、やはりこの業界にいたほうが良いのかなぁと悩ましくなります。

Deep Learning Processor MN Core [with English subtitles]

最後に動画で紹介しているフレームワーク、Chainerのリンクを貼っときます。これから機械学習や深層学習する方のために日本語のドキュメントも置いている良心的なページとオープンソースのリンクです。興味が在る方は是非、見てみてください。
https://tutorials.chainer.org/ja/
https://chainer.org/

因みにPreferredとは推奨の、望ましい、好ましい、好きな?、優先のとかいう意味があります。

pip install chainer

[slideshare id=96768990&doc=introductiontochainer11may2018-180512001553]

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行動力が凄いですITエンジニアYOUTUBER{いまは未経験?}

2020.10.20

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未経験ITエンジニアYOUTUBERタカモリさんが凄いです。何が凄いかと言えば行動力がとても凄いなと、そして学習をアウトプットもとても良いです!!そして人柄も良い人だ、話も元気で考え方も前向きです。いまは450ぐらいの登録人数ですがこのまま技術と行動力、そして動画の改善をしていけば伸びる人だと思います、なので今回、勝手に紹介します。すんません:D

前向きじゃないじぶんとは正反対みたいな性格の違いを感じます。頑張れ1000人、YOUTUBE登録者。影ながら応援しています。

タカモリさんのトークが好きな方、YOUTUBEチャンネル登録を!
https://www.youtube.com/channel/UCeHmj9Ph2HK-7yJrKijTUtw

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iPhone12買いますか?

2020.10.16

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https://www.apple.com/jp/iphone-12/ iPhone12を買いますか?自分は収入が不安定なのでいまは買うことはないでしょう。でも、魅力的なのは確か…。だけど5G対応したはじめてのiPhoneだから、もしお金があっても自分はスルーするつもり。

Meet iPhone 12 — Apple

いまそんな事より仕事を見つけることが優先順位高いです。そして仕事探しの他にアプリを作ることを勉強中です。あとjavaを学習中です。この2つのことで気づきはjavaは大事だわ。java学習していると他の言語で応用がかなり楽になるということが身を持って気づきました。

IBOutlet & IBAction | Demo | Basic iOS Tutorial

あとios系アプリ作るのにswift(スウィフト)という言語も触っているのですが、言語はPythonとJavaの掛け合わせみたいな書き方だなと感じています。因みにios系のアプリを作るにはMacが必要です。そして開発環境はxcodeです。xcodeを触っていて・・・outlet(アウトレット)という考え方があるのですが、これが最初なれないなと感じました。今でもめんどくさいなと思っています。

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機械学習や人工知能とかいう事に興味ありで自分の教師なし学習?

2020.09.08

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機械学習や人工知能とかいう事に興味ありで自分の教師がいない場合、本で勉強してもなかなか上手く頭に入らない方も多いと思います。じぶんがいろいろな参考書を購入して思ったことは、本はあとで手を動かすことが大事でわからないことはその都度、調べたり参考書をめくったりするのが大事かなと思いました。

最初に参考書を最初から最後までペラペラめくります。そして出来そうなところからやってみる。難易度が低いのは機械学習の教師ありのライブラリを使ってみる方法です。

今では本を購入しなくても良いかなと思います。動画(ユーチューブ)で機械学習などの動画を片っ端見るということで事が足りる。

じぶんがこの動画が分かりやすいと思ったのはチームラボの勉強会や筑波大学の講義などが分かりやすいかなと思いました。他にも機械学習や人工知能の講義などをアップしてたりするのでググってみて学習してみてください。

因みに殆どの人がしているのは賢い人達が作ったライブラリを使って、下記の2点のことをしています。
1.モデル生成し、そのモデルで未知なるデータを推測させてる。
2.ライブラリをチューニングしてモデルを生成したりするという事。

あくまでもイメージですが、難しいと思う前にまずは手を動かすことが大事です。

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鳴子を機械学習で認識させる事が出来たよ!

