プライベート 勉強 今年はcovid-19で自由に行動できずにストレスが常に高い状態だった.そのせいもあってか独学での勉強の成果は早々に諦めた.元々図書館やカフェで本を読んだり作業するのが好きだったのだが,それらが一切できなくなるストレスは想像以上だった.基本的には仕事を問題なくできているだけえらいと思うことにした. 今年はかろうじて深層学習のオンラ インコース を修了するのが精いっぱいだった. 現場で使えるディープラーニング基礎講座 というJDLA認定講座を受講して修了した.すべてオンラインで,3カ月ぐらいかけてすべての講義と課題を修了させた.内容的には「ゼロから始める ディープラーニング 」の内容が半分,残り半分がオリジナルといった感じだった.「ゼロから~」は最初の巻を読んでいたので知っている内容がほとんどだったが *1 ,GAN周りについてはほとんど知識がなかったので良い勉強になった.この講座は基本的な 機械学習 , 線形代数 , 情報理論 の知識が前提になっているためか,他社のコースに比べて少しは安くはなっているようなのだが,それでも模試込みで30万円近くしたので何ともしてもE資格に合格しなくてはならない. あとは競プロもやっていたが,情けないことに時間の確保が難しくて7月ぐらいから中断している.今年中の茶色脱出を狙っていたのだが,思っていた以上にcovid-19の影響は大きかった. 趣味 勉強の代わりといってはなんだが, Overwatch を本格的に再開した.2020年12月31日現在でレートは以下の通りである. 基本的にタンクとサポートしかやっていない.今年の5月時点ではタンクもサポートもたまにブロンズに落ちするぐらいのレート(1500~1600付近)だったので,そこから考えれば成長はしているようだ. 反省用にプレイ動画を YouTube にアップしている.最近はゆっくりボイス入れて適当に編集したりもしているがいい気分転換になっている. ゼロから作るDeep Learning ❷ 輪読会 - connpass. 1月 東京に戻ってきた ここを今日からのキャンプ地とする。 — Kazuhiro Serizawa (@seri_k) 2020年1月20日 大学院 修論 を提出した 修論 を発表した 修論 発表終わった.想定外の質問来たけど何とかなったのではないかと信じたい. — Kazuhiro Serizawa (@seri_k) 2020年1月28日 2月 今の会社で働き始めたが入社即リモートワークとなる いきなり自分しか日本人がいないzoom mtg に放り込まれて死ぬかと思った 株価が世界的に下落していたので積み立てNisaとWealthNaviを始めた 3月 修了した 工学 修士 になりました.感想としては「よく頑張ったな」と「自分は全くダメだな」の半々です.今後も今まで以上に精進して自分のやりたいことを実現できる人生にしていきたいです.
「Udemyの講座でPythonのスキルを身につけたい」 「たくさん講座があるけど、おすすめはどれ?」 「安く買う方法を知りたい」 Pythonとは、いま大人気のプログラミング言語です。 その理由として、人工知能などの最先端分野で使われる技術でありながら、「プログラミング初心者でもとっつきやすい」という点があげられます。 Udemyでも10, 000を超える講座が公開 されており、初心者から上級者まで、様々なスキルを身につけることが可能です。 ところが講座の数が多すぎると「いったいどれを選べばいいの?」と悩んでしまいますよね。 そこでこの記事では、 Udemyのおすすめ講座を、ジャンル別に厳選して紹介します!
機械学習・制御における逆強化学習の位置づけ 1. 1 機械学習における位置づけ 1. 2 最適制御との接点 1. 3 逆強化学習の応用分野・従来の時系列データ解析との違い 2. 機械学習の基礎 (概要) 2. 1 識別的な機械学習の一般的な定式化 2. 2 正則化付き経験損失最小化 2. 3 典型的な識別問題(分類・回帰)の例 2. 4 逆強化学習における問題設定 3. 時系列データのモデリング: マルコフ決定過程と最適制御 3. 1 時系列データモデリング 3. 1. 1. マルコフ過程・動的システム 3. 2 報酬と紐付く時系列データモデリング 3. 2. 2020年は色々な意味でリスタートの年だった - seri::diary. 1 マルコフ決定過程 3. 3 報酬関数最大化問題: 最適制御・最適政策 3. 4 ベルマン方程式・価値反復法 4. 逆強化学習 4. 1 逆強化学習の定式化 4. 2 逆強化学習の損失関数の設計 4. 3 逆強化学習のパラメータ最適化 5. 逆強化学習の適用 5. 1 逆強化学習の実装 5. 2 研究事例から学ぶ逆強化学習の適用事例 5. 1 マルコフ決定過程(状態空間・行動)の設計の実例 5. 2 報酬関数設計の実例 6. 逆強化学習の最近の話題 逆強化学習の高速化・高次元化・文脈の活用・ マルチエージェント問題・深層学習との融合・落穂拾い 7. まとめ
ディープラーニングに入門を決意しても、いったい何からどう始めればいいのかわからないですよね。ネットで調べてみても、ディープラーニングに関する書籍やサイトは山のようにあります。 これだけいろいろあるのだから、きっと自分に合うものがあるはず。でもそれをどうやって選べばいいのでしょう。 ここで選択を間違うととんだ遠回りをしてしまうことに。それだけは避けたいし、できれば最短コースで要領よく学習したいものです。 そこで今回は、ディープラーニングに入門する方がスムーズに学習できるよう必要な情報をまとめました。ここを読めば学習するにあたり最低限必要な知識、挫折しにくい学習方法、おススメの本やサイトなどがわかります。 さあ、一緒にディープラーニング入門の扉を開けて、最初の一歩を踏み出しましょう。 ディープラーニングとは ディープラーニングとは、人間がひとつひとつ手を加えなくてもコンピュータが大量のデータをもとに自動的にデータの特徴を見つけ出す技術のことです。 AI(人工知能)の中での位置づけは上の図をご覧ください。 人間でいうと「学習」にあたることを、コンピュータでするのが「機械学習」。そして、機械学習のうちニューラルネットワークを用いて、パターンやルールを発見するための特徴量を自ら見つけ出すことができるのがディープラーニングです。 たなべ ニューラルネットワーク?特徴量?
