NAL’s blog @ 琉球大学情報工学科

なのか分かりませんが、昨日計画停電があって復電後にスイッチが壊れたらしく。要因的には複数考えられそうで、

・新システム入れ替え時期で室内に新旧機器繋がってて、全てが同時に電源入ったため瞬間的に電源がおかしくなった？（推測）
・システム的には無関係なエレベータもこのタイミングでやられたのはそもそも計画停電で何かやらかしてたりする？（妄想）
・そろそろ5年経つしたまたまこのタイミングで死んだ？（楽観論）
・ひょっとしてメインスイッチだけじゃなくいくつかまとめて死んだ？（=>そうじゃないと後で判明）

翌日、業者さんと河野先生立ち会いのもとで問題切り分けして、電源ではなく機器の故障と断定した模様。そのままだとそのスイッチ下の末端が全て繋がらないので、たまたま放置されてたスイッチで代替する形に置き換えたのかな。まだ不安定なようですが、一山越えたっぽい。

とかこういうトラブルを目の当たりにするのって良い経験だと思うけど、今の時期だとそもそも3密避けなきゃなので多くの学生がいるわけじゃない（むしろ活動制限レベルが上がったので「原則来るな」になってる）のは、勿体ないよなぁ。

対応してくれたシス管の皆さん、ありがとうございました。

・沖縄本島全域、1～15日の外出自粛を要請　玉城知事、独自の緊急宣言を発出
・【琉球大学の学生・教職員のみなさまへ】本学における活動制限（令和２年８月１日実施）について

ということで、また活動制限がかかりました。後学期どうなるかは1ヶ月後にどうなるか次第かなー。いずれにしても遠隔ベースで、補助的に対面環境用意するぐらいの形になりそう。

それはそれとして、研究室紹介の話。
すっかり忘れてましたが、学生視点で書いて貰ってるNAL研ブログがあるのでした。いろんな先輩いるよということも含めて、興味ある人は覗いてみてちょ。

今日の3限目〜4限目にかけて、データマイニング班の最終発表があります。ZoomリンクはMattermostのwelcome_random_eventに流すつもりなので、興味ある人は覗きに来てください。質問とかしてもらってもOK。

日時：2020年7月30日(木), 12:50〜16:10
　＊冒頭5分程度で進め方を説明。
　　その後は1グループあたり発表＆質疑20分＋當間指摘数分の予定。

G1
タイトル：嵐の誰に似てるか識別する
概要：有名人の誰に似ているかを元にアプリ構成を考えました。しかし、今回は学習時間の都合で、嵐のメンバー5人の誰に似ているかを第一目標としてこのツールを作成しました。
方法としては、顔や目を検出できる学習済みのファイルであるhaarcascadeを使って、嵐のメンバーと自分の顔写真の顔パーツを認識します。そのデータを用いて、自分が嵐のメンバーの誰に似てるかを数値で表すところまで完成しました。

G2
タイトル：covid19の新規感染者を予測する
概要：日本国内の新型コロナウィルスの感染データを用いて、次の日や来週の感染者数を予測した。新型コロナの新規感染者を予測する際2つのモデルを用意し、その二つのモデルの精度を挙げていき、最終的にどちらのモデルがより正確に予測できたかを判別した。どちらのモデルもある程度の予測できたが、パラメータや機械学習を行う期間はどこが最適なのか、またいきなり爆発的に感染者が増えた場合の感染者を予測することはこれからの課題である。

G3
タイトル：手書きひらがな文字の画像認識
概要：ETL文字データベースを用いて、手書きのひらがな文字の画像認識を行なった。実験の流れとしては、まずmnistを用いた手書き数字の画像認識を実装し画像認識についての理解を深め、その知識をもとに手書きひらがな文字認識の実装を行なった。手法はCNNを用い、その中のLeNetと呼ばれるネットワークを用いた。文字認識については、半濁音を濁音と誤認識する割合が高く、それがついていない文字に対しては7~9割の精度で認識できた。今回用意したデータ数は12075個と少なかったことが原因の一つと考えられる。また、入力データの前処理(画像サイズの調整など)でも予測精度に大きな影響が出たため、モデル構成の他に入力データの質の高さが精度を上げる要因となっていると考察した。

