先週お試しでやった20分ペアプロの後で体調悪くなった学生が2名。希望を確認すると一人でやりたい学生が6名、ペアでやりたい学生が52名、残りはどちらでも良いという具合。ひとまずペアプロ中止にする必要はなさそうという判断で、今日は1時間弱やりたいようにやってもらいました。来週からは暫くペアプロ時間取れなさそうでもあるけども、今回の結果どうなるかを来週も確認するようにしよう。 プログラミング1だけ今回から一部をオンデマンド動画で用意するようにしています。今のところ学生にも好評のようで、その動画部分について相談するケースもちらほら出てきている模様。一方でやっぱり手を抜いちゃう学生もいるっぽい。が、これは授業だけでやってたとしても同じなんだよ …

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1年次の授業「プログラミング1」で、久しぶりにペア・プログラミングをやってみました。交流関係作って欲しいのも兼ねてまずは1つの画面でやることに慣れるところから。割とノリよく取り組んでくれてました。 がっつり換気しつつ20分弱で終了したけど、これでCovid-19 or インフルエンザが続発するようなら、取りやめかな。 コロナ禍でオンライン主体だったときは、Zoomの breakout rooms で5人でモブプロとしてやってみてました。これはこれでうまくいくグループはにぎやかにやってるし、そうでないグループはテコ入れでTA・教員入っても「その瞬間」だけ進むけど、抜けるとすぐ元に戻る（個別にやるってるか、やらない）のが少なくなかったの …

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1年次のプログラミング1だけで試行的に授業の一部をオンデマンド化しました。本音では「全部オンデマンド化。授業時間は希望者に対して相談対応（対面・遠隔併用）」みたいな形が理想です。文科省の遠隔授業気をつけろという指示は正直馬鹿だなとしか思えない。 ただしこの理想は「私がやりやすい」という意味での理想であって、学生にとって学びやすいかどうかは別問題。わかりやすい欠点は「よりサボりやすい」こと。自宅なりどこからでも好きなタイミングでやれるということは、流れやすい人（私も一面ではそうだ）にとってはドンブラコドンブラコと低い方に流れてしまいがち。これに対して対面授業という強制力は馬鹿にできず、周りの人がやってる・楽しんでいるという雰囲気や折角 …

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今週水曜日から授業開始で学生集団をあちらこちらで見かける時期に。というのは自然なはずだし、なんなら去年の10月から「基本は対面」としていたはずですが去年の実態としては「様々事情で来れない人いるからハイブリッド => 結果的にほぼ遠隔希望」になってるのを許容してたので、実際に顔を合わせる人は少なかったのだよな。そういう意味で3年ぶりぐらいの光景です。 といいつつ3年次実験はオンラインでの班分けだったので、授業もそのままオンラインに。対面は来週から。とやってると想定外のトラブルが。ありがち。 状況：VSCodeの拡張機能をインストールできない。 まず疑ったのはインストール状況とパーミッション。VSCodeをインストールしてるつもり …

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先日プログラミング2のコード例としてサーバ・クライアント型のチャットを紹介するも、接続できずに撃沈！残念！ 事前に動作確認済みだったんですが、そことの違いはネットワーク接続方法。成功してたのはWi-Fi接続時で、失敗時は有線LAN接続。ネットワーク側の問題かなと思いきや、そうではないとの回答。 PC外の問題じゃないならこっちの問題かということで物理層から確認していくと、なんと、実際に割り振られているIPアドレスとInetAddress.getLocalHost()が取得するものが違っている。ifconfigで見えるものは複数あるけど、どれとも違う。ググる限りではloopback取得してる例が頻出するけどもそうじゃなくて全く無関係に見 …

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なろう系小説タイトルのつもりで書きましたがわかりやすいようでわかりにくいですねごめんなさい。 新システムのGPU使ってみた この記事は琉大 Advent Calendar 2020の19日目です。昨日はdobuzoraさんでした。 本記事の趣旨 知能情報コースで2020年10月から新システムが稼働しています。まだまだ不十分なところはありますが、GPU使う環境が11月頃から整い始め、その簡易マニュアルが11月末頃に用意、説明会が行われました。が、参加者が実質シス管メンバ関係者だけだったこともあり、あまりにも勿体ないので使い方やそもそもの前提知識などをまとめておこうというのが今回の趣旨です。一部の記事を研究室学生、3年次実験で紹介してる …

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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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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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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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データマイニング班の目標の一つが、 [ 解説記事: 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 ] を読んで、ある程度のイメージを得られること。これまでの流れとしては、 ・簡単なモデルを例示し、 ・そのモデルを仮説としたときの適切なパラメータを求めたい。 ・そのために損失関数を定義し、 ・その関数が最小となるパラメータをOLS/GDで求める。 ・これだけでは「そもそも仮定としたモデルがどの程度妥当なのか」を説明できない。 ・それ以前にデータセットにはエラーやノイズが交じる。 ・データセットを信用しすぎて学習した状態を過学習と予備、それをどうにか避けたい。 ・代表的なアプローチがペナルティ項の導 …

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