★サンゴに優しい日焼け止めの公式サイトはコチラをご覧ください。 (Visited 164 times, 25 visits today) 福岡県出身。沖縄が好きすぎて2011に那覇市に移住。現在は、 インスタグラム などで、沖縄大好きを発信中!泡盛マイスター。沖縄モチーフの革小物を製作・販売する Sunking LeatherCraft 代表。
・・・というのも、 パッケージに「紫外線吸収剤不使用」や「ノンケミカル」とはっきり書いているものが多かったんですね。 「家族で一緒に使える!」 「ナチュラル」 を打ち出しているブランドは、 安全性を求める消費者側にとって「紫外線吸収剤不使用」という事実は魅力的なものなので、はっきりと明記してくれているんです!いいですね! また、 「紫外線吸収剤不使用」 と共によく見られたのが 「ノンナノ」 という表記です。 これは 「ナノ粒子不使用」 のことなのですが、これに当てはまるものを選ぶこともまた環境・人間の健康に配慮した商品を選ぶことに繋がります。 小さな粒子を配合することで化粧品の肌触りをよくすることに使われますが、 このナノ粒子は肌に浸透することが懸念されていたり、川や海などに流れ込むと生態系に悪影響があることも懸念されています(大気や土壌などに影響があることも考えられるが、ほとんどわかっていません) なので、 「紫外線吸収剤不使用」 と 「ノンナノ(ナノ粒子不使用)」 と書かれたものを選ぶのがベストです! 強い日差しの中のレジャー・観光に使いたいとき 日焼け止めが特に必要になるのが真夏の海や山などのレジャーやお出かけですよね! サンゴに優しい日焼け止め. ハワイに行かれる方もサンサンと太陽の光が降り注ぐ中のビーチで遊ぶと思います。 そんな時はやはり効果の高い(SPFが高い)日焼け止めを選びますよね! そんな時におすすめなのが、 「ニベアサン プロテクトウォーターミルクマイルドSPF50+ PA+++」 ↑クリックしてすぐに購入できます こちら、皆さん既になじみがあるかと思いますが、紫外線吸収剤不使用なんですねー 肌なじみもいいし、白くなりにくいのもおすすめです。 表面に「Mild」と記載してあります。 とにかく無添加の日焼け止めにこだわりたいとき ちょっと値は張りますが、こちらの日焼け止めはSPF50+で、PA++++(4つ! )で、さらに「無色素・無香料・無鉱物油・ノンパラベン・ノンアルコール」で、まさに 「ないないずくし」 です。 化粧下地の前とかに顔に塗っても、ここまで無添加だと安心ですね。 普段使いにガンガン使いたいとき ちょっとだけお出かけするときや、春・秋などそこまで日差しが強くないときにおすすめなのが、 「メンソレータム サンプレイ ベビーミルク 低刺激性 SPF34 PA+++30g」 です。 みなさんお馴染みですよね!