G4
タイトル：機械学習を用いた年齢確認補助ツール
概要：今回の実験では、UTKFaceの20,000以上の顔画像データセットを元に、年齢確認をする際に効率化を図るツールの開発に取り組んだ。画像認識モデルはEfficient Netを使用している。機械学習を用いて予測年齢が15歳から40歳の人に対して年齢確認を行うように促進するように工夫した。また、パラメーターの調整を行いがら予測精度の向上を測った。コンビニエンスストアやスーパーマーケットなどのお酒やタバコを取り扱う店舗で年齢確認のミスを最小限に留められることを将来の展望とする。

昨日から始まってる研究室紹介で、進学を勧めてる先生が多いらしい。

目に見えて分かりやすいメリットは、学士より修士の方が給与が高いので中長期的にはそっちの方がお得。

間接的には、しっかりとした力を身につけるためには学部4年間だけでは厳しくて、修論書けるぐらいには何か一つのことに集中して掘り下げて考え、俯瞰した視点を持って、体系的に取り組むことを通して得られるノウハウに価値があるかな。

ソフトウェアエンジニア、セキュリティエンジニアなり、言われたことをするだけで済ませるなら高卒・専門高校卒ぐらいでも何とかなります。この場合は時代の変化とともに現れる新しい社会（技術も含む）への対応のため、その都度お金を払って学ぶことになることが多いでしょう。自身で探求するという行為をほとんどしていないのだから。

これに対して学士や修士ならこういう力を求めています。そういう力が身につくことを期待しているし、中長期的な計画という視点でどう動くかを節々で指導しているつもりです。

卒業研究1回だけで修士レベルの力を身につけることは難しいし、だからこそ勧めたい気持ちはあるかな。だけど、個人的には「やりたいテーマがないならまずは就職してみたら？」という立場です。こちらが提示したテーマをやるでも十分なんですが、提示してもやらないのなら修了できないし、学費も時間も勿体ないよね。仕事してから社会人枠で入ってきても良いし、共同研究的なやり方もあるだろうし、いろんな道がありますよ。

久しぶりのブログ更新。いろいろあって今年度は早めに研究室紹介して欲しいというリクエストが出ていたようで、ゼミについては以前からZoomの招待リンク書いてて（授業ブッキングか何かで3年次誰も来ないけどw）、今日から3日間ぐらいで教員による研究室紹介。

[ メイン資料2018 | 関連事例集2015 | 補足事項2018 | MITI ]

基本的には「センシング×状況推定×思考抽出」を通したパーソナライズ全般に興味があって、ここ10年ぐらいは自然言語処理寄りのテーマが増えてきているかな。東北関東大震災の少し前ぐらいから触るようになってるので、おおよそ10年。早い。

これから数年ぐらいはMITIに取り組む予定です。直接的なラベル予測だけではなく、対話周りの周辺技術にも取り組むという意味で。

「複雑系って何？」という質問へは、互に関連する複数の要因が合わさって全体としてなんらかの性質（あるいはそういった性質から導かれる振る舞い）を見せる系であって、しかしその全体としての挙動は個々の要因や部分からは明らかでないようなもということをもう少し噛み砕いてうまく説明できれば良かったな。複雑系科学と複雑系工学との違いとか細かいことはあるけど、要は複数の要素らによる相互作用を観察して工学的な価値を見出したり、仮説を導いて実証（not証明）したり、理解しようとする学問なんだよな。この辺りは複雑系入門読むと良いかもしれない。大分古くなったけど、まとまっています。

プログラミング1でモブプロ（っぽい）演習が始まりました。友人づくり含めて繋がり形成も兼ねてますが、概観する限りではそれなりにうまく回ってるようです。多分。恐らく。

形式としては、
　・チームごとにZoomでルームつくる。
　・やってる最中の作業ログをGoogleドキュメントで共有する。
みたいにやってます。
Zoomのbreakoutしても良さそうですが、明確に記録残したい（その方がフォローしやすい側面もある）ので、この形でやってみてます。

