NAL’s blog @ 琉球大学情報工学科

北食でお餅入りのうどんがあったのは割と嬉しかったです。お餅自体は保存効くから自分で焼いても良いとは思うんだけど、一袋買うのは腰がひけるし。明日も食べるかもしれない。

文献管理にもいろいろあるんだけど、試しにMENDELEYをインストール。個人的にはPDF自体はフォルダに置いときたくていまいち手を出してなかったんですが、食わず嫌いもいけないかということで今更ながらのお試し。文献情報＋メモ書き用途だけで使うというのが良いのかな。いつまで続くかは謎ですが。

1年次の面談が残り9名ということで早ければ今週中には終わるかもと期待。メール連絡で反応を数日待ってみるので終わらない可能性が高いんだけど、公式連絡網として伝えているものはチェックする癖を付けて欲しいので。ついでに、夢の扉＋にie卒業生でもある玉城先生が出演ということもpushしてみたけど、見てた人どれぐらいいたかな。（私自身はTVが無いので録画を学生にお願いしてたり）

実験2/探索アルゴリズムの口頭試問は、全18グループ中2グループ終了、2グループ日程調整済みでこっちは早ければ来週中には終わってしまいたい所。レポート採点は口頭試問後を予定してので。だけど遅くなり過ぎたら成績の都合的に問題あるのであまり延ばしたくはないのだよな。

自炊の方は、実家に帰った際に持たされた沖縄的な正月料理（中身汁、クーブイリチー）の差し入れがまだ残ってて、そろそろ飽きてます（まだもう1回分ある）。

今年も残り僅かとなったこともあり、チャーハン／ルートビア／パナップ／カレーとあれこれ年納め中で忙しいです。いや、今日も（ど忘れしてて大遅刻くしてしまったけど）口頭試問したり、面談したり、個別ゼミしたりとちゃんと仕事もしてたんですよこれでも。

2014年に向けてというか2012年度に向けての話になりますが、今年度で宮城先生が退官されることもあってプロジェクト・デザイン1(PD1)と同2(PD2)の担当先生調整中です。今の所濃厚な候補が、PD1=高良先生、PD2=山田先生＆當間(sub)という組み合わせ。

PD1は恐らくこれまでのを踏襲する方向じゃないかと想像します。教科書としては選書でも紹介した「大学生のためのリサーチリテラシー入門 研究のための8つの力」を紹介していて、高良先生自身も眺めて見ているようなのですが、実際のところどうなるかはまだまだ不明です。

PD2は山田先生＆當間（＆PMとの関連という意味で名嘉先生含む）というこれまで蚊帳の外で眺めてただけのチームで担当することもあって、全面改定を辞さない方向で考えはじめようとしています。まだ研究室メンバや一部の学生にちらほら「受講してみてどうだった？」とか聞いたりしてみてるぐらいで、具体的な検討には全然入っていませんが。何かしらリクエスト（ポジティブなものでもネガティブなものでも）があれば、山田先生and/or當間まで連絡頂ければ。

ということで、良いお年を！（明日は書かないフラグ）

前回のコラムから始まった「何かしらの専門分野に関する読み物の紹介」第2段として機械学習を取り上げてみます。

紹介ページ: 機械学習 はじめよう

今回紹介するのは「機械学習」です。機械学習そのものに限らず、ニュアンスが近い設定としての「人工知能」や単に「学習」というキーワードはマンガ／アニメ等でも出てきますね。耳にする事が少なくないキーワードですが、実体としては良く分からないことが多いのではないかと思います。

人工知能学会における説明としては「観測センサーやその他の手段で収集されたデータの中から一貫性のある規則を見つけだそうとする研究です．数学の統計の分野と強い関連があります．また，機械学習はAIの他のほとんどの分野で利用されています．」と説明されていますが、事典ぐらいの説明に留まっているためあまり具体的ではなく、良く分からないかもしれませんね。

