あれこれ多くのことを名嘉さん＆翁長さんに丸投げしての発表会が無事に終了しました。受講生の皆さんもですが、サポートしてくれた院生PMの皆さんもおつかれさまでした。 1年次のPD1ではテーマ自由（新規性・有効性・社会性のあるデザイン）をグループで企画提案せよという課題が。2年次のPD2では情報工学科のCMをグループで企画提案せよという課題が各々与えられていて、それをプロジェクトと看做した上で院生がマネージャとしてサポートに入ってもらっています。 PMのお陰もあってか、年々「ただのウケ狙い」というのが減ってるな。ネタを昇華してる。まだ突っ込みたいところ（サーベイ不足、シミュレーション不足、etc.）はあるが、それ含めて演習だし。という意味 …

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週ゼミはもうちょいじっくり話したかったけどゲームAIな講演会入れてたこともあって手短に終わり。思ってた以上に泥臭い所もちゃんとやってて面白かったのだけど、明日の実験準備もあって終了後に懇談会やれないとか、ちょっとあちこち消化不良か。 明日企業説明会をするらしく、今日はついでに事例紹介をということで来られてたのですが、企業説明会では全く出て来ないであろう話が豊富で楽しかったです。（作成する方の）ゲームクラスタとか人工知能に興味ある学生あたりが来るかなと思ってたんですが予想以上に少なく。AIに興味あるって言ってた新入生もちらほらいたんだけど、ちょっと残念。ま、告知タイミング＆方法にも問題あったのは確かだし、仕方ないか。 発表資料や関連リ …

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今日も雨模様でやんわり冷えてます。雨自体は昨晩から強くなってきてて、今朝も強いまま。しくしく。 総合受付や第1イベント会場等は100周年記念な時計台にあります。ホールとかラウンジに飲食物持ち込み禁止なのは別に良いんですが、ラウンジで専属のバーテンダー（？）がいたりして驚く。あちこちにモノだけじゃなくヒトに費用かけてるよな。正門に受付いるし、中入ってすぐに（交通量が多いわけじゃないけど）交通整理する人いるし。一般道に面した建物が多いこともあって、そういう所にはさりげない広報もされてたりして面白いです。琉大だと「そもそも歩いて通る人少ないし」とか言いそうだよな。事実その通りでもあるし。その一方でイベントとしての会場案内（掲示）については …

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今日も暑い一日でしたが、夕方には雨が降ってて気温もそれなりに冷えて気持ちいいぐらいに。今日発表した慶留間くんはなんと学生奨励賞（座長さんの一存で決める賞）を受賞。目出度い！（が、私自身は別の会場にいた＆時間に合わせて移動したのだけど既に終わってたので見れてない＆撮影できずorz） 京大は京大内部の人しか無線LANを利用できない。というのは琉大でも同じなのだけど、外に出ると京都市が提供してるAP「京都どこでもインターネット」があって便利でした。クローズドにするのって管理者側の手間からすると簡単だし言い訳しやすいというのも分かるし、オープンにしたことで手間が増えるのも事実なのも分かるのだけど、もう少し柔軟な対応はできないものかしら。 ＜ …

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暑い。素で暑いよ〜。室内にいる間はコート（薄手）を脱いだけどそれでも暑い。暖房不要だろこれ〜。と思ってたら途中から暖房ではなく換気になってるところも。ですよねー。それでも一部の部屋（特にポスターセッション会場）は熱気が凄かった。冷房必要でしょあれ。 大学近辺にはあちこちにサークル勧誘のポスター／掲示物が。そういう時期だよね。でも3年はないよな（そっちか）。 情報処理学会の全国大会は30ぐらいの通常口頭セッションが走りつつ、他にもイベント企画が用意されてたりするという恐ろしい並列度で動いている（＝参加人数ももの凄いことになる）学術会議の一つ。メインイベント時には口頭セッション被らないように工夫するとかもあるけど、今回は「言語処理学会も …