2020.09.02

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高知県なのでよさこい、よさこいと言えば鳴子を持って踊るがルール。
鳴子を持っているかを判断する機械学習を作ってみようという事で今回の考えが思いつき、早朝から機械学習で鳴子認識させる事に取り組んでみました。

難易度はかなり低いのでそこらへんのITエンジニアなら出来ると思います、出来なければITエンジニアなのかな?と思ってしまうぐらいの難易度かと思います。

大変だったことは教師あり学習なので認識させるのが面倒だった。
鳴子の写真を30枚ぐらい機械学習で認識させました、、、。

今回、使用した機械学習のライブラリはDlib(ディーリブ)というものです、
ググるとインストール方法からプログラム方法まで参考サイトが結構あります。

自分のサイトでは機械学習させた後、静止画を認識させるコードを掲載しときます。

import cv2
import dlib
detector = dlib.simple_object_detector("yosakoi.svm")
image = cv2.imread("yosakoi.jpg")
naruko =detector(image)
for f in naruko:
        print("left, top, Right, bottom : ", f.left(), f.top(), f.right(), f.bottom())
        cv2.rectangle(image, (f.left(), f.top()), (f.right(), f.bottom()), (255,0,0), 2)
print("{} naruko".format(len(naruko)))
photo = dlib.image_window()
photo.set_image(image)
photo.add_overlay(naruko)
cv2.imwrite("yosakoi-naruko.jpg",image)

因みに動画も認識させてみようと思ったのですが、こちらは上手く認識できなかったです・・・。

鳴子の機械学習モデルを置いときますのでご自由に使用ください。
学習したモデルを読み込んで上記のソースコードで試してみてください、尚、リナックス環境で動作します!!?

鳴子機械学習モデル?ダウンロード?

https://zip358.com/ML/YOSAKOI/yosakoi_Model.zip

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手前味噌な機械学習!?。

2020.09.01

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分類分けで機械学習教師ありのモデルを作り、新たなデータで推測するという一連の過程をやってみたよーーー?
ちなみに分類分けとしてはあまり機能していないだけどね・・・。
何が難しかったか・・・Pythonをサーバで動かすようにするところと・・・何故かすんなり動いてくれなかった。そして機械学習させるデータを作るのがやはり面倒だった、途中から分類分けって感じじゃなく1分類という感覚で重み付けしました。

尚、サンプルとして表示しているのは、機械学習させてモデルを保存させるやつです。この他にもいろいろなファイルがあるのだけど、例えばデータを生成させたりする処理ファイルや保存したモデルから推測させる処理ファイルなどいろいろなファイルがあるのだけど、全て解説するのはちょっと面倒なので今回はこれだけです。

あと質問箱と連携するのは今後の質問によって決めようと思います。いちおう、ほぼその部分も完成しています。コードを手直してそれぞれをファイル連携してゴニョゴニョするという作業が残っています。

追記:きっちり分類分けしてそのデータをansの中に正解解答としていれてあげて学習させるとまぁまぁ良い感じです。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import pickle
X = pd.read_csv("Question.csv", header=None).values.tolist()
ans = []
val = 0
for num1 in range(len(X)):
	for num2 in range(len(X[num1])):
		if float(X[num1][num2])>=0.5:
			val = val + 1
	val = float(float(val) / float(len(X)) * 100)
	ans.append(str(val))
	val = 0
model = DecisionTreeClassifier(max_depth=999)
model.fit(X,ans)
print(ans,"<==>",model.predict(X))
# モデルを保存する
filename = 'Q_model.sav'
pickle.dump(model, open(filename, 'wb'))

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機械学習なら何とかなりますよと思った。

2020.06.16

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あんぽんたんな自分でも機械学習なら何とかなりますよと思わせたYOUTUBEが結構ある。何とかなりそうだと思えると結果何とかなることが自分は多い。

なので多分、機械学習は何とかなりそうだ。

【機械学習】lightgbm・ランダムフォレストで競馬予想【Python】

そしてこの頃、思った。機械学習で学習できそうなYOUTUBE動画、日本ではあまりないのだが海外はかなりの量のYOUTUBE動画が投稿されていていて、ほんと今はネットが常時接続可能な環境であればなんでも勉強できると思えた。

それは機械学習だけではなくあらゆる分野の学問が無料で習うことが可能だということです。あの小学校に行かない子供も何とかなりそうだとこの頃、思えるようになった。彼が勉強が大事だと本気で思って本気で勉強すれば何とかなる世の中になっているだなと、、、。インターネットって本当に凄いな。

