卵が先か鶏が先かみたいな話でもあるし、教え方学び方に正解があるわけでもないですが、分からなくなった時に例示は理解の試金石する（手を動かす）のは大きくて。 良く分からない数式が出てきた。 良く分からないコードが出てきた。 良く分からない定義が出てきた。 エトセトラエトセトラ。 何にでも小さな例から始めて、実際に手を動かしてみないと「腑に落ちる」というのは難しい。私も時間の都合でやっちゃうことありますが、「イメージとしてやってることを伝える」のは、あくまでもイメージであってそれ以上ではない。わかりやすそうに書いてる教科書は、取っ掛かりとしては一つの選択肢だけれども、そこで手を動かすことを省略してしまうと、ふわっとしたまますぐ消えてしま …

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今日は私が時間取れないということで丸々自習に充ててもらい、最後の時間に今週のサマリをプレゼンして貰いました。 [ 1日目 | 2日目 | 3日目 ] やったところについては大凡咀嚼して貰えているようで、質問にも自分の言葉で返答してくれます。すごい（語彙数） 来週からは遠藤研でのインターンシップなので、楽しんできてください〜。 P.S. やってる最中に気づきましたが、もう少しこっちの学生にタスク割り当ててあげた方が学習の機会提供の面で良かったと反省中。特に今回は高々1週間だったし、1ヶ月だか前には分かっていたので準備する時間は取れたんだよね。皆で何やるか話し合ってそれをサポートする形でやるとか、やりようはあったな。一方で、学生は学生で …

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PC環境周りでのトラブルがあって我慢してもらう部分がありましたが、過学習まで含めた一つのストーリーを触れるところまでやれました。具体的には、 ・最小二乗法と勾配降下法の特徴。（これは動作比較まではしてない） ・線形回帰を最小二乗法で実装。 ・データ例で動作確認。 ・改めてコードを振り返り、これだけからはどんなモデルが裏側にあるか分からないことの確認。（だからアルゴリズム自体の勉強が必要だというお話） ・多項式拡張で線形回帰でも非線形関係を表現できること。 ・一方でモデルの表現能力を向上しすぎると、データセットに過剰適応（過学習）したモデルになりがちなこと。 ・データセットの質と量を改善できるならした方が良い。 ・アルゴリズム側の一つ …

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昨日は1時間ぐらいしかやれてなかったので、今日は授業形式で1コマ（90分）と、3時間ぐらいの自習としてPython Machine Learning, 2nd Ed.をやって貰おうと。 そのための前準備として、モデルやコスト関数、最小二乗法、勾配降下法を例に機械学習が内部で何をやってるかをイメージするための素地を紹介。後はPython, Numpyの「よく使う記法」と、Scikit-learnのiris分類学習例をワークショップ的にやりました。この説明＋ワークショップで80分ぐらい。 偏微分も理解してるし、全体の流れを俯瞰した理解が早い。気になる点は質問するし、その質問はその前までに出てきた内容と結びつけて考えるようにしているのが良 …

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具体的な日程が直前まで良く分からなかったとかありましたが、今日から始まりました。とはいっても、 ・2限目（11時から1時間）：1週目のプログラム確認、機械学習概要（定義とか分類タスクの例とか）。 ・3限目：ゼミ。学生ら全員による自己紹介＋研究紹介。 ・4限目：お茶会。来たばかりだし、疲れてるだろうし、NAL研文化だし。 ・5限目：総情センターでのセキュリティ講習の予定が数十分程の局地的豪雨＆雷落ちまくりだったため、延期。 ・夕方：歓迎食事会。なんだけど、5限目がフリーになったため早めに晩ごはんとってたらしい。 という具合で、ま、スタートとしては良いかなぐらい。 Python知らないようですが、C, C++, Javaの経験あるような …

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デフォルトではBYODを想定しているということかもしれませんが、明日から始まるインターンシップ学生用に貸し出して貰えるPCのスペックが悪い意味で凄くて。 異常に時間かかるなと思ったらこのスペックだったのか。2015年のMacBook Air の方が快適なんですが、、 pic.twitter.com/2GplXZB4E7 — Naruaki TOMA 温泉旅行… (@naltoma) June 3, 2019 i3 で 4GB な環境だと、開発は難しいんじゃないかなぁ。。特に今回は機械学習希望しているし。とはいえ内容無関係に昨年だかに購入したやつを使いまわしているだけでもあるので、文書作成みたいな用途だけで済むタスクなら問題になりにく …

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工学部1号館のネットワーク、主にサーバ室から各フロアまで、もしくは321までの部分は、工学部1号館建築時に配線した時のまま（？）らしい。Wi-Fiの802.11ac Wave 2で2.34Gbpsぐらい出るらしいですが、そもそもそこに繋がってるケーブルが1Gbpsな所が多い（全部？）ので、端末更新したところで殆ど効果がないという状況。実際にはWave 1よりも少しの改善が見られるとは思うけども、軽微に留まる可能性が高い。 ということで、「基幹部分の配線し直すならおいくら？」見積もってみようと、業者さんとサーバ室から出発し、各階EPSに設置されてるフロアスイッチ、地創棟への経路（地下っぽい）、321室への経路（地下かー）、をあちこち探 …

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具体的にどのタイミングで動き始めるのかが分からなかったのですが、昨晩届いてた情報によると、 ・6/3(月): 夜に那覇着。 ・6/4(火): 2限目から、学生を担当教員へつなぐ。後はこちらで。 という流れらしい。 どのぐらいのスキルが有るのか確認しながらじゃないとコンテンツ用意しにくいけども、来ないことにはどうしようもない部分もあるし。そもそもある程度知識あるなら、「機械学習やりたい」とか大雑把なリクエスト出さないだろうしな。

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事前情報が「機械学習やりたい」だけで、事前にどのぐらいの知識があるのか全くわからない状況で準備してます。あれもこれも的外れにならないと良いのだけど、、。 大雑把な1週目のシラバスを準備。 Part 1は、データマイニング班の前半でやってる、モデルとか損失関数とか中身の話を軽くやりつつ、実際に実装までやれると良いなと。 Part 2は、Python Machine Learning, 2nd Ed.で自習して貰います。どこまで読めるかは謎ですが、動くコードがあるのは良いし。 ゼミにも参加してもらう予定。受け入れ中のサポート含めて、学生の皆さんは準備宜しく〜。

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さくらインターネットさんから一時的に高火力サーバ（Tesla P100）を借りています。諸々の事情があってなかなか試用希望学生がほとんどいないので、私の方で仮に環境構築してみました。というお話。 使ってみたい学生いたら當間まで連絡ください。ちなみに1,2台しか借りてませんので、集まり過ぎたらその時点で打ち切ります。 参考サイト ・GPUを使えるようにする for tensorflow GPU, OS, gcc, pythonの確認 [tnal@localhost ~]$ head /proc/cpuinfo | grep “model name” model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2623 …

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