●サンゴに優しい日焼け止め(バームタイプ)なら5個までネコポス発送が可能です! ●送料は350円(税抜)となります。 サンゴに有害と言われる成分を一切含まず、100%天然成分 の日焼け止めクリームです。 60%以上の保湿美容成分が配合されているので、乾燥を防ぎ、お肌のターンオーバー(新陳代謝)を助け、健やかな肌を保ってくれます。また、UVA★4つなので、シミやシワの原因となるUVAを強力にブロックしてくれます。 日焼け止めや保湿効果と合わせて、"リラックス効果"を高める香りの効果にも着目しました。ラベンダーやユーカリ等、4種の精油がくつろぎの時間を演出してくれます。 サンゴに有害な成分を含みません! 天然の植物油を主成分としているので、保湿性にも優れています! 赤ちゃんや敏感肌の方にも選ばれています! 汗と水に強いフォータープルーフ! シミとシワの原因となるUVAを強力カット! サンゴにも肌にも優しい日焼け止め5選｜ニュース・トピックス＆更新情報一覧｜Marine Diving web（マリンダイビングウェブ）. 60%以上の保湿美容成分で乾燥しません! 石鹸とぬるま湯でキレイに落ちます! サンゴは陸上に近い"沿岸部"に生息するので、人為的な影響を受けやすく、しかも、海の中の変化は見えにくく、沿岸部を訪れる観光客に対して、サンゴの危機を積極的に伝えられていない現状があります。 "サンゴに優しい日焼け止め"という名前をつけたのは、「サンゴのことに興味を持ってもらうため」、「サンゴは全人類にとって貴重な資源である」ということを知って欲しいという願いから、この名前になりました。 ハワイ州では、 サンゴに有害な成分("オキシベンゾン"や"メトキシケイヒ酸エチルヘキシル"など)が入った日焼け止めの販売や流通が2021年の1月1日から禁止 されることが決まり、パラオでも2018年11月に法律が制定され、2020年より施行予定となりました。 また、日本では日焼け止め関連の成分を研究する方は少なく、禁止成分についての条例などもありません。 新しくなったサンゴに優しい日焼け止め! リニューアルポイント1 液状タイプからバームタイプになりました! リニューアルポイント2 酸化亜鉛のみを散乱剤として使用することで、白浮きが大きく改善されました! リニューアルポイント3 ゴマ種子油、ラベンダー精油、セイヨウハッカ油、ユーカリ葉油を加えることにより、抗菌作用やお肌への効能に加え、リラックス効果も実現しました! リニューアルポイント4 プラチチック製のポンプチューブをやめて、アルミ缶を採用しました!
PROTECT THE CORAL 石田ニコルが大好きな海を通じて環境問題を考えたいという思いから「サンゴに優しい日焼け止め」をプロデュース。サンゴにも人にも優しい日焼け止めが完成しました!
mymizu Blog Series「エコへの第一歩 with Kanae」 当シリーズは、mymizuメンバーの長谷川佳苗と一緒に環境問題、そして私たちがすぐにでもできるエコ活動について学び、新しいライフスタイルへの第一歩になることを目標としています! ”サンゴに優しい日焼け止め”を作って、沖縄の美しいサンゴを守りたい！ - CAMPFIRE (キャンプファイヤー). 日焼け止めをうっかり塗り忘れたままビーチで寝てしまって背中が真っ赤に焼けてしまった。。変な日焼け跡ができてしまって恥ずかしい。 みなさんにはそんな経験がありますか? 私は最近たくさんあります。 日本の5倍の紫外線の強さを誇るオーストラリアに住んでいると皮膚ガンの予防のためにも日焼け止めは毎日の必須アイテムです。 でも、紫外線対策のために当たり前に使っている 日焼け止めが実は海に悪影響を及ぼしています。 海に入る前に塗る日焼け止め。 いくら肌に浸透したように見えても肌に塗られ た日焼け止めは海に入ると水に流れ出てしまいます。 調査によると、 世界中で年間14, 000トンの日焼け止めが海に侵入 しているようです。 「でも、こんなに広大な海なんだから少しぐらい日焼け止めが流れ出たって大丈夫なんでしょう?」と思うかもしれません。 しかし実際のところ、この流れ出た日焼け止めは海全体に素早く均等に広がるわけではなく、そのままその周辺に留まってしまいます。美しいサンゴ礁や生態系が豊かな海に、そのまま蓄積していくのです。 では、サンゴが日焼け止めに含まれる化学物質を吸収するとどうなるのか? 日焼け止めの化学物質はウイルスの繁殖を促し、 サンゴの繁殖と成長のサイクルを妨げ、 やがて 白化や死を招く恐れ があります 。 水温が高くなりすぎた場合と同様の反応を示すのです。 出典: Chasing Coral 左)白化/死滅したサンゴ 右)健康なサンゴ 実際に日本でも沖縄の石垣島と西表島の間に広がる 国内最大のサンゴ礁「石西礁湖」(せきせいしょうこ)で 2016年に半分以上が死滅、97%が白化 するという悲しい出来事が確認されています。 また、通常の日焼け止めに含まれる科学成分はサンゴだけでなく、 イルカ、魚、ウニ、エビ、貝、藻類などあらゆる海の生き物に悪影響 を及ぼします。 自分の体を守るために使っていた日焼け止めが知らないうちにサンゴと海の生き物に害を及ぼしているなんて悲しいですよね。 なので、この記事では 「自分自身とサンゴを守るための日焼け止め」を選ぶコツ をご紹介します!
