NAL’s blog @ 琉球大学情報工学科

Fitbit生活初めて数週間経ちます。今日の心拍数が高かった時間帯は、データマイニング班でTips説明してたあたりらしい。喋るスピードにもよるけど、今日のは120〜130bpmで有酸素運動相当とか。実際喋ってる時間が長いと相当腹減るし。

冷え始める季節になったからか殆ど手首に汗をかくこともなく、仕事中も特に邪魔に感じることは無いですが、気になる点についていくつか。

• 聞き手かそうでないかのオプション設定が可能だけど、あまり気にしなくても問題無さそう。歩数にズレがありそうですが、気になるレベルじゃないっぽいという意味で。皮膚呼吸の時間を取ることという注意書きもあったので1〜2日毎に左右を取り替えて付けてますが、特に気になるほどの違いはないようです。
• データ同期に手間取った（過去形）。PCだとWi-Fi埋め込まれたUSBデバイス経由での同期。iOS経由でも同期は可能。可能なんですが、iOSアプリの「常に同期」をONにしとけば勝手にバックグラウンドにあっても適当なタイミングで同期してくれるのかなと思いきやそんなことはなく、フォアグランドにしておかないと同期してくれません。また、同期がいくつかのステージに分かれてるらしく、最初の1,2秒で「集計済みデータ（サマリ）」の同期が終わってアプリ側にもそのデータが標示されるのですが、ステータスバーがまだまだ残ってて、その状態でアプリ終了すると「詳細データ」が同期されないままになります。これに気づかず「数日経ってもデータが反映されない（Webアプリ側で見ても未更新のまま）」という状況に悩まされました。2,3日分まとめて同期すると1分近くかかります。1日毎だとそんなに待たなくて済みますが。
• Fitbitの充電は専用のUSBケーブルで。なんだけど充電専用らしく、充電中にデータ同期はしてくれません。
• 多くの腕時計はベルトが交換可能だと思いますが、こいつ（Fitbit Charge HR）はできません。割と怖いぞ。
• （Webアプリ側で）食事とかいくつか手動記録するオプションがあって少し試してましたが、面倒すぎてギブアップ。
• 最終的な蓄積データはWebアプリ側にあるっぽい（iOS側にどこまで残るか分からず）ですが、ダンプデータとして利用するには有償サービスへの加入が必須らしい。えー。（いくつか他の機能もついてくるけど欲しい機能はデータ利用ぐらい）

今日は推薦入試で通常業務（授業関連）はお休みな一日。空き時間で個別ゼミとかしてましたが、やっぱり研究楽しいよね。

P.S.
こちらの手違いやらど忘れやらでここまで遅くなっちゃいましたが、PD2のCMが公開されました。私も導かれたい。あ、紅莉栖でお願いします。＞サンタさん

データマイニング班7周目は、グループに分かれてのテーマ検討です。検討するにあたり、例題を使った補足説明をしたぐらいで他は進捗報告を聞きながらのアドバイスをした＆TAにもやってもらったぐらいで、殆どは討論時間です。残りの週は少しずつTips紹介するだけで、具体的な実習がメインになります。

例年だとこのテーマ検討だけで2,3週間かけて「テーマ確定->他グループに依頼」しているところが、今年は（先週後半からやってるということで）1.5週間でテーマ確定、発注依頼＆開発受諾するところまで辿り着きました。これからが本番ではあるので「なるべく手を動かす時間に余裕を持たせたい」という点で全員の意思が固まってたらしい。モデリングと設計でやってるスクラムのように、アジャイル的に取り組むというところが意識付けられてきてるのかしら。

大学案内？で「誌上講義」なるものをやるらしく。それ自体は良いとして、それが紙面の都合で「全員で1500字程度（字数はうろ覚え）。書く人増えるならその分減ります」みたいな調整が入ってるらしく、ふたを開けてみたら「300字程度で書いてね」というオチに。え、たかだか2ツイートで授業を紹介しろと？　いや、やっても良いけど（やるけど）、もうちょっと戦略的に読み手に何を伝えたいのか考えてやろうよ。戦略的に考えた結果なのかもしれないけども。こういうのは読みたくなる文章を書ける人に書いてもらった方が良いんじゃないのかなぁ。怪奇!! 次元の呪いみたいに。