機械学習の実体を連載解説しているページが前述の「機械学習 はじめよう」です。例えば第1回の記事ではどういうところで活用されているか、基礎知識として何が必要か、機械学習におけるもの見方が概説されています。例えば応用例＆必要な知識についてピックアップしてみると以下のように紹介されています。

出典: 第1回　機械学習 ことはじめ

[応用例について]

• 物理，化学，生物，医学など様々な科学観測全般。センサーが拾えない情報の再現，解像度の向上。
• ロボット。センサー読み取り，バランスを保つための予測等々，ロボットのソフトウェアは機械学習の固まり。
• ゲーム制作や3D映画の撮影に使われているモーションキャプチャー。見えない場所にあるマーカーの位置の推測。
• エレベータの動きの制御。混雑を可能な限り少なく，かつ省エネとなるように最適化。
• 未知のコンピュータウイルスの検出。ウイルスかどうかの閾値の推論。
• 検索結果のランキング。クエリーやコンテキストから求められている情報の推測。
• コンテンツに合わせた広告の表示。

ここで，実はこれら応用例の大半について，機械学習が使われ始めたのは最近5年10年の話，というと意外に感じるのではないでしょうか？

[基礎知識について]
中でも線形代数（行列）と解析（微積分) は必須です。これらは本連載では説明しませんので，必要に応じて書籍などで別途勉強してください。参考になりそうなページを紹介します。

• 数学：物理を学び楽しむために
• はじめMath! Javaでコンピュータ数学

解説しているだけあって具体的な数式への落とし込み方やその解釈、随所で想定されている仮定などを一歩ずつ進めているため、全体のボリュームはかなりありますし、数式がしがし解いていくところも出て来るので本気で取り組めばかなり力がつくテキストでもあります。その積み重ねで人工知能分野における「機械学習」が具体的に何をしているのかも理解できるようになりますので、興味のある人は是非トライしてみてください！

P.S.
先輩らも後輩に向けてオススメ本／webページなり紹介して見ると良いのではなかろうか。という気持ちを込めてタイトルに「#ieryukyu_readings」を付けてみました。

今日は父の兄弟の父母（かな？正直家系全く把握してない）の25回忌と33回忌（？）ということで親戚一同が集合。本土からも来てるのですが「沖縄寒い」連発するぐらいには寒いです。気温的にはそこそこありますが、風が強いから体感気温はとても冷えるんだよね。

知らない人の方が圧倒的多数で、まだ物覚えしてない頃に会ったというわけでもなく向こうからしても似たようなもので「そうですかー」的な話をあれこれ。個人的にはいまいち「血の繋がり」というものにピンと来ない人なのだけど、ま、良いか。（目立ち鼻立ちというかおでこの広さ具合とか眺めてると「あー」という感じではある）

そこそこな人数が集まったこともあって線香は細いタイプに。最初はこんなので予定していたのですが、人数多いと熱的にお鉢的なもの（なんて言うんだろう）が割れることも少なくないとの話 by お坊さん。また、その流れで「燃え尽きる前に指す所が無くなったからといって燃え尽きる前に捨てるとかする家庭もあるが、一般的にはまだ立ってる焼香を途中で取り除くのはその人の気持ちを捨てることです」とのお話。ふむふむ。

今年最後の週ゼミは、M2の修論に向けたスケジュールと最終実験（だと思いたい）に向けた確認。IPSJ発表組みの中身確認ぐらいで基本的にはスムーズに終わり、お茶会でジャンケンにビクトリーしたぐらいか。ちょこちょこ顔出してくれる仮配属生に、今出してる課題（興味のあるテーマをウン十件列挙せよ）の進捗突っついてみたり、先輩からのアドバイスしてもらったり。そんなこんなでそろそろ年末ですね。

実験2の探索アルゴリズム・金曜グループの提出締め切りが今日で、もう半分は出し終えてるな。

明日は午後から実家に戻る必要がでてきたため休みをとってます。ということでオフィシャルな仕事日としては今日が最後。月曜日にも予約入ってるタスクがあるし、年末年始は（休むことを除けば）特にやることないからオフィシャルじゃない仕事はまだ続きますが。

