バケモノの子見てきた
朝起きて研究室に行ったけどどうしようもやる気が出なくて映画でも見に行くかと突然思い至ってネットでチケット取って見に行った。
館内のカウンターで買うと「このひと一人でこんな映画見るのか」とか思われそうで絶対嫌なのでいつもネットで買う。ていうか絶対思ってる。ボクがホテルで働いてたときは「おじさん二人でダブルベッドの部屋取るなよ気色悪い…」とか思っていたので映画館のバイトのおねいさんも絶対何か思うところがあるはず。そもそもチケットの販売なんて自動化してしまって人件費割いた方がいいよ。今日みたいにお盆で爺婆が孫連れて来てるとそうもいかないのかもしれないけど…というかボクはああいう単純な機会の使い方がわからないという人の感覚がよくわからないんだよな…
以下ネタバレ有り
バケモノの子、カンフーキッドのアニメ版かなと思って見に行ったらだいたいそんな感じだった
— ろにゃ (@roronya) 2015, 8月 14
カンフーキッドじゃねえわベストキッドだわ、リメイクの方ね。アメリカから中国に越してきた男の子がいじめられるんだけど、なりゆきで心に傷を負った闇の深いおじさんからカンフーを教わることになって、男の子は強くなるし、おじさんも男の子の純真さに救われるっていうイイ話なんだけど、序盤の主人公がクマテツの攻撃を尽くかわすところなんか、ベストキッドの主人公がおじさんの攻撃を初めてかわすシーンを思い出して、おお!いいぞ!すごいぞ九太!という気持ちになって隣に座ってた女の子と「いけぇー!ぷいきゅあがんばえー!」ってなってた。ていうか意識してるよね絶対、なんか体術もカンフーぽかったもんね、稽古のシーンとかね、あと話の流れもだいたいそんな感じみたいな感じ
後半、渋谷に帰れるようになったときに真っ先に蓮が向かったのが図書館だったのが映画見てた時は唐突に感じたのだけど、家帰ってからゆっくり考えて結構深いなあとおもった。というか見直したい、図書館に辿り着くシーンはあっただろうか?見直したい…。9歳から17歳までの成長過程はすっとばされてしまうので蓮の男の子の思春期ならではの葛藤の描写は無かったんだけど多分図書館に行くっていうのが彼の葛藤の結果だったんだと納得した。選んだ本がなぜハーマン・メルヴィルの白鯨だったのか…白鯨読んでないので今度読む
図書館で楓ちゃんと出会ってよくあるボーイミーツガール的な感じになるんだけど、楓ちゃんの可愛さが全然アピされなくてもやっとした。そのへんも端折り気味だったから蓮くんの中での楓ちゃんの存在の大きさはボクが想像してあげないといけないんだけど、蓮くんが楓ちゃんから勉強教わって一生懸命な顔をしていたのはよく覚えていても楽しそうな顔をしてるシーンがあった?なかった気がする。それでうーんってなった
というかボクは8年館も別の世界で過ごした世間知らずな蓮くんが楓ちゃんにとんちんかんなエッチなことをすると期待して見ていたんだ。細田監督作品は家族向けというレッテルが貼られてしまっているからね、そうはなりませんよね…、ボクのもやっとポイントはここだけです…
あとリリー・フランキーの百秋坊良かったなあ、優しい感じでね、最初中原茂だと思ったんだよな、徳の高そうな声でね、京騒戯画の鞍馬を思い出したんだけど、鞍馬の徳が高いかは置いといて、二人ともいい感じだよな、ああいう声好きだなあとおもいましたまる
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人工知能ハッカソンに行った
人工知能ハッカソン~益々盛り上がる人工知能技術を活用したサービスをハックしよう~
ubic 主催のハッカソンに行きました。ubic が提供する 人工知能 API を用いて何か新しい事業ができそうなプログラムを開発しましょうという企画でした。何か研究のネタとかがあったら拾えたらなぁと思って行ってみました。人工知能 API といっても教師あり学習をする分類器で、文書データとして、関連する文書郡と関連のしない文書群を教師データとして登録してやると、新しいデータに対して教師データとの関連度を返してくれるというものでした。
年季の入ったおっさんや社会人3年目っぽい人が多くて、やばそーと思っていたけどくじ引きで決めたチームは学生だらけで、そこに若い起業家の人が1人いてすんごい仲良くやれて楽しかった。はー楽しかった。
2日間のハッカソンだったので、1日目の午前中と午後の少しでアイデアをぱぱっと出してすぐ開発をはじめました。これは良かった。僕がサーバサイドやデータ解析に向いているようだったので専門で開発して、フロントエンドばりばりの人がいたのでお任せして、プレゼンやビジネスモデルは他の方にお任せしました。
最初は文章で検索のできるようなシステムが作れるんじゃないかと言う話になってとりあえずやってみようといってやってみたけど、API を叩いた感じそんな高度なことはできなそうであったし、メンタの方も「人間でも文章の解釈は難しいし、機械にも難しい」とコメントをもらったので、そういうものかと思って、API のラッパを書いた後はもう一度アイデアを見直しました。居酒屋で飲みながら iPhone アプリのレビューって結構役に立たないものが多いという話になって、そういうしょうもないデータをフィルタリングして、且つ、ユーザがなんとなくつけているスコア(星の数)を文書の内容から付けられないかということになりました。2日目は僕が朝からごりごり書いてランキングとして見せるようにして終わり。