ということで、「程度」の範疇に収まってるか怪しいですが、私の担当分はこんな感じになりそうです。授業名含めずに333字らしい。

授業名: 情報工学実験IV（データマイニング班）

　学部3年生向け実験班の一つデータマイニング班では、機械学習の基本的な考え方を学び、プログラミング技術・問題設定・評価・考察といった計算機実験に必要なプロセスを体験させることを目的としています。工夫している点は、
　（1）チームで取り組む。
　（2）各チームは「自チームの欲しいシステムを他チームに開発依頼しつつ、他チームからの依頼に基づき開発をする」の両方を体験する。
　（3）コード・レビューをする。
　（4）成果物はオープンソースとして公開する。
　欲しいものをどう伝えるか、逆に相手の理想像を適切に聞き出すにはどうしたら良いのか。理工系学生にも求められる「コミュニケーション能力」の一部ですが、クライアント側＆開発側の両方を体験させることでその難しさに気づける授業になっています。

「読みたくなる」ということで高校生向けに紹介するならこういうやつかなー。どれもタイトル見ただけだとお硬い感じがしますがとっっっっても読みやすい（高校生でOK）本です。

• データを未来に活かす
• IT時代の震災と核被害
• アーキテクチャの生態系（古くなってきたけどそれでもお勧めしたい）
• 池谷先生本
• ことばと思考

fitbitが出た頃から気になってはいたものの購入するかどうかをずっと悩んでて。暫く忘れてたのですが、数ヶ月前に東急ハンズで陳列されてるのを見て触ってまた欲しくなって。という状況が続いてた所に先日のデザインスクール。そこでたまたまそういう話をしてたら、サプライズで遠藤先生から「承認祝い！」とプレゼント頂きました！！！！！１！！！！

いや、本当に想像すらしてなくてびっくりです。その時の心拍は数秒止まってたに違いない。

ということでFitbit生活が始まりました。
ざっくりみて、安静時心拍数70〜80。講義で喋ってると90ぐらい。会場片付けでキャスター付き机動かしたりしてると110ぐらい。と、そんなこと眺めてどうするんだ？という話はありますが、意図ととしては数年おきに繰り返してる睡眠時の症状の時が、平常時と比べてどう違うのかが気になるから計測し続けたいのですよ。ということで被験者生活の始まりというお話。

3年次向け実験データマイニング班での目的の一つは、

怪奇!! 次元の呪い – 識別問題、パターン認識、データマイニングの初心者のために
[ 前編 | 後編 ]

の記事を読んで理解できる、イメージできるようになることです。それに向けて第1回〜5回までの内容を組み上げてみています。ちゃんと読めるようになってるかは「？」なところもありますが、少なからずイメージできているのではないかなと期待しています。

ということで、6回目となる今日は総復習編という位置付けで真新しい内容はほぼゼロの、復習祭りでした。

• [実験テキスト]: 機械学習概観の振り返り: PDF（振り返りのみ）
• 関連記事紹介: [ UCI Machine Learning Repository をマイニングする | データマイニング概要 ]
• scikit-learn演習
• グループ作成、テーマ検討