今日は1年次面談と探索アルゴリズムの口頭試問があったぐらいで、他は特に無し。年内にやるのは無理かなとも思ってたんですが、月曜グループ3が今日で終わりました。明日も時間があれば予約してくるグループがありそうですが、こちらの都合で明日は無理です。ごめんなさい。

仕事以外の面で予定外のタスクが入ってしまって5時限目後の面談予約をキャンセルする事になったりしましたが、連絡のあった不在通知は蓋を開けてみれば頼んでもいないカレンダー。頼んでも無いものでポストに入らないようなものは送らないでください。。この再配達通知、通常のポストじゃなくて出入り口についてる方に入れられてて、私がそれまで確認してなかったのが悪いんだけど気づくのに大分遅れてたこともあって「保管期限1/1」と書かれてるのに気づいてびっくりして連絡したのだけど、カレンダーですか。そうですか。

自炊では具材の種類少なめという意味でのシンプルなカレー。少し真面目にタマネギ炒めてみたのだけど、なかなか良い感じ。生のタマネギだと冷蔵庫入れると簡単に死んじゃうけど、炒めたやつなら多少は保存できたりするのだろうか。冷凍庫いれちゃうとスカスカになりそうだしなぁ。

ここ最近は1年次面談と2年次の実験レポート閉め切り対応しながら何か調べものして過ごすという日々です。気持ち的には年末モードか。個別ゼミも入れたかったんだけど、微妙に面談時間が細切れに入って来るのでなかなかまとまった時間を用意できず、悶々と。

面談状況は今日で40名が終わり、予約済みが16名、レスポンス無しが8名。ここまでやってまだレスポンス無しがいるというのも悲しいですが、これが現実。年内に終わらしたかったんだけどなー。

図書館からいらなくなった図書を無償でお譲りしますというお知らせが。基本的には古くなったものばかりだろうとは思うけど、期間内に一度眺めに行くか。

TLでHDD購入云々の話がでてましたが、バックアップが主目的ならRAIDよりもrsync系導入する方が個人的には好み。HDDへのアクセス・パターンが変わるから壊れるタイミングもずれやすい（同時に壊れ難い）だろうぐらいの気持ち込みで。お祈りともいう。

今年最後のデータマイニング班、11回目は以下のような内容でした。

• 記事紹介:
  • 広告と機械学習
• 特徴ベクトルの重み付け例
• Python デバッグ
  • pythonスクリプトをデバッグする (PythonRecipe)
  • Python で標準添付の Debuggerのpdb を利用してデバッグするメモ (紹介マニアどらふと版)
  • 26. デバッグとプロファイル (公式チュートリアル)
• 進捗確認

具体的な開発が増えて来たこともあって、デバッガの使い方をやることに。実は実験前半でやるのを忘れていただけなんですが、タイミング的には恐らくここら辺が良さそう。進捗確認時にコードレビューしながらデバッグ修正できた学生もいたし。一人デバッガ経由でライブラリの import に失敗してるケースが良く分からなかったのだけど、あれは何だったんだろう。。pdb をロードしたらパスが変わるとかいう訳でもあるまいし。あ、vim側から実行してたPythonと、ターミナルから実行してたPythonとが違うという可能性はあったか。

コードレビューが始まったのでお決まりの「hg logして」。バージョン管理してない学生や、管理してるけど開発時はリポジトリ使ってない学生とか、他の人がどうやってるのかをいろいろ見れるのも楽しいし、「そうじゃなくて」と伝えられるのも良い。

との情報を入手したが、本当だろうか。いてもたってもいられずこれは是非とも参加せねばとの思いで申し込んだのがことの始まりである。昨年度の様子や入手方法等の様子は先ほど紹介したブログに整理されているので、そこを参照して欲しい。ここでは一参加者としての記録に留めたい。

