教育研究力の向上に資する魅力ある人事給与マネジメントの構築に向けてという名のもとで、大学の活力を維持＆伸ばすために、人事を戦略的にやりましょうということの一つとして業績評価や年俸制やらを導入しろという話になってきています。 個人的にはやりたいならやればという立ち位置なんですが、目標設定やら評価やらそれをどう待遇に反映させるかやら、諸々のコストを勘案した上でトータルでプラスになるようにして欲しいとは思う。何だけど、大抵のことは「こういうことを導入します。手間増えるけどそこはよろしく」で投げられることが多くて。これがどうやったら「教育研究力の向上に資する魅力ある人事給与マネジメント」なのかは理解し難いです。大学に質問投げてみたけど納得で …

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試験期間中ですが、データマイニング班の発表会があります。興味のある人はどうぞ〜。 日時：2/4(火), 4限目 場所：地創棟508 Group 1：幸福の定義 概要：kaggleから拾ってきた「世界幸福度調査」を元に,約150ヶ国の幸福度データをとても高い(幸福),高い(準幸福),低い(準不幸),とても低い(不幸)の4つのグループに分類し,機械学習によってどのようにグループ分けされるかを決定木分析によって調査する。拾ってきた初期状態(前処理等をしていない状態)のまま学習させた結果と,前処理(One-hot, 特徴の追加)を行なった後の制度の比較を行い,どのような特徴が幸福度に影響を与えるかを考察する。 Group 2：表情識別実験~ …

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データマイニングが始まりました。2019年度開講という割には昔からある名称。内容的には、知能情報コースにおける2年次選択「機械学習」や、統計などを道具として使おうという応用的な位置づけとして設計してみてるつもりです。 一方で、受講生全員が機械学習を一度学んでいる訳でもないのが難しいところで、最低限の入門編はやろうということで、2週間入門＋2〜3週間で数値データに対する前処理をやってもらうことで全体の流れを掴んで貰う予定です。 残り10週弱ぐらいで、自然言語処理、その他のタスクやアルゴリズムの紹介。 どこまでやれるか分かりませんが、一緒に頑張りましょう。

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プログラミング1を担当し始めて4回目。課題設計はまだまだ試行錯誤の余地大きいですが、授業全体の流れは固まりつつあるかな。毎年見直してて特に今年は大きめに変えてますが、それでどうにか落ち着いた感じ。 授業評価アンケートを見る限りでは、基本的には書いてくれてる人は「難しい」「達成感はある」「予襲復讐の必要性を感じた」みたいな感じらしい。 今回は課題を難しめに用意して「最後までやれなくても良いから取り組んだ過程を書いてくれ」という形でやってみたのですが、やっぱりそう簡単にはうまくいかなくて。他人のレポートを読んでみて良いとこチェックしてみるとかもやってみてますが、これも何度も繰り返してみないと「報告書として何を書けばよいのか」が身につきに …

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明日になりますが、データマイニング班の発表会があります。興味のある人はどうぞ〜。 日時: 8/1(木), 3限目 場所: 地創棟508 Group 1: LinearRegressionを用いたアニメタイトルの略語予測 概要: アニメのタイトルなど様々なものの略称には何かしらルールがあるものと仮定する。我々は略前略語のタイトル群を教師データに、主に回帰分析などの様々な機械学習手法を用いてその法則性を発見することを目的としている。さらに略前のタイトルから、これから略されるであろう略称を予測し提供することを最終目標にしている Group 2: インスタ映えする画像の判別機 概要: インスタグラムユーザがよく使う「インスタ映え」を投稿され …

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大辞林で「構造」を検索した時の説明文がこれ。 ① 全体を形づくっている種々の材料による各部分の組み合わせ。作りや仕組み。 「機械の－」 「耐震－」 ② さまざまな要素が相互に関連し合って作り上げている総体。また、各要素の相互関係。 「社会－」 「精神－」 「物質の－」 「文の－」 「汚職の－」 プログラミング1や、赤嶺先生の演習1で何度も出てきているキーワードの一つが構造化。対象をどういう機能に分解できるのかを考え、その機能を一つずつ作り上げていく。 最初から綺麗に分解できるとは限らないので、間違っても良い（後で使わない事になっても良い）からまずは「何かしらの一つの処理を実現する機能」に分解してみて、それを確認するための簡単なテスト …

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さくらGPUサーバ: [ ざっくり確認 ] 6月に入った辺りから利用希望者が出始めて、お試し的にやった学生や、実際に研究の一環として一度の実行に長時間（1回あたり1週間以上？）要するような利用まで出てきました。GPUの稼働率（GPUと内部メモリ）と、GPUの稼働率とをグラフ化するとこんな感じになりました。 横軸のメモリは、1単位あたり10分。10分刻みでvmstat, nvidia-smiで稼働状況を記録。 縦軸は、稼働率（100％上限）です。 GPUはTesla P100。青い線がGPU稼働率で、オレンジがGPUメモリの稼働率。 CPUは緑色で、E5-2623V3 (3.0GHz, 4C/8H)が16個搭載されてます。これがフル稼 …

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プログラミング1でユニットテスト（doctest）自体は既にやり終えてましたが、復習も兼ねてもう一度。関数単位での動作確認をしやすくするため、使い方例示のため、といった振り返りをしつつ、今回はテスト駆動開発のお話も。 実際にはいくつかの要素を組み合わせて振り返ってるので、だいぶ時間が。 まずテストを無視してシンプルな関数を書く。 その関数を実行するコードを書いて動作確認。 そのスクリプト1を別ファイル2からimportした時の動作確認。 その理由を確認するためにbreakpoint指定してデバッグ実行。 特殊変数の確認と、これがimport時と直接実行時とで中身が変わっていることを確認。 元のスクリプト1を、__name__で動作変 …

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3年次の学生実験は、教員一人あたり数人〜10数人程度での実施になることが殆どなので、その分細かい指導がしやすくて。データマイニング班前半はこんな感じで、授業寄りの基礎演習をやってて、後半はグループ単位での開発実習をやらせてます。 これも単に「やってて疑問に思う所あったら聞いてね」とか、「たまに見て回る」ではなく、進捗確認を兼ねた作業レビューをしています。ここでいう作業レビューとはペアプロとかモブプロに近いもので、大型モニタに接続して貰った状態で、内容確認しながら作業してもらい、その様子を見て気になる点へアドバイスし、実際に一緒に問題発見してみたり、修正してみたり、場合によってはググり方とか考え方を提示するに留めて考えさせてみたり、と …

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例年だと、Thonnyという「初心者向けIDE」を使ったデバッグ実行に、PyCharmでのデバッグ実行（breakpoint, step into, stackframe確認とか）ぐらいで終わってました。それでも前期の間に2回取り上げているという話でもあるけども。 今年はこれに加えて、PyCharmによるデバッグ演習2で、「マニュアル見よう、エラー文解釈しよう、デバッガから得られる情報から推測しよう、処理対象を小さくしよう、最小限のコードで再現してみよう」というデバッグ・シンキングな演習もやってみました。 step intoとか breakpointぐらいの操作は別例でやってます。それでも一回では慣れない部分もあるし、それ以外にも「 …

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