文字だけの本を読むより漫画が挟んであるだけで100倍集中できます。文字だけだと勉強しているという感じがしてしまいやる気がなくなる私にピッタリでした。 ▼ 引用元 Amazon: 坂本真樹先生が教える 人工知能がほぼほぼわかる本 4位 図解これだけは知っておきたいAI(人工知能)ビジネス入門 AI関連の用語が丁寧に解説されています。AIをこれから知りたい人、おさらいしたい人に最適の一冊です。インターネットとビッグデータによる変化から、各企業のアプローチ、AIの未来とシンギュラリティなどが丁寧に解説されています。 本書のタイトル通り、人工知能に関する内容が2ページ毎にまとめられ、分かりやすいイラスト付きで説明されている。ディープラーニングの難しさや解決法、実際の使用例、GoogleやIBMなど大手企業の動向も上手くまとめられていた。AIの入門書としてはボリュームの割に読みやすく、十分な内容となっている。 ▼引用元 読者メーター: 5位 60分でわかる! AIビジネス最前線 (60分でわかる! IT知識) 本書ではAIの歴史や活用事例をはじめ、AIを支える最新IT技術、中小企業や個人でも実現できるビジネス活用のヒントなどをイラストでわかりやすく解説しています。 また、もう少しで人間を超える能力を持つと言われるAIが未来の社会に与える影響について、ネガティブ・ポジティブ両面から具体的に解説しています。 AIとは何か?などをわかりやすく知ることが出来ます。私はAIをビジネスに生かしたいとの考えからこの本を読みました。現状で何ができるか?何をすべきか?はわかりました。 一歩踏み込み、自身でAIを活用したい!という目的だと物足りないかもしれませんが、短くわかりやすくまとまっておりますので、概要を知るには良いかなって思いました。 ▼引用元 Amazon: 60分でわかる! AIビジネス最前線 中級者向け(AIの基礎は理解している) 1位 仕事ではじめる機械学習 本書では、機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理しています。 プロジェクトのはじめ方や、システム構成、学習のためのリソースの収集方法など、読者が「実際どうするの?
(図2_08) これは、カメラ(イメージセンサ)を対象物から遠ざけて見た場合のデータと考えることができます。 この場合、人間が判断しても○か×かを判断できないので、正しい判断ですね。 ただ、これを○印として教師データに与えて、○印として判定させたい場合は、中央の画素が1となってしまうので、IF文条件分岐をいろいろと改良しなければなりません。 画素数が多くなると、この自己流プログラムではかなり複雑な条件分岐しなければならず、途方に暮れることが明らかですね。 自己流でIF文で構成していくと考えるとすると、複雑な画像はとうてい無理ですね。 では、ニューラルネットワークだったらこの問題を解決できるんでしょうか?