西森 雅峰【LightGBMの特徴と仕組み】KLab株式会社

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男はどうして今を愛することが出来ないのかなぇ

2020.06.13

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海よりもまだ深くに出てくるセリフをタイトル名にしました。昔書いた記事とその映画をみて今の自分と照らし合わせて見たりする。『どんぴしゃり』じゃないかってね。まぁそうかも知れないなと思う反面、ひとつ違うところは別に昔の自分の栄光や仕事に凝り固まっているわけでもない?ところです。

映画『海よりもまだ深く』予告編

技術の仕事も探しているけれど、それ以外もあたっているです、そして収入がないのでフリーランスとして確率低い仕事にも募集をしているという所です。それが現状でとくに夢を追っているわけでもない、プログラムは好きですが殆どのことは出来て正直なところ、あと機械学習を趣味でやって出来たらもういいかなと思っている所まで来ていて実力は有るそうだ。合否のメールにもそういうことを書いているところは有るから、そうなんだろうって思います。

何が足りていないのかも分かっている、コミュニケーションとかそういう所とか社会性、大人の立ち振舞とかいう部分なんでしょうけど、、、未だにそれが分からないのです。じぶんが宇宙人に見られているかもしれないけど、じぶんも宇宙人に他人が見えるですよね。

働く意味が正直なところ分からなくなってきている。収入を得るために皆働いているわけです。お金がない世界で働いているひとってどんぐらいいるだと。ロボットが人の代わりに何もかもできるようになれば、人ってどうなんだろうかとか。あのサピエンス全史を纏めるとひとは繁栄の為にルールを作ったわけで、殆どのルールは思い込みで成り立っているです。お金も思い込みなわけなんだからね。

人が生きるために必要なのは食することだと思います。それ以外のことは、思い込みのルールで出来ている。テクノロジーが進化しなくても十分に生きていける状態になったいま、一度、平均的に世界の生活基盤を底上げすることが何よりの次のテクノロジーの超越になるのだろうということとかに、今は世界がきているだろうとも思います。少し話がズレましたが何に価値を見出すが生きるために必要なのかもしれないと思います。

それをいま自分は見失っているのかもしれないなと思う今日このごろです。男はどうして今を愛することが出来ないのかなぇ。

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昔といまの変わらないプログラマーさん。

2020.05.21

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簡単なコードをむかしはいろいろ調べながらプログラムを書いていた、いまはその調べる時間が短くなって来ている、特によく使用している言語はそんなに時間がかからない、長くても1時間だと思います。それ以上はあまりない。。。『えっそんなにも』と驚く人もいると思うけれど、誰も聞く人がいない環境だとあたりまえに、そんな環境はあると思います。

学習方法は今も昔やあまり変わらない手を動かしてプログラミングして覚えるという事につきます。YOUTUBEなどの解説を聞いただけで覚える人も中にはいると思うけれど、普通の人は解説を聞き手を動かし、そこからプログラムを可変してやっと身につくことになると思います。

自分はそんな感じです?だから・・・
皆がおなじという考えではなく、中小企業で働くIT戦士を長年見てきて皆、そんな感じで経験を積み、中小企業のプログラマーになっていくという形が大半です。中には素質ありの方もいます、そういうひとは最初から大企業のプロパになります。>生きている道が違いますが皆、プログラマーです(´・ω・`)。

プログラマーにもランクがあります。SランクにはなれなくともAランクやBランクのプログラマーを目指して日々精進じましょう。

ひとつコードを記載します。さてこのJSのコードの無駄はなにか考えてみてください。分かっても一人ほくそ笑む事にしてください(*´?`*)

https://zip358.com/tool/demo16/

		let i = 0;
		const btn = document.getElementsByTagName("button");
		const evt = (e) => {
			const view = document.querySelector("#view");
			str = `
		<div class="alert alert-primary" name="pop" role="alert">
			Content ${i++}
		</div>
		`;
			view.innerHTML += str;
			const rm = (e) => {
				e.target.remove();
			};
			const pop = document.getElementsByName("pop");
			for (var x = 0; x < pop.length; x++) {
				pop[x].addEventListener("click", rm);
			}
		};
		btn[0].addEventListener("click", evt);

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いまこそ知りたいAIビジネスを読む。

2020.05.12

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いまこそ知りたいAIビジネスを朗読してくれるiPhoneの純正ツールで3日ほどで最後まで読むことが出来た。