動くものができて良かった。フロントエンドできる人がいて助かった。
他の人の発表聞くと求人マッチングや恋人マッチングが半分で、僕らもそのアイデア一応考えたけどみんな考えるであろうし、人間でも仕事や恋人とマッチしているのかという判断は難しいので機械に判断させるのってそもそもという気がしていたけど、どういうことを特徴量にするかということでメンタの方から評価されていたチームはあった。
僕らは他のチームよりも実装したものの完成度の高さから自身があったけれど、メンタの方に話を聞くと、実はアプリのレビューの質の悪さは問題視されていて、いろんなベンチャーが問題解決のために立ち上がっていて新規性に欠けていたし、上手くいっていないのが現状であって今回の簡単な分類器では今までの実装に勝てないであろうとコメントをもらった。
というかんじ。数式とか意識しないでこれとこれは関係するけどこれは関係ないよって教えてやるだけで分類器作れるのは精度はともかく簡単でいいですなと。人間が時間をかけたらできるけどめんどうくさいっていう問題に、さくっとプロトタイプ作って導入してみて様子を見るという使い方かなーって思いました。
参加の目的がメンタの松尾先生とお話することいっても過言ではなかったのだったので、ドワンゴの人工知能研究所の話とかも質問できてよかった。メンバも良くてで楽しかった。最近ハッカソンとかインターンに行くとだいたい仲間と仲良く慣れてうれしい。今回は特に仲良くなった気がする。どこかでまた会いたいですな
人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)
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東大准教授に教わる「人工知能って、そんなことまでできるんですか?」
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強化学習入門した
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指導教官から昔渡された本↑を時間ができたので読んでみた。序盤で n 本腕バンディット問題で学習の様子を示している様子があったので真似て実装してみた。 10 本腕バンディットタスク 2000 回を 1 セットとして 500 セット分の間にどのように学習していくのかを可視化することを目標とした。
10 本腕の中から 1 本選ぶという行動を a としたとき、その報酬関数は Q(a) で表される。 Q(a) は、標準正規分布に従いランダムに選ばれた Q*(a) を平均値とした分散 1 の正規分布からランダムに選ばれる。 すなわち、学習する過程でもっとも Q*(a) が大きいであろう腕を見つけ出して選んでいくと最終報酬が最大になる。
そこで、常に貪欲に最も報酬を得られる腕を選ぶという方策を取ることにする。これをグリーディ手法と呼ぶ。しかしながら、グリーディ手法は他の腕の方がより良い報酬を得られるかもしれないという可能性を放棄することとなってしまう。よって、基本は貪欲に腕を選ぶが、一定の確率 ε で他の腕も探索する方策を ε-グリーディ手法と呼ぶ。
Python で実装した。 iPython notebook が便利すぎる。ノートを作ったら gist に貼り付けて、 nbviewerで公開できる。でこんなかんじ。
http://nbviewer.ipython.org/gist/roronya/2a09440ab3f4717b5889
結果がこれ
matplotlibのlegendに ε が使えなかったので e とした。
- e = 0 のときは貪欲な腕を選び続けるが報酬はおおよそ 1 程度に留まっている。
- この問題は最大報酬がおおよそ 1.55 程度になるが、e = 0.1 の場合が最大報酬に他より早く近づいていき、おおよそ 1.4 程度に留まりそうな感じ。
- e が大きすぎてもうまくいかなくて、e = 0.5 や e = 1のときなどは最大報酬がまったくよくなる気配が無い。
- 長期的な目でみると e = 0.01 の場合が順調に 1.55 程度まで達せそうに見えて、実際そうなるらしい。
よって、一般に ε を序盤は大きくし、だんだんと小さくしていく手法が使われるようなので、実装してみた。
結果がこれ
e = 0.1 で 400 セット行って、残り 100 セットを e = 0.01 としたところ、e を切り替えた瞬間に性能がよくなり、傾きも右肩上がりになっているように見える。なるほどなるほど〜。
以下チラ裏
最初、確率 ε で "未だ探索したことの無い場所を優先して探索し、全ての腕に関して探索してあったらランダムに一本選ぶ" という方策をとったところ、ε = 0.1 のときに ε = 0 と同程度の最大報酬しか得られなかった。教科書通りの性能を得るには、確率 ε で "ランダムに一本選ぶ" 方策でないとダメだった。