『マーケティング・エンジニアリング入門 (有斐閣アルマ)』上田雅夫、生田目崇著 本書は現代のマーケティング課題に答えるための必須のスキルとして、データの扱い方から実践的手法まで、体系的に解説します。 69. 『データ・ドリブン・マーケティング――最低限知っておくべき15の指標』マーク・ジェフリー著 本書はデータにもとづいたマーケティングの意思決定によって業績を伸ばしたい経営者・マーケティング幹部必読の書です。 70. 『イラストで学ぶ 人工知能概論 (KS情報科学専門書) 』谷口忠大著 本書は探索、位置推定、学習と認識、言語と論理の概要をわかりやすく解説します。 71. 『人工知能はどのようにして 「名人」を超えたのか? 』山本一成著 本書は目からウロコの解説の連続で、既存のどんな人工知能の解説書よりも面白くてわかりやすい、必読の1冊となっています。 72. Pythonで基礎から機械学習 「ベイズ入門からPRMLへ」 - Qiita. 『人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの』松尾豊著 本書はトップクラスの人工知能学者が語る、知的興奮に満ちた一冊です。 73. 『人工知能入門』小高知宏著 本書は探索による問題解決、知識表現と推論、学習、自然言語処理、人工知能という学問領域を構成する基本的分野を網羅しています。 74. 『ビジュアライジング・データ ―Processingによる情報視覚化手法』Ben Fry著 本書は地図情報・階層ファイルシステム・リスト・グラフ構造・時系列データなど、さまざまなデータの収集・解析手法から対話的な視覚的手法・プログラミングテクニックまでを豊富な実例を用いて詳しく解説しています。 75. 『ビューティフルビジュアライゼーション』オライリージャパン 本書では学者や技術者、芸術家、分析の専門家など異なる立場でそれぞれのプロジェクトに取り組むその道のプロによるさまざまなビジュアライゼーション手法やツールを紹介します。 76. 『PythonによるWebスクレイピング』Ryan Mitchell著 本書は、前半でWebスクレイパーとクローラの基礎をていねいに解説し、後半でOCRを使った情報抽出や、JavaScript実行、Seleniumによるインタフェース使用やテスト自動化、自然言語処理などの高度なトピックに加えて法律面の解説など、Webスクレイピングを実際に行うために必要なプログラミングテクニックとテクノロジー全般を紹介します。 77.
決定木 7. 1 分類木と回帰木 7. 2 分類木の学習法 7. 3 回帰木の学習法 7. 4 学習アルゴリズムの拡張 章末問題 8. 集団学習法 8. 1 バギング 8. 2 ブースティングとAdaBoost 8. 3 ランダムフォレスト 8. 4 ランダムフォレストによる特徴の重要度計算 8. 5 定理8. 1の証明 章末問題 9. 非線形判別関数とニューラルネットワーク 9. 1 区分線形識別関数 9. 2 階層型ニューラルネットワーク 9. 1 生体の情報処理モデル 9. 2 ニューラルネットのモデル 9. 3 ニューラルネットの学習 章末問題 10. カーネル法 10. 1 リッジ回帰 10. 2 特徴ベクトルとカーネル 章末問題 11. サポートベクトルマシン 11. 1 サポートベクトルマシン(SVM) 11. 2 カーネルを用いたサポートベクトルマシン 11. 3 ソフトマージンサポートベクトルマシン 11. 4 サポートベクトルマシンの効率的学習法 章末問題 12. 関連ベクトルマシン 12. 1 関連ベクトルマシン(RVM) 12. 2 RVMの効率的学習法 12. 3 RVMの予測法 章末問題 13. 二値判別器の組合せによる多値分類法 13. 1 基本的な方法 13. 1 one-vs-the rest分類法 13. 2 one-vs-one分類法 13. 2 Error Correcting Output Codes (ECOC)法 13. 1 Exhaustive Codeによる構成法 13. 2 Reed-Muller符号(RM符号)による構成法 13. 3 その他の方法 13. 4 分類法 章末問題 14. 学習モデルと統計的推定 14. 1 確率モデルとベイズ識別 14. 「パターン認識と機械学習入門」という神のスライドについて - 次元の海で溺れる. 2 パラメトリックな認識と統計的推定 14. 1 パラメータの推定問題 14. 2 ベイズ推定 14. 3 尤度・事後確率の最大化 14. 4 予測問題 14. 5 ベルヌーイ試行のベイズ推定 章末問題 15. 潜在クラスモデル 15. 1 混合正規モデル 15. 2 EMアルゴリズム 15. 3 潜在クラスモデルの例 15. 1 多次元混合正規モデル 15. 2 混合Polya分布モデル 15. 3 PLSIとLDA 章末問題 16. 統計的モデル選択とモデル平均化法 16.
『Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践』Sebastian Raschka著 本書は機械学習の理論と実践についてバランスよく解説してあり、AIプログラミングの第一歩を踏み出すための格好の一冊です。 48. 『深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)』岡谷貴之著 本書はいま最も注目されている機械学習手法である深層学習(ディープラーニング)を、トップ研究者が解説しました。 49. 『ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』斎藤康毅著 本書は「ディープラーニング」についての本です。ディープラーニングを理解するために必要な知識を、初歩的なことから一つひとつ積み重ねながら説明していきます。 50. 『機械学習スタートアップシリーズ これならわかる深層学習入門 (KS情報科学専門書)』瀧雅人著 本書は『深層学習』の入門版というものです。 51. 『イラストで学ぶ ディープラーニング (KS情報科学専門書) 』山下隆義著 本書はディープラーニングをはじめて学びたい人を対象とした入門書です。 52. 『深層学習 Deep Learning (監修:人工知能学会) 』近代科学社 本書は、この分野の最先端の著者らが、人工知能学会誌に掲載した連載解説を大幅に加筆再編し、今までの到達点・今後の課題を具体的な研究成果と共に書いたものです。 53. 『深層学習』KADOKAWA AI研究の一分野として注目を集める深層学習(ディープラーニング)に関する教科書として世界的な評価を受けている解説書です。 54. 入門パターン認識と機械学習. 『強化学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 』森村哲郎著 本書は強化学習で必要になる数理を広くカバーしました。 55. 『強化学習』Richard 、Andrew rto著 本書は強化学習の基本的な考え方から、関連アルゴリズム、応用例までを網羅しており、初学者から先端的研究者までを対象とする一冊です。 56. 『言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ)』高村大也著 本書は機械学習の入門書としましては、大変分かりやすく、様々な機械学習モデルを網羅しています。 57. 『自然言語処理 (放送大学教材)』黒橋禎夫著 本書は自然言語処理に関連する主要なトピックスがコンパクトにまとまっています。 58.