本の感想は下記のとおりです。
AIビジネスを取り組もうとしている人、もしくはこれからAIビジネスを取り入れようと下準備をしているひとの為に書かれた本という印象が強かった。なお、後半に書かれているMOOC(Massive open online course)という学習方法は興味深かった。日本版はないかと自分で調べて見た結果、日本版ではJMOOCというものがあり無料で学習することが出来るみたいだ、本書に書かれているMOOCに関しては無料もしくは低コストで学問を学べるという事を知りとても良いことを知ったと感じた。また、働き方改革のことにも触れられていた、働き方改革が表すると裏はAIなどの効率化というものが表一体であるという事を示されていてとてもなるほどなと思えた。

AIの導入するときに大切なことなども書かれているので、これから導入したいと考えられている方は手にとってみても良いかと思います。本書でも書かれているが、AI導入するとやはり、今までと違う仕事手順になることになるので従業員の理解がとても大事になるということを感じました。

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プログラム講師YOUTUBER、たにぐち まことさん。

2020.04.25

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たにぐち まことさんという方がYOUTUBEでフロントエンドエンジニアやバックエンドエンジニアに対して有益な情報を公開しています。wordpressやvue.jsなどをわかりやすく解説しています。近々、kintoneの高知県講演(ライブ放送)で登壇される予定です。これからWEBのプログラマーやコーダーになりたい人は視聴して損はないと思います。自分が昔、HTMLなどを学んだときにはあまり本も買わずソースコード(HTMLコード)から勉強をしていましたが、いまはYOUTUBEという便利なツールがあるので、教育系YOUTUBERの動画を見て学習し手を動かして実践することにより短時間で学習することが出来ると思います。

Vue.js入門 #01: 一番最初のプログラム

自分がいまプログラミング初心者だったら、下記のようなプログラミング学習方法を取ると思います。YOUTUBEで教育系動画を視聴して動画で説明された物と同じ物を作成します。作成途中に分からない事があればググります、そして再度動画を観る。進まない時はSNSで質問をするなどを行いながら徐々に知識を身に着けていきます。知識がつくと基本を知ることが出来るので、次に違うプログラミング言語を学ぶ時の応用が付きます。尚、違う言語を学ぶときは以前まで使用していたプログラミング言語をいま勉強している言語で同じことを試してみるという事を行います。そうすることで比較的短時間で違う言語の勉強がスムーズになります。

理屈っぽい HTML5入門 #01:タグと HTML5と XHTMLの名残

最後にYOUTUBEチャンネル登録はこちら
たにぐち まことのともすたチャンネル
https://www.youtube.com/channel/UCphTq6mefx_15CjD35qgXgA

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日本株が暴落しています、いつ終わるのか、教えてYOUTUBER?投資家さん。

2020.03.07

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日本株の暴落しています。高橋ダンさんが語る金融のお話(YOUTUBE)が伸びているようです。自分も素人ですが暴落はまだ続くと思います、そのまま投資しているのはほっといてますが、普通の素人は上がることはないと思うのでマネーに変えた方が良いかなと思っています。

日本株の暴落いつ終わる ⁉ 深い分析‼️ 高橋ダン Dan Takahashi 03/06/2020

自分も日本株は長期的には下がると思うので、今からもし買うとしたらドルコスト平均法で買うのが素人は良いかなと。特にこれから投資を始める方はそうじゃないかなと思います。ちなみに自分はついにマイナスになりました…。たぶん、マイナス5000円か10000円ぐらい下がるのかなと思っていますが、たぶんコロナウィルスが終息するのは5月ぐらいかなと思っているので、そこから海外の市場は上がると思いますので投資信託をしている方は大丈夫かなと。ただ日本の経済はそうはいかないじゃないかなと。

今、市場の売買はプログラミング+機械学習によりニュース記事などの情報で売買を行おうとしている人が多いので、結構暴落するときは早いかなと…。世界がコロナウィルスに怖がらなくなったら上がるだろうと自分は楽観視しています(^o^)

最後にチャンネル登録はこちら
https://www.youtube.com/channel/UCFXl12dZUPs7MLy_dMkMZYw

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日本語で機械学習のことを解説しているチャネル。

2019.12.14

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探していたらあったよSONY!!。
昨日、「YOUTUBEで日本語で人工知能の解説している動画あまりないよね。」
と記載していたのだけど・・・。

