好みの問題でしかないのですが、個人的にはこの類が嫌いで。Tカード情報を令状なしで提供という側面ではなく、単純に「自分で見せるなりスタンプ押して貰うなりして貯める」というスタイルそのものが面倒だから。使えるお店が広いという点ではまだマシなんですが、結局使える/使えないの差があって、いちいちそれをスタッフ＆ユーザでやり取りするのってかなり許せないです。似たようなシステムの「シールN枚集めるとXに交換」というのも面倒だから嫌いです。
欲しがってる人いるなら渡したりしますが、それはそれで探すの面倒だしね。コラボイベントで嬉しい人がいるのは分かるので否定はしません。単に、私は嫌いだという話。ポイントで何かに交換できるなら、最初からそれくれよ〜。割り引くなら最初から割り引けよ〜。
謎のエラーが出るということで学生と一緒にコード読み。エラー出る箇所から遡り、変数に保存されてる型や値を確認。その途中で分からない箇所が出てきたらその都度確認。標準ライブラリならそっちのドキュメント、そうでなければライブラリ作成者側のドキュメント、どっちにも無ければデバッガなりを通して確認。と行ったり来たりすることでライブラリ側のバグにしか思えず、想定通りに修正すると実際に動く（ようにみえる）。pull requestしてあげると喜ばれるかもねということで、一段落〜。
明日からセンター試験。関係者は体調崩さないように気をつけましょう〜。
今週は固定でやってる週ゼミの月曜日が休みだったので、個別調整してやってます。じっくり時間取れる分、コード眺めて認識のズレというか「本人はなんとなく気になるからやった」つもりで結果に大きな影響を与えそうな前処理が入ってたり、そういう工夫をすること自体は良いのだけど情報共有できてなかったので計画が遅れてることの理由がようやく把握できただとか、いろいろあります。それまでのゼミでもじっくり時間かけてやれば良いだけの話なんですが、今でもまだゼミ室がらがらな状況続いてるぐらい、今年の学生はあまり来ないのだよな。うーん。研究室来てくれればそれなりにゼミ以外の時間でもちょいちょい話できるんだけどなぁ。
「ooできない」「xxで悩んでいる」何でも良いので、詰まってたら友人・先輩・教員なりに相談しよう〜。悩むことが問題なのではなくて、悩みすぎるのが問題。時間は有限だし、先見者の知見なりノウハウなりを活用した方が先に進みやすい。同じ悩みを同じ時間かけてやるのは、研究上の知見を得るという点では「時間をかける場所が違う」のだよな。卒業研究＝研究活動自体が初めてということで、いろいろ詰まるところがあるのは理解できるので、詰まってもいいからその都度相談しよう〜。
プログラミング2は今日でJava終了。JUnit, JavaDoc, GitHub, Gradle あたりの周辺技術にも触れてるので時間少なくなりがちですが、昨年通りの進行でどうにかなった模様。河野先生メールにあった Jenkins はプログラミング2でやった方が良いのかしら。2年次の学生実験で触って欲しい気持ちが強いですが、どうするかなー。
例年通り付いてこれてない学生もいるようですが、どのぐらいの割合なのかはよく分からず。分かってて「レポート出さない（遅れて出す）」アクティブスキルを発動する学生がいるからなぁ。しくしく。一方で、Java最終レポートの「条件付き自由課題」は面白いネタで出してくる学生もいて、採点するにしても楽しみにしています。
研究室仮配属者との顔合わせを兼ねた、個別ゼミをはじめました。ゼミといっても希望とか好みを聞きつつキーワードや課題例を紹介して、それをベースに調査学習をして貰うぐらいの話です。本当は年末にやりたかったのだけど時間取れなかったので、今週からやってます。
TensorFlow User Group Okinawaに聴講参加してきました。
太田さん講演では、データサイエンティストによる人手特徴量ベースのモデルに比べて、ちゃっちゃと深層学習することでも精度上はそれなりに近いところまでいくケースが増えてきてる。一方で、そういう結果を出してる要因分析がしづらかったり、チューニングがしにくかったり。その意味ではWide & DNNの良いとこ取りモデルが一つの手というお話。この辺りはそうだよね。実運用上では「どのタイミングでモデルを再構築するか？」「データはいつでも信用してよい（キャンペーンなり異常なり何か想定外の外部要因が生じてないか）のか？」とか、どこかで妥協点を見出すことにはなるけどねというのが面白い。
