「 わんにゃんぐるめ 」はその構造上、縦長の本体になっていますが、ちょっとやそっと押したくらいでは倒れることはありません。ただし、ペットが空腹の怒りに任せて体当たりしてくるなんてことになると話は別。猫なら、相当な暴れん坊さんじゃない限り、そんな激しいことはしないでしょうが、お腹を空かせた犬ならやりかねません。フタにガムテープを貼っておいて、万が一倒されても餌がこぼれないようにしておく、というのも一つの手ですが、旅行などの不在時に使用する場合、倒された時にフタがガムテープで固定されていると、普通に排出口からも出てこないしフタからも取り出せないとなるので、考えものですね。犬なら、おとなしい小型犬くらいまでが対応範囲かも 声を録音してペットの寂しさ解消♪ 「 わんにゃんぐるめ 」には、声を録音してその声をメロディの代わりに餌の時間に流すという機能があります。お留守番している時に飼い主の声が聞こえて、しかもその声が餌の合図なんですから、ペットにしてみたらこれほど嬉しいことは無いのではないでしょうか(たぶん) あとがき うまく使えば自動餌やり機はすごく便利な機械であることは間違いありませんので、是非参考にしてみて下さいね それではまた~! X02HTでただ書き: 猫用自動餌やり器を自作する. この記事を読んだ方はこちらもチェック! ・ シンプルでおしゃれなキャットタワー/頑丈な作りでおすすめです♪ ・ 猫回虫の虫下し薬「ピペゲン錠」の効果を検証! ・ 【猫の抜け毛を掃除する】我が家で実践している一番効率の良いやり方
手軽に作る猫用自動給餌器 こんにちは。 ご無沙汰しています。 工作部です。 さて、先ず今回の工作の主役をご紹介させていただきます。 名前:ゆーじろー 性別:♂ 年齢:約1年6ヶ月 特技:パパの眼鏡をズリ落とすこと 口癖:「うんなお」 個人的な理由で彼に自動でご飯を供給してくれる機械が必要になったので、曲がりなりにもパーツ屋の店員ならレッツDIY!! と勢いだけでやってみました(後日5000円前後でしかもより高性能な給餌器をネットで発見してかなり悔しい思いをする羽目になるのですが、、、)。 メカニズムはこんな感じです。 出来る限りコストを抑えるためにかなり原始的な造りにしてます。決して製作者の発想力が貧j(以下略 私は午前7時と午後19時の2回に分けて彼にご飯を供給しています。 給餌器には午後19時の分を担当してもらうので供給できるのは一食分としました。 材料はコチラ。 ああ、邪魔しないで!
自動でネコにエサを供給する機器はいくつも市販されていますが、誰でも簡単に使える自動エサやりマシン「 robokitty 」のプロジェクトがオープンソースで公開されており、愛猫・愛犬のため自作できるようになってます。 robokitty robokittyはネコ(または犬、もしくは人間)のために作られたというDIY自動エサやりマシンで、ウェブを通じてエサを遠隔で供給することができるというもの。具体的には「ブラウザからボタンを押すとただちに供給」「スケジュール設定して時間になったら供給」という動作が可能で、シンプルながら実用的な機能を備えています。 robokittyの製作者であるレイチェル・ホワイトさんによると、DIYで製作できる自動エサやりマシンはいくつかあるものの、いずれもユーザーフレンドリーではない設計だったことから、誰でも簡単に使用できることに重点を置いた「robokitty」のアイデアに行き着いたとのこと。問題はNode. jsアプリをイチから作った経験がなく、の経験はゼロで、はんだ付けもしたことがなかったという点。しかし、友人の後押しを受けて完成に至ったとのことです。 実際に製作したrobokittyはこんな感じ。既製品の 蛇口を回すとエサが出るタイプのフードディスペンサー をサーボで回すことで、下に置いてあるお皿にエサを供給できるという装置です。 実際に動いている様子は以下のGIFアニメーションでも確認可能。 この記事のタイトルとURLをコピーする << 次の記事 「ちびまる子ちゃん」がクオリティ高すぎなドーナツとして完全再現されたので、ムシャムシャ食べてみました 前の記事 >> 自転車好きにはたまらないシンガポールのシマノサイクリングワールドに行ってみた 2015年12月02日 21時00分00秒 in ハードウェア, 生き物, Posted by darkhorse_log You can read the machine translated English article here.