解説している動画がありました。
SONYがオープンで解説している、、やっぱりこういう事を
公開しているということは人手が足りないですね。

人工知能(機械学習)を理解してゴニョゴニョして
遊びができないひとが結構多いだなとちなみに品質の良いモデル作りが
機械学習では要になるそうです。

Deep Learning入門:ニューラルネットワーク学習の仕組み

勉強したい方は下記のリンクからどうぞ
https://www.youtube.com/channel/UCRTV5p4JsXV3YTdYpTJECRA

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日本語の人工知能(機械学習)の解説動画があまりないよね。

2019.12.13

Logging

SSD Mobilenet v1 COCO – Object detection in TensorFlow

YOUTUBEでAIの日本語で解説している動画が非常に少ないよねと思っている。
これって凄く丁寧に解説した動画を何本もアップすれば
それだけで需要があるよねということは言うまでもないじゃないかな。

この頃思うのはHTMLやCSSの解説動画はあるのだけど
中級レベルの技術動画や機械学習などの日本語動画が少ないよねという事、
ほとんどプログラミングスクールに通わないと身につかないシステムに
なっているけど、これを全てYOUTUBEで解説する人が
登場すれば…。

その人はそれだけで収益を得れる可能性があると思うのです、
自分は喋りが下手なので無理だけど、何れ誰かが
そういう事を行うようになってもおかしくないと思います。

ちなみにそんな人工知能の解説を行っている人は何人か知っています。

2_03 数学的基礎から学ぶ Deep Learning

最後に 夢のある機械学習使い方をしている動画を貼っときますね。

Anne’s Story: From student to planet hunter

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難しいの基準(プログラム初心者へ)

2019.11.15

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難しいの基準、プログラムが難しいと思っている人がいますが
そんなに難しいものではないです。

つい最近、人工知能のさわりを試行錯誤しながら
行ってみました。Aという文章から新たな文章を生成するというものです。
機械学習の部分はあらかじめ学習済みのモデルを取ってきて
試してみたのです。なんとか文章を生成する流れまで出来ました。

プログラムが難しいひとは、参考書をみて何だか意味がわからないと
思っているひとが殆どだと思います。
まず、参考書を読むのをやめて作りたいもののプログラム言語が何か
そして作りたい機能はなにか考えて、ググりましょう。

例えば【PHP 掲示板 作り方】などと検索すると作り方の方法が
ヒットします。最初はそのソースコードをそのままコピーして
動作するところまで試してみましょう。

次に動作するところまで出来たら、そのソースコードを
編集してみましょう。そうすることでどういう処理なのか理解できます。

理解できるようになったら参考書を開いてみましょう。
何となく参考書の意味が理解できるようになるはずです。
最初から参考書を理解できるタイプと理解できないタイプがいると思います。
理解できないタイプはググって覚えるという方法で
プログラムを身につけるほうが効率的です。

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php, コード, こと, コピー, さわり, ソース, つい, ところ, ヒット, ひと, ひとは, プログラム, モデル, もの, , 人工, 作り方, 処理, 初心者, 動作, 参考書, 基準, 学習, 意味, 掲示, 文章, 方法, 最初, 最近, 検索, 機械, 機能, , 殆ど, 理解, 生成, 知能, 編集, 言語, 試行錯誤, 部分,

何でもどうぞとすごく挑戦的ですね。グーグルさんの検索入力ボックス

2019.11.10

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グーグルさんの検索入力ボックス 何でもどうぞとすごく挑戦的ですね。
ついに何でも検索できるようになったのか?

プレースホルダー(placeholder:入力ボックスの灰色文字部分)の文字が
「何でもどうぞ」になっている件、恐ろしいついにAI(人工知能)が
人の意味を理解してきたのか、それとも罠?

人工知能にガンガン学習させるために、
こんな挑戦的な「何でもどうぞ」とかいう文字にしているのか。
何だか、Gさんの試み(意図)は後者が強そうですね、、、。

そして挑発されたひとがガンガン、人工知能に
学習させて結果、何でも検索できるようになるという
オチだと思います。

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AI, placeholder, オチ, グーグル, ため, ひと, プレース, ボックス, ホルダー, , 人工, , 入力, 学習, 後者, 意味, 意図, 挑発, 文字, 検索, 灰色, 理解, 知能, 結果, , 部分,

phpばっかり触っていた人がPython触ってみて!?