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なんだかんだと直行便じゃなくて空路＋陸路を使うと結構な時間がかかるのは仕方ないとはいえ、やっぱり疲れるなぁ。移動中にやれることもあるんだけども。出発時刻自体が昼過ぎだったこともあって京都駅についたのは5時前に。 飛行機は珍しいぐらいの揺れで途中でサービス一時停止するぐらいの乱気流に。揺れ始める直前までほとんど予兆がなかったのだけど、飲んでる最中に急に揺れだし、素でインセプションが如く腕と手を使ってこぼれそうになる珈琲カップを水平に保ってました。危うく珈琲こぼす所だったが、あれをもう一度やれと言われてもできない気がするな。 気温＆体感気温は沖縄と比べると当然冷えますが、室内は大抵暖房効きまくってるし、外も風強くないしで逆に「暑い」とい …

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2,3年程前から「修了する院生が新配属生向けにミニワークショップを開催する」というイベントを準備してもらっています。去年は堀川くんや山内くんがどちらも「ストーリーを明確にしよう」という話を中心にして進めてました。 今年は玉城くんと慶留間くんが担当で、どちらも自身の研究を中心に、その一部を実際に動かしてみるという流れになってました。 玉城くんは深層学習におけるDropoutの有無でどのぐらい差が出るかを実演すると共に、その裏側にある「そもそも機械学習って何」「一般的な階層型NN」「Dropoutとは」「アンサンブル学習と汎化能力」といった側面に軽く触れつつ全体の流れを補足する形でまとめてました。Theanoを改良する形でDropout …

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第1回ビッグデータ分析コンテストでの観光宿泊数推測するやつですが、前回の近傍法回帰(KNR)（入出力：過去90日分を入力として1日未来を予測）するモデルを全28ケースに適用した所、スコアが約1.84へと大幅な改善に。宿泊数データそのものだけから推測するモデルに拘ってたのは「結果的にはこの数値に様々な要因が含まれているから」なんですが、それでもここまでいくのは予想外でした。ランキング的には大分低いんだけど（ぉぃ）。ちなみに順位もあまり変わっていません（数人抜いたぐらい）が、新規参加者が増えたおかげで下にはユーザが増えました。どういうモデル使ってるんだろう。 今回は、一先ず宿泊数データから離れて別属性も加えてみるかと試しにセンサーデー …

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第1回ビッグデータ分析コンテストでの観光宿泊数推測するやつですが、思ってた以上にベースラインが遠い可能性あり。いや、単に「宿泊数以外のデータを無視してる」のが悪いという話はあるんですが、そのデータだけで＋簡単なモデルだけでベースラインいけるんじゃないかと見積もってたんですが、実はそうでもないのかな。モデルの設計（入出力、アルゴリズム、パラメータ最適化）が悪いというよりも、ベースライン自体が結構調整されまくったものかもしれない。 取りあえず試してみたのは以下の通り。 12/24時点のスコア（コピペ版）: スコア: 2.11849 線形回帰(LinearRegression)（入出力：過去90日分を入力として1日未来を予測）。-> …

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今年最後の第1回ビッグデータ分析コンテスト記事です！良いお年を！（忘れる前に書く人） 年の瀬だしということで試すこと自体は簡単な特異値分解を使った次元圧縮をやってみました。気持ち的には「ノイズ除去」ぐらいのつもりです。適用したのは今の所一番良かったモデルをベースに、 元入力：宿泊数過去90日分（90次元） ->SVDで10, 20, 40, 60, 80次元に圧縮。 出力：翌日の宿泊数（総数、訪日外国人宿泊者数）　＊元のまま としてみました。結果的には上記の中では60次元がベストで、スコア1.8台勢力の中ではトップになりました。（サイト上では2番目になってるけど、1日5回までしか提出できなかったのでベストではないスコアが残って …

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