冒頭ぐらいは意図的なファシリテーション役を配置してやるのがベターだとは思うのだけど、贅沢いってられないし。逆に今の遠隔授業だからこそやれるなということで、Zoomでモブプロ。教室内だと5名で集まるスペースを作ること自体が難しし、隣のチームの声が煩すぎると集中できないんだよね。「すぐ隣が頑張ってるからこっちも気合い入れよう」みたいなポジティブな面もあるんですが。何でも良し悪しですね。

今は遠隔授業でしかやれないし、スペースという意味では物理的制限がないので、チーム内でうまく動き出せるなら今の方が良いです。ただ、その「うまく動き出せる」ところまでの手助けはした方が良いよね。ということで、次回からはその辺りのサポートをどうにかしてみようかと。（実際にはTAに頑張ってもらうんですがw）

昨日から平日ですが、5/7(木)は水曜日振替になってて授業が水曜日体制になってて。それでも学生側の都合に問題なければ学生実験やろうかと思ってたんですが、数名都合つかない人いたので授業なしに。ま、仕方ない。ということで今朝のプログラミング1がGW明け初の授業です。

例年ちょこちょこ内容いじってたりしますが、今年度は今週第5回目までで最小限のところ（変数、逐次処理、条件分岐、ループ、関数定義、デバッグ実行）はほぼ終わってます。新しい概念・用語等使いまくり（一応説明してはいるし、教科書にも書いてある）なので、自分でまとめなおしてみろよ〜とか伝えてみたり。Mindmap紹介したり。

それでもペース早いとは思うので、来週は新しい内容少なめにして復習を目的とした演習メインの予定。グループに分かれてZoomでのモブプログラミング形式でやってみるつもりですが、実際うまくやれるかは「？」です。仕込みというか事前準備は今日でやってみました。

どうなるかなー。

昨日は日記を書き忘れていたらしいので昨日のゼミ話でも。

こっちは遠隔授業準備で、学生側（主に新配属生）は相談する機会が少ないとか就活とかモチベの影響で進んでいない学生もいて。仕方ないんですが、先週までは進捗報告へのアドバイスぐらいで終わってました。

話のやり取り参加してるだけでも何かしら得られるものはあるんでしょうけど、運頼みになってしまうので宜しくない。研究室ならではのノウハウやら考え方やら取り組み方やら伝えたいことは多々あるけども、そういう話に繋がるかは場合によりけり。それは遠隔とはいえ折角一緒の時間を過ごしているにしては勿体ないよね。

ということで、質問しまくりゼミの開始。学生自身が質問するならそれを優先して。質問出ないなら私が発表者以外に質問して、それに発表者が答える。そのやり取りを通して補足を適宜する。

そんな感じのゼミが始まりました。当面はこのままかな。

データマイニング論の遠隔授業1回目、ガイダンス＆輪読割当てぐらいが終了。事前課題用意してあったのでスムーズに入れるんじゃないかと想像しますが、提出率だけから判断すると実際の所どうかはよく分からず。

一部の留学生、アフガニスタンの学生はそもそも出国できていないらしくて。地域によって大きな差はあるんでしょうけど、2日間停電することあってPCのバッテリー持たないとか、そういう相談を受けました。う、うーん。電子ファイルで課題出すことはできるけど、PCすら使えないとな。

ちなみに日本からの渡航情報（危険情報）はレベル4らしい。

授業中に少人数に分かれてグループワークなりさせたいみたいな状況で使えそうなbreakout roomsというのがあって。今日は山田先生の担当日に学生視点から参加してどんな雰囲気になるのか体験してみました。こういうのがやりやすいのもオンラインだからだよな。

ホストの立場からは、グループ部屋をいくつ用意するのか、各グループにどのように学生を割り当てるのか（手動・ランダム）、部屋内の様子を観察するため移動、全部屋への通知、ぐらいの機能はあるようで、Zoom自体が問題なく使えてる学生ならグループワークも一応大丈夫そう。司会設定ぐらいはして上げたほうが良いかもしれないし、そもそもマイクか通信網の問題だかで発話が聞き取りにくい学生いたりするのでチャットや他メディアも想定してたほうが良さそうとかいくつか気になる点もありますが、一応大丈夫そう。