来週以降は進捗確認しながらコメントするという形になります！

本日のお茶菓子！ pic.twitter.com/uJfXWQm30k

— Naruaki TOMA (@naltoma) November 18, 2015

参考資料 pic.twitter.com/kv9RJz1sCU

— Naruaki TOMA (@naltoma) November 18, 2015

本日のお茶菓子はあげパン工房アントシモさん、これは制覇したくなる。

普段の作業姿勢（ノートPC）だと画面が常に下方向にあるので自然と前のめりの態勢になりがちなんですが、たまにそれを矯正するために雑誌とかを積み重ねた上にPC置いて作業するということをしてました。過去形。それがこの間何故か学生からルートビアをケース単位で多数頂戴したこともあり、丁度良い高さだとばかりにそれ以降台替りに使い続けてました。これが割と良かったのか、それ以降腰周りの負担が減ってたのですが、ずっとそれを続けてたのもNGだったのか、昨晩になって少し痛みが出て。痛み自体は瞬間的な物ですぐ収まったのですが、週末に大きなイベント控えてるしちょっと怖いなということで今朝久しぶりに中村整骨院に突撃。すると案の定というか、前に見てもらってたのとは逆で反り腰なってたという。これ自体は治りやすく（実際たかだか10分近くの整骨で驚くほど状態が楽になった）、だけど癖になりやすい（元に戻りやすい）ということで、やっぱり普段からの姿勢なりを気をつけないと意味無いねという話らしい。ですよねー。

ということで、一先ず特注のルートビアスタンドはどかすことに。割と気に入ってたんだけどなｗ

明日〜明後日はデザインスクール開始に向けての最終準備！
明日で印刷物関連を仕上げて、金曜日午前中に搬入、土曜日は受講生らも一緒に会場設営してからのイベント開始になる予定です！！

デザインスクールの追い込み時期にも差し掛かってそろそろ倒れたいです（違）

データマイニング班5周目が終わりました。内容としては先週実装した線形回帰モデルにおける「線形って何？」とか「入出力の対応関係における線形・非線形」の話をしたり、線形モデルを多項式モデルに拡張した実装例を示したり、その過程でモデルの自由度と過学習の話をしたり、それを防ぐための例としてペナルティ項・テストを導入しようといった話をコード示しつつやってました。やや詰め込み過ぎ感ありますが、振り返る前提なのでこんなものかなーと楽観視してますｗ

• 事例紹介:
  • 文書の自動分類例
  • CAPTHCAにおける前後の動作を踏まえた特徴の利用例。
  • 話題: TensorFlow [ Tutrialの解説と機械学習の実験をした | 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 ]
  • 検討演習: クラスタリング
  • 振り返り: 線形回帰モデル(最小二乗法)の実装演習
  • 実験テキストPDF: 入出力における線形と非線形、モデルの線形性、多項式モデルによる拡張、過学習と代表的な回避手段

本日のお茶菓子！ pic.twitter.com/MotsWrUoyl

— Naruaki TOMA (@naltoma) November 11, 2015

卒論中間予稿のチェックを進めるつもりが、デザインスクール関連の積みタスクが積み重なってきてるのでそれ関連の解消に向けての作業を。いや、1日全体としてはそれ以外のタスクの方が多かったか。

B3, M1向けの進路説明会ではちーたく先生の勇姿が。
ゼミ後のお茶会ではおーうち先生の名言が。

ということでやり残してるものはいろいろありますが、明日に向けて充電できた一日でした。
明日は他学部学生ハンティングに行く予定です。

大学スケジュールのおかげでちょくちょく休みが入ってるのでなかなか進まず、やっとこさ4週目です。単に4回目をこなすというだけではなくて、復習の復習の復習、、、と、忘れてしまってることを前提に振り返り時間をそこそこ長めに取ってやってます。その方が繰り返しにもなることはなるけど、ここまで間が空いた繰り返しの効果は「ほぼ毎回初出でやってる場合」と大差ないのだろうなとも思われ。ちょっと悲しい。。

そんなこんなで4週目はこんな内容でした。最小二乗法ベースでの実装演習ということで、クラス設計したり細かく動作確認してcommit&pushしたり。そろそろ前半戦（機械学習概観）に一区切りかなー。

• 事例紹介: 分類・クラスタリングの例数件。ツイートのジャンル分類に基づくプロファイリング。画像データの特徴量クラスタリングによる代表特徴生成。
• 振り返り1: 機械学習概観、教師あり／なし学習、分類問題、回帰問題、クラスタリング問題
• 検討演習: 回帰問題
• 振り返り2: モデル、線形回帰モデル、仮説、損失関数、目的関数、最小二乗法
• 実験テキストPDF: 最小二乗法、解法例、線形回帰モデルのクラスデザイン、Numpy+Pythonチュートリアル、グラフ描画
• Python演習3週目
• 課題: 「機械学習 はじめよう」の第8回、第9回、第11回（最低1記事読もう）