2019.11.02

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phpばっかり触っていた人がPython触って
実際コードを書いてみて思ったことは、括弧(かっこ)が無いことで
コードが見ずらい、なれるまで時間がかかりそうです。
片っ端からサンプルコードを見ていてやっとなれてきたかなってところですね。
Functionなんかが入るとまだまだ怪奇です。
PythonのコードはPHPとは真逆で、感覚的にはnode.jsなんかと同じかなと。
web上での動作的な考え方もnode.jsに似てますね。
特にPythonは学術的なコードで計算式からグラフなどを表示するなどは
いろいろなライブラリーが存在していますし、ご存知かと思いますが
AI(人工知能:機械学習)には欠かせない言語の一つかなと思います。
ちなみに音声をグラフ化するのも簡単でした。下記のような感じで表示可能です。

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夏バテ感が強い。

2018.08.16

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疲労、たぶん夏バテで2日間いつも読んでいる最新の話題や記事を
全然、目を通していない。家に帰って飯を食べてバタンと寝るだけの日々。
朝起きて風呂に入り仕事へ。
AI(人工知能)に仕事取られていくだろうなと思う今日このごろ。
ただ、そろそろ自分でも簡単に使用できるレベルのオープンベースの人工知能ライブラリが
でてくるのだろうな。そうなったら良いなぁと思いつつも
やはり人工知能の勉強はしないといけないよなと思います。
 
機械学習では画像や音声で学習させるということを
忘れていたけど、よくよく考えるといろいろな事を機械学習で
勉強させられるということ、例えば最初にABCとフォルダを構えて
その中に正しい振り分けデータを入れてAIにお勉強させる(学習あり)ことで
これは何のデータか振り分けが可能になるわけです。
人工知能は仕分けがお得意だという事。
よくよく考えると荷物の仕分けも出来てしまうのではないかな?
今までOCRで行っていたことを機械学習で置き換えることで
アナログで書かれた伝票にも対応できたりするのではないかと。
主に仕分けや判別する分野では
人工知能は今後、大活躍かなと思います。
この判別する仕事って殆どの仕事は判別する仕事ではないのかと
思ってしまいます・・・。創作(クリエイティブ)する仕事はまだまだ
人工知能に奪われそうにないです。ちなみに人工知能は創作する事は可能です、
ただ創作したモノが良いか悪いかという事は人工知能はわからないからです。
データ上よくても実際、人が見ると全然だめモノばかり?

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音声合成ボイスが面白い。

2018.04.30

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コエステーションという音声合成ボイスを試しました。
アプリで音声を録音し機械学習(人工知能による)により合成ボイスを作成するというものです。自分の合成ボイスでつぶやきなどをしていてふと思ったのは、自分の声は何だかつっけんどんな声だなということと結構、冷たい感じに受け止められそうな気がしたのですがコレばかりはどうしようもないなと・・・。
記事をコレからは、自分の合成ボイスで記事を読み上げることも行うこともあるかも、もしくは自分の声を流すこともあるかも・・・。
ちなみに合成ボイス化してくれるオープンソースが存在するということも知りましたが、やはりコエステーションが
便利そうということで、今回使用するのは辞めました。
※音読は苦手です(つまる・どもる)・・滑舌も悪い(._.)。なんだかコエステーション頼りになりそうな予感が今でもしますwww(自虐てきに

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超それ!機械学習、 TensorFlow!!

2017.09.02

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機械学習でどんな事出来るの?
勝手に勉強してくれるお利口さんな機械学習もあるけれど
オープンソースで提供している機械学習ってのは大体、前もって
答えを与えておいて、そこから判別するものがある。
今回、某検索サイトが提供しているTensorFlowでどんな事が出来るのだろうと
思い、ネットサーフィンしていたら、面白い記事を見つけました。
なんと、Raspberry PiとTensorflowをつかってきゅうりの仕分けができるというシステムを
開発した人がいました。この記事を読んでまさに「超それ!」
https://cloudplatform-jp.googleblog.com/2016/08/tensorflow_5.html
自分が思い描いていた機械学習でできることだと!