三目並べの AI が強化学習のハローワールドらしいので、今度はそれかなーというかんじ。 強化学習の良さそうな本が上に張ったやつくらいしか見当たらないのだけど、いい本あったら教えてほしい。
カメラを教わることにした
バイト先の近くにある割烹屋は平日の昼間はランチ営業をしている。 きちんとした割烹着を召した気の難しい爺さんが、600 円と手頃な価格でたいへん美味しい日替わり定食を提供してくれる。 箸の持ち方が悪いと指摘してきそうな人で(実際指摘されたことはないけどカウンターで食べるときにちらちら視線を感じるので箸の持ち方をなおした)、 でも量も多くて、何より店の内装が純和風で素敵なので最近気に入って通っていたら、 奥さんの方が「わたし趣味がカメラなのよ」と話かけてくるので「ぼくもカメラやりますよ」と言ったら 「実はカメラの先生に教わっている。あなたも来なさい。みんな年寄りで若い人が来たら嬉しい」というので出かけて行ったら、 カメラの先生なる人は本物の写真家で全国的な有名人で、長野の写真コミュニティを草分けし、現在も各会の会長や理事長を兼任しているという強い人で候。
取り急ぎ写友会なる会合が行われるので是非と言われて出向くと、既におぢさん達が7,8人緊張した面持ちで座していた。 なんだこの雰囲気はと思っていると'カメラの先生'が開口一番「お前らみたいなクソはクソみたいな写真しかとれない」と切り出した。 それから小1時間ほどいかに自身がしょうもない存在で何の努力もしていないということを思い知らされるたいへんありがたい説教を受け、ほとほと疲れて、 話も一段落したので、たいへんなところにきてしまったさぁさぁ適当な理由をでっちあげてトンズラだと帰り支度をはじめると、 'カメラの先生'が「では、写真を見る。出せ」と言いおぢさん達が自分の写真を並べ始めて、帰るタイミングを逃してしまったなあと眺めていると、 'カメラの先生'は一枚一枚じろじろと眺めてはクソだクソだと言いながらそのクソな写真(確かに僕が見てもあまり上手くは見えなかった)を、 いかにこの写真がクソであるかを的確に指摘し裏返していく。 あまりに的確な指摘であるので、あいやこの先生は本物の先生であったかと思い直した。 たまに、お、これは、という写真に関しては先生も「これは、いいな」と言って裏返さない。おぢさんが小さくガッツポーズをするのを見て、こういう縮図であったかと理解した。
おぢさん達の写真が終わったあと、お前のも見るというのでフリッカーの写真を見せたら、「あいつら(おぢさん達)と違ってディジタルネイティブで、ディジタルをよくわかっているので、真面目にやればあいつらよりよっぽど上手くなる」と仰られた。 伊勢神宮の新嘗祭の写真がよかったらしく、これはいい、コンテストに出せば何か賞がとれただろう、人がこっちを向いてたらな、ケツから人間を撮るやつにロクなやつはいない、とコメントを頂いた。
α7にオールドレンズで写真をやっていると言うと、「おれもそうだ。マウント遊びが楽しいよな」ってめっちゃ笑顔でそういうので、ああ、立派なカメラオタクだと安心した。
写友会を取り仕切るおぢさんのひとりが、今度は一緒に先生の家に行こうと言うので行ってきた。毎週金曜日は教えを乞うために通っているらしい。写真を持っていけば30枚千円からコメントをいただけるということだった。夜の 9 時頃出向いて開放されたのは 午前 3 時だった。先生は喋りだすと一生喋るのかというくらい喋るので帰るタイミングを逃す。
帰り際に、「まぁ、また来なさい」と仰られた。「また来ます」と言って出てきた。
で、言われたことを言われた通りにやってみると「稀にできるちょっと見れる写真」っていうのを撮れる率があがった。100枚に1枚くらいできるのだけど、100枚撮ったら2枚くらい見れる。
before
after
YaTeXをMELPAに登録しました
YaTexいまだにpackage.elで入らないのうーんというかんじ
— ろにゃ (@roronya) February 18, 2015
@roronya おお、必要は発明の母ですね。
入れてくださいますか。
— HIROSE Yuuji/広瀬雄二 (@hiroseyuuji) February 19, 2015
入れました。
Add yatex by roronya · Pull Request #2526 · milkypostman/melpa · GitHub
package.elでYaTeX導入できるようになりました。卒論書こう。
MELPAへの登録はこれ読みました。
MELPAへのパッケージの登録の仕方 - Life is very short
思ったより楽ちんだった。うぇいうぇい。
インターナショナルオープンデータデイ2015参加してきました。
今日はインターナショナルオープンデータデイで、オープンデータの活用促進を目的に世界各地でオープンデータを使ったハッカソンが行われました。Twitterのハッシュタグで#OpenDataDayを見ると、世界中のひとたちがハッカソンしている様子が見れて結構楽しいです。長野も月一でやってるNSEG勉強会の2月イベントとしてGEEKLAB.NAGANOでハッカソンがあったので参加しました。