葛木さん講演では、TF含めた機械学習に限定せず、適材適所でツールを選ぼうということと、そもそもとしてデータがバラけてると作業しづらいどころか何もできないよね、Googleクラウドじゃなくて良いけど何かしらデータはまとめた方が便利だよというお話。BigQueryやBigQuery MLもあるよと。TableauみたいなことならGoogleデータポータルでもできるよとか。冒頭で述べてた「チャネル単位から顧客単位へ」「カスタマージャーニーを捉える」辺りはそうだよね、共感します。
高橋さん講演では、技術者視線ではHowに注力しがちだが、まずはWhat（戦略なりビジネスモデルなり）を検討しよう。データを見る前に現場を理解し、仮説を持ってデータを見よう、そうしないと局所最適解に陥りがちというお話。両方を見据えて話をできる人がどれだけいるかは別として、理想はそうだよね。ここ数年共同研究的な話を持ちかけられることが出てきているのですが、多くの場合はWhat決められずに終わってることかなぁ。こちらの問題というか、タイミングの問題（既に学生のテーマ決め終わってるとか、就活等で学生の動きが鈍い時期とか）もあるのだけど。今年も既に「一緒にやりませんか」ぐらいのノリが3件あるのだけど、実際にアクションにまで進むかどうかはまだ謎。
情報処理学会全国大会の予稿締切が今日でした。一人は体調等のため残念ながらキャンセルすることになりますが、もう一人は出せました。研究会なりもう少し踏み込んだところで発表させたい気持ちもありますが、それはまた別の機会で考えよう〜。
ちなみに、講演資格を見ると「小学生から博士前期課程まで」になってるのね。大学3年生までなら会費無料のジュニア会員になれて、各種情報を無料利用できるようになります。せっかくのサービスなので興味ある人は応募してみよう〜。（確か正会員か何かからの推薦が必要だったかもしれないので、必要なら私が対応しますよ！）
去年は想定外（だけじゃないけど）タスクがあれこれ入ったこともあって、レポート採点（プログラミング2）が溜まってました。ごめんなさい。今週から採点しまくったので早ければ明日には終わりそう＝結果告知できそう。
母数としては少ないけど、複数課題に共通しているミスはリポジトリにpushし忘れてるやつ。古い版しか置いてないとか、そもそもないとか。レポート上には結果書いててもコード確認できない＝動作確認できないのは駄目です。
リファレンス参照させる課題。Integer.parseInt(String) でわざと例外履かせて、それを調べさせたり、そのスーパークラス解説させたり。ここで別メソッドを調べてたり、Objectクラス調べてたり。それはそれで悪くないところもあるけど、分かってて意図的にそう書いたという風でもないのはちょっと。
JUnit絡めたリファクタリング。テスト実行でグリーンになれば良いのだと理解してるのか、assertコメントアウトするのはやめてくれ〜。
Gradle。設定ファイルpushし忘れあるある。修正し忘れててデフォルトのままとかも。
ま、いろいろあります。
今年初のゼミは、病欠組からは連絡が届き、連絡なしの人は全員出席。当たり前の光景な筈ですが久しぶりな気がするね！（実際にどうだったかはチェックしてない）
人数少なめで時間あるし、そろそろ最低限のアウトプットを具体化しないとまずいよということで、進捗報告に加えて実験結果出すまでのToDo一覧を書かせて。項目ごとに気になる点を具体的に討論していくと、タスクによっては「それでは達成できないか、遠回りしすぎ」なことが出てくる。そのアプローチの何が問題なのかを指摘してみたり、代替案を例示してみたり。
残り時間がんばりましょう！
去年は途中からほとんど日記書かなくなっちゃったので、今年はなるべく書くことを目標にしよう。（ツイート並日記）