このスライドと出会ったのは論文に煮詰まっていた時のことです。 世はクリスマスイブとかいう聖夜のことでした。 64個からの変数選択と凶悪なマルチコ処理に追われて、何かを見失い、 ロジット・・・線形判別・・・あとなんだ、 SVM か・・・? そもそも 機械学習 ってなんだっけ?とか根本的な事を言い出した21時。 出会ったスライドがこれ。 Hayamizu momoko さんの slideshare です。 読み終わってちょっと泣いた。ほんとに。 やれることがどんどん増えたら、いいことばかりあるような気がしていて、 気づいたら何も捨てられなくなって、情報に溺れて、 白鳥とあひるの違いすら分からなくなって、 「そもそも白鳥とあひるって何が違うの?? 入門パターン認識と機械学習の通販/後藤 正幸/小林 学 - 紙の本：honto本の通販ストア. ?」 的なことを言い出していたクリスマスの私は やっと目が覚めて、 Rをやり始めた時の気持ちを少し思い出して ちょっと泣いて、 速攻で帰って、速攻で寝た。 がむしゃらに突き進んでたらいつか幸せの青い鳥が見つかって そうしたら自分の選択を自分で認めてあげられるかもしれないみたいな そんなスタバのなんちゃらフラペチーノみたいな甘い妄想を 私は当時のモデルにぶちこんでいて。 でも自分の選択した道が正しいかどうかなんて 「結局主観的確率じゃない?」 って言われたら 「ですよね」 ってならざるをえないわけです そもそも自らの生きざまモデル製作に賭けるみたいな そんな身の削り方はどうなのよ! あほか!!! と今なら笑い話にもなります。が、そのぐらい当時の私には のっぴきならない事態でした。 セイキブンプ?なんのこと? だった4年前にもせんせいはおっしゃっていたじゃないか、 「真のモデルは求められないから迂回して近似させて 推定するんだよ」 って。 今でも人生とは、、はて? ってなった時はこのスライドを読みます。 んでもって 私がデータ解析やらRやら統計やらを趣味として細々続けているのは 社会貢献が!とか 技術的革新が!とか データの持つ無限の可能性が!とか そんな高尚なことではちっともなくって 「本当のことなんて誰にもわかんねぇよって思えるから 少し気が楽になる」 とかいうあまりにも唯我独尊な目的によるものです。
そこで,人の手ではなく,コンピュータによって機械的に規則性を見つけようと,パターン認識分野という研究分野が盛んに行われています. パターン認識の目的 ・コンピュータを用いて自動的にデータの規則性を発見する ・異なるカテゴリーにデータを分類するなど,規則性を使用する パターン認識に機械学習を用いる この本では,パターン認識の方法としての機械学習について述べています. (この本は,パターン認識に限らず,機械学習全般についての本です) 例えば,以下のような手書きの数字が書かれた画像データ を用意して,その数字を当てることを考えます. 数字を予測するとき,人の手によって数字の特徴で判断するようなルールをつくってもいいですが(丸みがあるなら3だとか,棒っぽいのは1だとか),それだとルールをかなり細かく決めなければなりませんし,精度も上がりません. したがって,あまり細かくルールを作らなくてもいいように,機械学習を用いましょう,ということです. 機械学習関連の語句 この本を読み進めていくためにも,いくつかの基本的なキーワードを紹介します. Training set(訓練集合) …モデルパラメータの調整のための用意されたデータ集合.いわゆる訓練データ集合.入力データと以下の正解データはセット. Target vector(ターゲットベクトル) …トレーニングデータに対する答え.正解データ. Training,Learning(トレーニング,学習) …入力データに対してターゲットと同じ値を出力する関数を決定すること. Test set(テスト集合)…(トレーニングではない)新しい入力データ. Generalization(汎化)…テストデータに対しても正しく識別する能力 Preprocessed,Feature extraction …データの前処理.パターン認識をしやすくする.新しいテストデータの前処理はトレーニングデータの前処理と同じにしなければならない. 機械学習は,大きく分けて以下の3つ(教師あり学習,教師なし学習,強化学習)に分類されます. Supervised learning (教師あり学習)…入力に対してターゲット(正解)ありの問題 例)Classification…分類問題 例)Regression…回帰問題 Unsupervised learning (教師なし学習)…正解(ターゲット)が与えられていない問題 例)Clustering…似たような特徴をもつデータをグルーピングする 例)Density estimation…分布を決定する 例)Visualization…高次元から2次元または3次元にデータを射影する Reinforcement learning …強化学習.与えられた状況下で,最適な(報酬が最大となるような)行動を発見する 特徴)Credit assignment problem…貢献度分配問題.今貰う報酬は過去の行動の結果に基づく 特徴)Exploration…未知の状態や行動(列)をとる 特徴)Exploitation…学習済みの知識のもと最大の報酬が得られる行動(列)をとる それでは,次回から本章に入っていきます.
簡単な画像処理」では、画像は色のついた点(画素)の集まりのため、0~255の整数値で色(RGB)を示し、その画素の座標を示すことで画像を作り出す工程を実践します。さらに、OpenCVで画像を読み込み・領域を抽出するところまでを行います。 そして「11. 分類」では、ある特徴を持った物体を画像から検知する方法を学びます。