Q: 本当に豚の丸焼きを食べたのか？

A: 本当に食べた。ちなみに丸焼きという特性上、どろどろに解けた脂が大量に皮の中に含まれており、包丁を入れるとそれが溢れ出してくる。アルミ箔＋段ボールに加えてシートを敷くという先人の知識はそれへの対処であり、なるほどと頷くほかなかった。

Q: どのぐらいのサイズだったのか？

A: 今回は15kgのピーちゃん(仮称)を頂いた。いくつか選択肢があるようであるが、今回の参加者10名程度ではこのぐらいのサイズを平らげるのもなかなか一苦労であるが、なんとこのサイズが最小らしい。丸焼きであるためであろうが、沖縄県人恐るべし。

Q: どうやって切り分けるのか？

A: 沖縄県ではクリスマスに豚の丸焼きを食べる慣習があるため、参加者に一人はベテランの切り分け師がいる。その人の話に耳を傾けながらその様子をツイートするだけで大丈夫だ。万が一経験者がいない場合にはツイートで救援要請してみよう。

Q: 味は普通に焼いた豚と違うのか？

A: 基本的に焼豚とはまるっきり違う別の食べ物と考えた方が良い。どちらかというとポトフのように煮込んだものを想像する方がより近いかもしれないが、全身を丸焼きにしているため部位という意味での食材の違いがある点が大きく異なる。プリチーなお尻やほくほくなほほ肉等、思う存分味わうが良い。

Q: どのように味わったら良いか？

A: 入荷時に付いて来るソースを使うも良し、オリジナルに茶漬けにするも良し。好きな方法で味わおう。注意点があるとしたら基本的には味付けを変えるソース／箸休めあたりを用意した方が良さそうだ。なお、前述の通り基本的には脂が多いため烏龍茶等が必須である。もし主催者が用意していなければそれは手落ちだと罵られるかもしれない。これから主催しようとお考えの方は十分に心して欲しい。

Q: どのぐらいで食べきったのか？

A: [ before | after ] の通り。主催者による発信履歴からはどうやら大凡20分程度で駆逐されたらしい。勿論見た目以上にまだ肉が多く残ってたりするが、ほぼ全身を嘗め尽くすには20分程度で事足りるようだ。各ツイートへのツッコミも見所だ。

P.S.
一部に誇張された内容を含んでいます。

3連休中日ですが普通に朝からお仕事で、1年次の面談しつつ週明け実験の準備したり、年明けに締切が迫ってる学生の個別ゼミして、夕方はNAL研メンバ初全員集合しての顔合わせ食事会。という予定だったんですが、一人は連絡が取れず。電話も繋がらないのだけど体調絶不良か何かなんだろうか。

個別ゼミは深層学習の勉強を進めている玉城くんで、複数情報源を同時に扱った際の事例をベースに挙動確認する方向で実験することに。一度やってみない事には触感も何も分からないし。

顔合わせ食事会はダブルデッカー。4年次に幹事任せてましたがこの時期に良く予約取れたなと思う。このお店、2005年？ぐらいの北谷グルメグランプリだかで1位になったのが一つの切っ掛けだとは思いますが、私自身は学生の頃に先輩から教えてもらったお店で、当時から変わらぬ美味しさを提供し続けているオムライスがオススメ。お肉もおいしいですが、個人的には（カレーに付いてる）スペアリブが一番。大学からは遠いですが、お昼に行くと千円未満でスープ＆前菜＆ドリンク＆デザート付きで食べれます。

18:00集合の予定で先輩は全員揃っていたものの後輩は少し遅れで到着。ここら辺は厳しくチェックしていきますので次回からは守ろう（ぉ。研究室選んだ理由は、研究室紹介／3年次の実験で気になったという人もいるぐらいか。どちらかというとNAL研が良いかどうかというよりは似たような話を聞いたりすることがある複雑研として選択したぐらいの学生が多いっぽい。研究テーマについても話をするか迷ったんですが、取りあえずはオンラインで課題を出すことにして今日は普段の活動についてあれこれ雑談したのがメインでした。まずは研究室内で仲良くなって欲しいし。