我が家に猫が3匹になり、ひと月ほど経ちました。 新入りのムサシくんは大食漢なので、どれだけ餌を入れても足りない状態になっています。 そこで自動餌やり器を自作してみることにしました。 用意したものはダイソーのペット用飲水器と、麦茶用の冷蔵ポット。 これを加工します。 まずは冷蔵ポットの底を抜きます。 簡単に抜けるようにドリルでぐるりと穴を開けていきます。 穴が一周したら、カッターを使って底を抜きます。 本来はペットボトルをセットして水が一定に貯まる様になっている飲水器です。 そのペットボトルが刺さる位置に先ほどの冷蔵ポットを付けたいと思います。 接着にはグルーガンを使いました。 簡単にくっつけることができます。 こんな感じになります。 既成品のようにザラザラ出て来ませんが、猫が前足で引っ張りだして食べることができます。 食べ過ぎ防止にもなるので丁度いいかもしれません。
包装紙で全体を覆いダンボールの地が見えないようにします。 14. 取り出し口の大きさに合わせてダンボールを切り出し包装紙で包み、本体の奥まで入れて接着します。 15. 5cm x 7cmに切り出したダンボールを包装紙で包み、レバーとして突き出している紙のパイプにホットグルーで接着します。 16. ガラス容器の蓋に穴をあけます。10cm x 10cmの大きさにダンボールを切り出し真ん中に蓋の穴と同じ大きさの穴をあけます。ダンボールを包装紙で包みガラス容器の蓋を接着し、ガラス容器が上にくるように本体に接着します。 17. ガラス容器にドッグフードを入れて本体上部に取り付けます。 作例ではワンコのピミの名前をつけました。この作例を元にオリジナルの給餌器を作ってみてはいかがですか?
※ この記事は8月中旬に書いたものです。 こんにちは、トレンドボーイです。さて、夏休みも終わりに近づいてきて、宿題に精を出す子供達も多いですね。私も子供の頃は、夏休みの宿題はテキストなどに加えて絵を描いたりと、結構大変だった記憶があります。 そうそう、夏休みの宿題と言えば、自由研究で猫に自動的に餌をやる、「自動餌やり機」なんてのも作ってたりしました。100円均一で買えるような材料で作ったので、それほど凝った物ではないですが、実際に動いた時は本当に嬉しかったですね。(たまに餌が出てこない時があったので、愛猫には不評でしたが^^;) 話を戻しまして、この時の思い出が急に懐かしくなって、"当時この自動餌やり機ってどうやって作ったのかな~? "と思い調べてみると、なんと私のように、自動餌やり機を自作している人が結構いるではありませんか! そこで今回は、 夏休みの自由研究のテーマとして使えそうな、この自動餌やり機の作り方について、ヒントになりそうな動画情報をいくつかご紹介させて頂きますね。 この動画を元に、お子さんの宿題の手助けをしてあげてみて下さい! ↓ 【PR】Youtubeチャンネル ↓ ↓ 【PR】Twitter ↓ ↓ 【PR】Tiktok ↓ スポンサーリンク それと、こちらはついでとなりますが、実際に売られている猫用の自動餌やり機のおすすめ商品などについても調べてみましたので、そちらについても、今からクチコミ情報や価格情報などと合わせてご紹介させて頂きますね! ではスタート! 自由研究に使えそうな猫用の自動餌やり機の自作方法は?