いやホントに凄いな、機械学習っていうのは
これからの花形になっていく存在だとつくづく思ってしまいました。
これか先、AIを作る層、AIライブラリやAI、APIを使う層、そしてAIを使う層に
別れていくだろうと思います。じぶんみたいな凡人開発者はAIを作る層には入れないですが、
AIライブラリやAI、APIなどを活用できるようにしないと、
今後、この業界で生き残っていくのは難しいじゃないかなと思っています。
なぜ、そう痛感しているのかと言えば
機械学習で検索すると数年前まではあまりヒットしなかったのに
去年あたりからな。いろいろな人が技術をオープンで公開し始めています。
この動きは止まることはないのではないかと思うのが一番の理由です。
ちなみに自分はあるサーバでTensorflowをインストールして動かしています。
まだ、テストを動かして遊んでいるぐらいで、じぶんでゴニョゴニョ開発しているわけではないです。
開発する前にやらないといけない事があるので、そちらが終わってから
Tensorflowコードをパクりながら学習しようかなと考えています。
https://www.youtube.com/watch?v=4HCE1P-m1l8
ちなみにtensorflowの公開をしますとか、言っていてからもう一年ぐらい
経過しているのかもしれません。すみません、じぶんは阿呆なので
もう少し理解するまでお時間が必要です。噛み砕いて提供できるまでには
結構、時間が必要かもしれません。
じぶんを機械学習したいこの頃でした・・・(´・ω・`)。
 

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IOTはじわじわくる。

2016.09.30

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IOTとはモノをインターネットに繋げていろいろなサービスを提供する技術のことかな(´∀`)。
その技術がいま、じわじわ来ている。
流行するというよりはじわじわ来ているという感覚がある。
こういうのって定着するですよね。
じわじわ型はいつの間にか、そこにあったりという感じになりやすいなと。
ちなみに、人工知能はどちらかと言えば流行しているっていう感じ、人工無能が第一ブームだとすると、いまの人工知能は第二のブームだと思っています。いまの人工知能は機械学習型なので同じことを繰り返すことに関しては、人より効率が良いですね。そういう作業は人工知能に任せたら良いということでYahooJapanなんかはそういう体制になっていくようです。
ちなみににヤフーは人工知能に仕事を奪われて週三日勤務になるみたいです(導入検討)。
これで給料減らなかったら羨ましいですね( ゚д゚ )…。
こういう働き方が浸透していけば副業ビジネスをしないと食べていけないケースが出てきそうです。
政治も働き方改革とか打ち出してるし・・・。
どうなっていくことやら・・・。ということで?IOTはじわじわ来るでした。

追記2021:
lOTも人工知能も進化してきていますね、loTに関してはコロナ禍もあり、導入する企業も増えてきそうです。

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これから先のSEO、AI:SEOというものなのかも。

2016.07.02

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これから先のSEO、AI:SEOというものなのかもと下記の記事を
読んでそう思いました。
人工知能はSEOを一変させる―Google RankBrainを知らない対策が危険な理由
今はAIとSEOのハイブリッドみたいなものですけど
今後、AIがサイトの内容を理解していくと、トラフィックの流れや
サイトの内容によって検索順位を変動させることに成ると思います。
もうひとつ言えることは、今でもそうですが
検索順位が意味をなさなくなるという問題もあります。
人や場所によって、検索順位が変動することによって
従来のSEOは意味をなさなくなるという事です。
じゃ、どうすれば良いのかといえば
品質の良い情報を吐き出すことと、SNSの活用することの
2つだと思います。この事が人工知能SEO対策の一番有効な
対策だと感じました。
良いサイト、悪いサイトを人工知能が分別し学習するのは
そんなにも時間はかからないと思います。

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関数型プログラミングに目覚めた!IQ145の女子高校生の…

2015.08.20

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関数型プログラミングに目覚めた!IQ145の女子高校生の先輩から受けた特訓5日間という本を買ったのですが、プログラミングの作法はあまり書かれていなく、どちらかと言えば解説が多い本です。ただ、自己流でいままで作ってきた人にはそれなりに知識の得られる本になっていると思います。自分はいままで誰かに習った経験がないので結構ためになった本です。習える環境がある人達を見ていた経験(派遣)から言うと羨ましい限りです。習えない環境の下で働いている人達の方が貪欲であることは確かだと思います。これって良い例かわからないですが、日本と昔のアフリカの教育みたいなものでアフリカの生徒たちは日本の生徒たちに比べて貪欲に学習します。教わることが当たり前の環境の下とそうでない違いは明らかに違ったりするのです。この「関数型プログラミングに目覚めた!」という本はそんな貪欲にプログラミングを学びたい方には結構ハードルが高いですが、勉強になることは確かだと思います。Amazonの評価は若干、低いものの、そう書いていることは悪く無いと感じました。

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