全体の写真撮るのは全員揃ってからにしよう。（多分）

今日も個人面談、な予定だったんですが学生側に急用が入ったとのことでキャンセル届けが（後で気づいた）。ということで静かにお仕事することができました。週末の仕事のし易さは良いものだ。といっても大した事やってなくて途中から第5回ニコニコ学会βシンポジ​ウム　～生命の境界～を眺めてたりしましたが。って、これまだ続いてたのか（20時現在）。

お昼はhanta baruでお肉。たまにガッツリ肉食べたくなるのだけど、近くのスーパーだとステーキ肉は2枚からしか売ってない（orタイミングが悪くてそれしか見てない）ので1枚分余っちゃうのでなかなか買わない。それぐらいなら素直に美味しく調理してくれるお店で食べた方が良いかということで、歩いて行ける場所で食べることに。満足度高し。

久しぶりに（主に）1年次向けコラム記事も復活させて、これから少しずつ何かしらの専門分野に興味を惹き付けやすそうな読み物を紹介していく予定。一人でも多く何かしらの切っ掛けになれば良いのですが。

2013年度入学生も大学生活に慣れ、少しずつ時間に余裕が出始めて来る時期に差し掛かりました。1年次後期は情報工学科カリキュラム的には最も時間にゆとりのある時期でもあります。講義関連への課外時間（自習時間）を増やしてより理解を深めるのも良いし、折角の機会なのでこれまでにやったことのない新しいことにトライするのも良いでしょう。年次指導教員としては「成績を良好に保ちつつ」とか言いますが、成績以上に大切な何かを見つけたのならそれを優先して突き進んで欲しいし、夢の実現をサポートできる環境を用意したいというのが個人的なアドバイスです。矛盾したことを言う事もあるかと思いますが、それをどう受け止め、どう選択するか（必ずしも 0 or 1 じゃない）は皆さん次第です。

ということで何かしらこの時期を計画的に時間を使って欲しいという思いを含めて個人面談中ですが、全員に向けた共通アドバイスを不定期コラムとして取り上げていきたいと思います。暫くは面談時にも伝えている「何かしらの専門分野に関する読み物の紹介」になる予定です。

久しぶりの不定期コラム（15回目らしい）は、情報工学科らしく（？）「情報処理学会」から毎月発行されている学会誌から、無料で読める巻頭コラムの紹介。

リンク先を眺めてもらえれば分かるように「ぱっと見」では学術らしくもなく、情報工学に無関係にも見えるような人やタイトルが並んでいますが、そもそも情報処理／情報工学／情報技術における「情報」は分野を問わずどの現場にでも存在します。より具体的な現場における利活用を取り上げたいと思ったらその分野毎の現場で働いている人と触れ合うのが一つのアプローチの仕方でしょう。必ずしも直接的何かを得られるとは限りませんが、「これまでの自分自身の体験では感じた事の無い世界」を少しは味わえるはずですし、特にこのコラムについていえば何らかの意味で情報処理に関係を含む側面が比較的強く、その分野におけるキーワードも出てくるので興味があるならその先を調べていくこともできます。擬似的な体験ですが、ラーニング・パターンでいうところの「フィールドに飛び込む」や「まずはつかる」への第一歩（取っ掛かり）として参考になれば。

コラム記事でコラムを紹介するのもアレですが、取っ付きやすさやその著者らの熱量を味わうという意味で取り上げてみました。1記事あたりたかだか2ページ＆文字数もとても少ないので、気になる人orタイトルだけでも眺めてみてはどうでしょう。

もう少しまとまった分量のものを読みたいという人は、書籍になりますが例えばブルーバックスや新書を探してみるのも一つの手です。検索する限りではブルーバックスは図書館にもあるらしい。勿論ジュンク堂を歩き回るのも良いでしょう。

（次回からは少し分野を絞った紹介をしていく予定です）