多項モデル ベルヌーイ分布ではなく、多項分布を仮定する方法。 多変数ベルヌーイモデルでは単語が文書内に出現したか否かだけを考慮。多項モデルでは、文書内の単語の生起回数を考慮するという違いがある。 同様に一部のパラメータが0になることで予測がおかしくなるので、パラメータにディリクレ分布を仮定してMAP推定を用いることもできる。 4. 言語処理のための機械学習入門 / 奥村 学【監修】/高村 大也【著】 - 紀伊國屋書店ウェブストア｜オンライン書店｜本、雑誌の通販、電子書籍ストア. 3 サポートベクトルマシン(SVM) 線形二値分類器。分類平面を求め、区切る。 分離平面が存在した場合、訓練データを分類できる分離平面は複数存在するが、分離平面から一番近いデータがどちらのクラスからもなるべく遠い位置で分けるように定める(マージン最大化)。 厳密制約下では例外的な事例に対応できない。そこで、制約を少し緩める(緩和制約下のSVMモデル)。 4. 4 カーネル法 SVMで重要なのは結局内積の形。 内積だけを用いて計算をすれば良い(カーネル法)。 カーネル関数を用いる。何種類かある。 カーネル関数を用いると計算量の増加を抑えることができ、非線形の分類が可能となる。 4. 5 対数線形モデル 素性表現を拡張して事例とラベルの組に対して素性を定義する。 Why not register and get more from Qiita? We will deliver articles that match you By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole you can read useful information later efficiently By "stocking" the articles you like, you can search right away Sign up Login
Tankobon Softcover Only 11 left in stock (more on the way). Product description 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 奥村/学 1984年東京工業大学工学部情報工学科卒業。1989年東京工業大学大学院博士課程修了(情報工学専攻)、工学博士。1989年東京工業大学助手。1992年北陸先端科学技術大学院大学助教授。2000年東京工業大学助教授。2007年東京工業大学准教授。2009年東京工業大学教授 高村/大也 1997年東京大学工学部計数工学科卒業。2000年東京大学大学院工学系研究科修士課程修了(計数工学専攻)。2003年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士課程修了(自然言語処理学専攻)、博士(工学)。2003年東京工業大学助手。2007年東京工業大学助教。2010年東京工業大学准教授(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) Enter your mobile number or email address below and we'll send you a link to download the free Kindle Reading App. 言語処理のための機械学習入門の通販/高村 大也/奥村 学 - 紙の本：honto本の通販ストア. Then you can start reading Kindle books on your smartphone, tablet, or computer - no Kindle device required. To get the free app, enter your mobile phone number. Product Details Publisher : コロナ社 (July 1, 2010) Language Japanese Tankobon Hardcover 211 pages ISBN-10 4339027510 ISBN-13 978-4339027518 Amazon Bestseller: #33, 860 in Japanese Books ( See Top 100 in Japanese Books) #88 in AI & Machine Learning Customer Reviews: Customers who bought this item also bought Customer reviews Review this product Share your thoughts with other customers Top reviews from Japan There was a problem filtering reviews right now.
自然言語処理における機械学習の利用について理解するため,その基礎的な考え方を伝えることを目的としている。広大な同分野の中から厳選された必須知識が記述されており,論文や解説書を手に取る前にぜひ目を通したい一冊である。 1. 必要な数学的知識 1. 1 準備と本書における約束事 1. 2 最適化問題 1. 2. 1 凸集合と凸関数 1. 2 凸計画問題 1. 3 等式制約付凸計画問題 1. 4 不等式制約付凸計画問題 1. 3 確率 1. 3. 1 期待値,平均,分散 1. 2 結合確率と条件付き確率 1. 3 独立性 1. 4 代表的な離散確率分布 1. 4 連続確率変数 1. 4. 1 平均,分散 1. 2 連続確率分布の例 1. 5 パラメータ推定法 1. 5. 1 i. i. d. と尤度 1. 2 最尤推定 1. 3 最大事後確率推定 1. 6 情報理論 1. 6. 1 エントロピー 1. 2 カルバック・ライブラー・ダイバージェンス 1. 3 ジェンセン・シャノン・ダイバージェンス 1. 4 自己相互情報量 1. 5 相互情報量 1. 7 この章のまとめ 章末問題 2. 文書および単語の数学的表現 2. 1 タイプ,トークン 2. 2 nグラム 2. 1 単語nグラム 2. 2 文字nグラム 2. 3 文書,文のベクトル表現 2. 1 文書のベクトル表現 2. 2 文のベクトル表現 2. 4 文書に対する前処理とデータスパースネス問題 2. 1 文書に対する前処理 2. 2 日本語の前処理 2. 3 データスパースネス問題 2. 5 単語のベクトル表現 2. 1 単語トークンの文脈ベクトル表現 2. 2 単語タイプの文脈ベクトル表現 2. 6 文書や単語の確率分布による表現 2. 7 この章のまとめ 章末問題 3. クラスタリング 3. 1 準備 3. 2 凝集型クラスタリング 3. 3 k-平均法 3. Amazon.co.jp: 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, 学, 奥村: Japanese Books. 4 混合正規分布によるクラスタリング 3. 5 EMアルゴリズム 3. 6 クラスタリングにおける問題点や注意点 3. 7 この章のまとめ 章末問題 4. 分類 4. 1 準備 4. 2 ナイーブベイズ分類器 4. 1 多変数ベルヌーイモデル 4. 2 多項モデル 4. 3 サポートベクトルマシン 4. 1 マージン最大化 4. 2 厳密制約下のSVMモデル 4.