Pythonを使って、ディープラーニング実装をイチから解説&コード公開。実際にディープラーニングをはじめとした機械学習手法を使いこなすには、ライブラリに頼らずイチから実装してみることが、理解&習熟の1番の近道! また下記の書籍では、まさにゼロからのディープラーニングの実装方法について数学的な面も抑えつつ、丁寧に解説してあるのでオススメです。
フジ、咲き始めのころ フジ(藤)はつる性の花木で、 フジ棚や盆栽などで、見る人を和ませてくれます。 フジを育てていると、つるが思った以上に伸びてしまったり、 花が咲かない年に遭遇したりすることがあることでしょう。 花木は剪定次第で樹勢を強くしたり、 花芽のつけ具合を調節することも可能です。 夏につるがのび放題になって、 のびすぎたつるをどうにかしたくなることもあるでしょう。 元気いっぱいのフジのつるも、切る時期や部位を間違えると、 翌年の花芽に影響が出ますので、 枝を切るときには注意が必要です。 ■ フジ の 剪定 の コツは? 1.花が終わったらすぐ作業 フジは春から夏にかけて生育期に入り、 6月下旬から8月ころに花芽をつけます。 咲き終わった花房を付け根から切ります。 短枝を充実させるために花芽のつく短枝には、 ハサミを入れないようにしましょう。 栄養生長がひじょうにおう盛な時期なので、 つるの先を5センチほど切る程度にとどめます。 新梢をひんぱんに切り詰めると、 よけいにつるの生育に勢いがつくので気を付けましょう。 2.落葉したあとに行う フジの剪定の適期は、落葉後の12~2月ころです。 冬に剪定作業をした方が、花芽が分かりやすくなります。 丸くふくらんでいるのが花芽です。 このときに、徒長枝を30センチくらい残して、 切り詰めます。 およそ3~5節ほど残します。 基部に近い短枝は切らないようにするとよいです。 夏の剪定が不安な時は、冬まで待ってから行うと、 花芽を落とすなどの失敗が少なくて済みます。 花芽のついた枝を残すようにして切れば、 春の開化を期待できるでしょう。 3.日当たりと風通しをよくする フジの落葉後の剪定作業のときには、 にぎやかになった枝なども間引きます。 剪定をすると日照不足の改善にもなり、 蒸れなども防ぐことが出来ます。 無駄な枝をはらうことで、 栄養分を吸収するための効率もよくなります。 枝全体に、日光がむらなく入るように切りましょう。 >>フジの詳しい育て方はこちらです
(これが本当に絶品で…) さらにお土産用にこれまた手作りの燻製スモークチーズを配ってくれたりと、思いがけないサプライズ満載のお昼ごはんでした! ちょっぴりおまけの珍事件 先ほども書いたように剪定作業に没頭していた私ですが、ふと木を見るとそこにはアオダイショウがひっそりとかくれんぼしていました。(ヘビが苦手な方、ごめんなさい〜〜!) 「何となく不思議な形をした木だなぁ、あれ、でも鱗…?」と気づいたときには時すでに遅しで、お互い至近距離で顔を見合わせてる状態。 野生の蛇をこんなに間近で見るのが初めてだった私は、多少驚きつつも「蛇だぁ」と案外呑気で、こちらに目線お願いしますと必死に頼みながらカメラ片手にシャッターを切っていました。(少しは警戒心をもちましょう) 大満足の『草刈りピクニック』 そんなこんなで珍事件もありましたが、心地良い疲労感と充実感、何より緑のパワーに癒され、心から参加できてよかったと感じられる『草刈りピクニック』でした。 また次回も開催予定ですので、少しでも興味を持たれた方はぜひぜひ参加をお待ちしています。 来年もきれいな藤の花が咲き乱れますように。 ではでは! スタッフ ふく
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藤の剪定時期は基本的に5月下旬以降の夏、そして11月以降の冬ですが、 「 花付きを損なうことなく藤を強剪定したい! 」 という方には、花芽が出揃って剪定が簡単になる 春先の2~3月がおすすめ です。 夏と冬におこなう間引き剪定 は、藤の健康と樹形を保つための大切な手入れですが、 時期ごとのコツを知っておくことで作業の効率も効果も格段にアップ できます。 藤棚か立木仕立てかによっても剪定方法は違う ため、ご紹介するポイントを意識すればさらによい仕上がりになるでしょう。 本記事では藤の剪定方法を分かりやすく図解します。 正しいやり方と基本の育て方を学んで、満開の藤の花を楽しみましょう! 藤の剪定 ご相談ください! 通話 無料 0120-949-864 日本全国でご好評! 24時間365日 受付対応中! 現地調査 お見積り 無料! ・利用規約 ・プライバシーポリシー 藤の剪定方法は?季節別にやり方を図解! 日本原産の藤は育てやすく、風流に揺れる藤色の花が古くから愛されてきました。 盆栽から藤棚まで自由に楽しむことができ、10メートルほどの樹高になる品種もあります。 そのため、仕立て方や季節ごとに剪定のコツを知りたい方も多いのではないでしょうか。 藤の枝は向きも太さもさまざまで複雑なため、剪定では道具選びも大切です。 藤剪定のポイントをおさえて、スムーズに作業を進めていきましょう。 藤の基本情報 分類……マメ科フジ属 花色……淡い紫、白、ピンク 形態……つる植物 開花時期……4月下旬~5月上旬 植え付け時期……11月~3月 生育環境……本州以南 剪定前の準備 藤の剪定で使う道具は以下のものです。 枝ぶりをチェックし、用途に合った道具を使い分けてください。 植木バサミ:直径約1センチメートル以内の細い枝に 剪定バサミ:直径1.