オープンデータを活用しろということで、citydata.jpから長野市のデータを使おうかなと思ったけど、アイデアソンで出たアイディアに都合の良いデータが無かったので結局FoursquareのAPIを叩いて長野駅から善光寺周辺のお店のデータをひっぱってきました。オープンデータというより集合知的な…
で、長野はいろいろイベントがあるけれども、そのイベントが終わったらそのまま帰ってしまうひともいるということで、なんとか長野をめぐってお金を落としていってもらうため、探索ルートをサジェストするアプリケーションをつくりました。 具体的には今度善光寺の御開帳のため長野を訪れた人に長野駅前と善光寺の間をなんかうまいことめぐってもらおうというアイディアのもとに作りました。
成果物がこちら
長野駅から善光寺の間で3つくらい遊んだり食べたりできるスポットをサジェストします。しょうもないね。(しかもたまにInternal Server Errorを吐く)
Sinatraで作ってherokuにデプロイして終了。一年研究でRuby使ったのと、半年ちょっとWebサービス開発の経験のおかげでこの程度のWebアプリケーションなら1時間ちょっとくらいでほとんど実装できてしまえるようになったなぁと今日実感した。
他の参加者はスイミングスクールを地図へ表示とか酒蔵を地図へ表示とかって感じ。地図系が多かったなぁ。実際オープンデータの使い道ってあんまり無いぞってなった。どう使うのが正しいのだろうなぁ。なんかもっと他のAPIとマッシュアップしたら面白くなるのか?
地図に表示よりは、グーグルグラスみたいなのをかけて街にでて、建物に目を向けるとそこにトイレがあるのかとか、酒蔵に目を向けると主要銘柄が出るとか、そういう使い方じゃないかなって思った。オープンデータって詳しく調べればいくらでも手に入るけど、急に欲しいときに手に入らないみたいなのが多いような。だから外出してるときにメガネかけてるだけで参照できるような手軽さが欲しい、気がする。
来年もまたあるだろうし、また地図表示だと寂しいし何か考えたいなーって思った。終わり。
大学の4年間で読んだプログラミング関係の本たち
大学の4年間ももうすぐ終わりそうです。あっという間でした。プログラミングとはなんぞやみたいな状態から自分が欲しいと思ったのは一応作れるくらいにはなりました。
独学でプログラミングを始めて1年ほど経つので読んだ書籍をまとめてみる(だいたい50冊以上(適当)) - プログラミングを学ぶ唯一の道、それはプログラムを実際に書いてみること
この記事がバズっていたのを見て、僕も4年間でいろいろよんだな〜と思って書き出してみた。
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プログラミングコンテストチャレンジブック [第2版] ?問題解決のアルゴリズム活用力とコーディングテクニックを鍛える?
- 作者: 秋葉拓哉,岩田陽一,北川宜稔
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- 作者: 高橋麻奈
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- 作者: ハーバート・シルト,柏原正三,トップスタジオ
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- 作者: 柴田望洋,辻亮介
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エリック・エヴァンスのドメイン駆動設計 (IT Architects’Archive ソフトウェア開発の実践)
- 作者: エリック・エヴァンス,今関剛,和智右桂,牧野祐子
- 出版社/メーカー: 翔泳社
- 発売日: 2011/04/09
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PHPによるデザインパターン入門 - 目次 - Do You PHP はてな
本じゃないけどデザインパターンはこれ読んだ。年末年始はこれとエリックエヴァンスのドメイン駆動設計読んで量産してしまったクソコードをリファクタリングした。
フリーソフトでつくる音声認識システム?パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで?
- 作者: 荒木雅弘
- 出版社/メーカー: 森北出版
- 発売日: 2007/10/01
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
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書き出してみるとあんまり高度な技術本は読めてないなってかんじだ。専門的な本よりなんとか入門みたいなのが多いのも広くて浅くてうーんってなった。
本の他はSoftwareDesignは超お世話になった。さいきんよく聞く技術についてさらっと知るにはめっちゃよくって、研究室で購読してたので毎月ぺらぺらめくってた。
大学院の2年間はなにかしら専門はこれだーといいはれるようになりたいぞ。