カテゴリ:一般 発行年月:2010.8 出版社: コロナ社 サイズ:21cm/211p 利用対象:一般 ISBN:978-4-339-02751-8 国内送料無料 紙の本 著者 高村 大也 (著), 奥村 学 (監修) 機械学習を用いた言語処理技術を理解するための基礎的な知識や考え方を解説。クラスタリング、分類、系列ラベリング、実験の仕方などを取り上げ、章末問題も掲載する。【「TRC M... もっと見る 言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ) 税込 3, 080 円 28 pt あわせて読みたい本 この商品に興味のある人は、こんな商品にも興味があります。 前へ戻る 対象はありません 次に進む このセットに含まれる商品 商品説明 機械学習を用いた言語処理技術を理解するための基礎的な知識や考え方を解説。クラスタリング、分類、系列ラベリング、実験の仕方などを取り上げ、章末問題も掲載する。【「TRC MARC」の商品解説】 著者紹介 高村 大也 略歴 〈高村大也〉奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士課程修了(自然言語処理学専攻)。博士(工学)。東京工業大学准教授。 この著者・アーティストの他の商品 みんなのレビュー ( 11件 ) みんなの評価 4. 0 評価内訳 星 5 ( 3件) 星 4 星 3 ( 2件) 星 2 (0件) 星 1 (0件)
4 連続確率変数 連続確率分布の例 正規分布(ガウス分布) ディレクレ分布 各値が互いに近い場合、比較的高い確率を持ち、各値が離れている(偏っている)場合には非常に低い確率を持つ分布。 最大事後確率推定(MAP推定)でパラメータがとる確率分布として仮定されることがある。 p(\boldsymbol{x};\alpha) = \frac{1}{\int \prod_i x_i^{\alpha_i-1}d\boldsymbol{x}} \prod_{i} x_i^{\alpha_i-1} 1. 5 パラメータ推定法 データが与えられ、このデータに従う確率分布を求めたい。何も手がかりがないと定式化できないので、大抵は何らかの確率分布を仮定する。離散確率分布ならベルヌーイ分布や多項分布、連続確率分布なら正規分布やポアソン分布などなど。これらの分布にはパラメータがあるので、確率分布が学習するデータにもっともフィットするように、パラメータを調整する必要がある。これがパラメータ推定。 (補足)コメントにて、$P$と$p$の違いが分かりにくいというご指摘をいただきましたので、補足します。ここの章では、尤度を$P(D)$で、仮定する確率関数(ポアソン分布、ベルヌーイ分布等)を$p(\boldsymbol{x})$で表しています。 1. 5. 1. i. d. と尤度 i. とは独立に同一の確率分布に従うデータ。つまり、サンプルデータ$D= { x^{(1)}, ・・・, x^{(N)}}$の生成確率$P(D)$(尤度)は確率分布関数$p$を用いて P(D) = \prod_{x^{(i)}\in D} p(x^{(i)}) と書ける。 $p(x^{(i)})$にベルヌーイ分布や多項分布などを仮定する。この時点ではまだパラメータが残っている。(ベルヌーイ分布の$p$、正規分布の$\sigma$、ポアソン分布の$\mu$など) $P(D)$が最大となるようにパラメーターを決めたい。 積の形は扱いにくいので対数を取る。(対数尤度) 1. 2. 最尤推定 対数尤度が最も高くなるようにパラメータを決定。 対数尤度$\log P(D) = \sum_x n_x\log p(x)$を最大化。 ここで$n_x$は$x$がD中で出現した回数を表す。 1. 3 最大事後確率推定(MAP推定) 最尤推定で、パラメータが事前にどんな値をとりやすいか分かっている場合の方法。 事前確率も考慮し、$\log P(D) = \log P(\boldsymbol{p}) + \sum_x n_x\log p(x)$を最大化。 ディリクレ分布を事前分布に仮定すると、最尤推定の場合と比較して、各パラメータの値が少しずつマイルドになる(互いに近づきあう) 最尤推定・MAP推定は4章.