ディープラーニングは習うより慣れろかも ファッションでディープラーニングをしているディープラーニング芸人からあげです。私は、特に専門家でも何でもないのですが、機械学習に興味もって、ディープラーニングに関することブログでアウトプットしているうちに「AIに関する本に名前がクレジットされたり」「AI解析のオンラインコンテスト#Aidemynoteで特別賞受賞したり」「ラズパイマガジンという商業誌にAI関係で記事を書いたり」「ディープラーニングおじさんの記事がバズったあげくITmediaで取り上げられたり」と多少なりとも価値を提供できるようになってきました。 何の知識もバックグラウンドも、大した能力も無い自分が、どうやって知識を身につけることができたかというと、色々本も読んだのですが、実際に手を動かしてプログラムを組んで、実問題に対して試行錯誤した結果をブログにアウトプットし続けたことが大きいのか

追記：VS Codeの入門書をZennでリリースしました ブログで扱ったVS Code関連の記事をまとめて、無料の電子書籍としてZennというプラットフォームでリリースしました。よければ、こちらも参考にしてみてください。 VS CodeにVimから乗り換えようと思った 普段、プログラムを書くためのエディタは3年くらい前からVimを使っています。 軽量ですし、大体どんなマシン（OS）でも入れられるので、プラグインとか色々入れて機能拡張していました。ただ、デバッグとか色々辛くなってきたので、IDEのエディタもまた使ってみようかなと思い、最近評判の良いVS Code（Visual Studio Code）に手を出しはじめてみました。 この記事では、VS Codeに入れている拡張機能を自分のメモがわりに書いておきます。 なお、VS Code自体のインストール方法は割愛します。以下公式サイト参照下さ

はじめに 本記事は公開から3ヶ月（9月中頃）までトップに表示予定です。 仕事で悩む日々です 最近、詳細はここには書けませんが諸々の事情で仕事で悩んでいます。 最初に誤解されないように書いておくと、会社だけが悪いとか自分だけに問題があるとは思っていません。私の会社もそこそこ大きな会社なので（念のためですが、自慢しているわけではないです。私個人とは何の関係もないので）、方針や組織が変わるのも仕方ないと思っていますし、そこでミスマッチが出てくるのは仕方がないのかなと思っています。 ただ、ここ2,3年の仕事の環境が良かった分、情けない話ですが自分の力が全然発揮できなかったり、必要とされてないと感じたり、何の価値があるのか（自分には）全く理解できない資料を長時間作り続けるのが、想像以上につらく将来を考えても不安になってしまいました。 そんな中以下のこと呟いたら 組織が変わってから、仕事が全然出来てな

ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw

自分のブログのテキストを分析・可視化してみたい 以前自分のブログの分析を「内部リンク」や「はてブ情報」の観点で行ってみました。 ただ、目的無く分析してしまったので、結局イマイチどう活用してよいかよく分からない結果しか得られませんでした。 そんな前回の反省を全く活かすことなく、また何の目的もなくブログを分析してみることにしました。今回は以前から興味のあった機械学習を用いたブログの文章の分析・可視化（テキストマイニングと呼ばれるらしいです）にチャレンジしてみることにしました。どちらかというとテキストマイニングが主で、使用する素材（学習データ）に困ったので仕方なく自分のブログを使ってみたというのが正直なところです。 ネットでコピペすりゃ簡単にできるだろと思っていたのですが、自分のやりたいことするのはそれなりに大変だったので、知見としてやり方とどんなことが分かるのかを残しておきます。 ブログのテキ

新たな教育プログラム「DL4US」が開始しています。 2019年5月に、松尾研究室の新たなディープラーニングの無料教材「DL4US」が公開されています。「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」のバージョンアップ版の位置付けなので、今から学習する方はこちらに取り組んだ方が良いかと思います。 Dockerを使った環境構築方法を紹介している記事を書いたので、もし良ければ以下記事参照下さい。 Deep Learning基礎講座演習コンテンツが無料公開 以下のようなサイトが無料公開されていました。 学習に自由に使用してよいとのことです。ただ、肝心の使用方法が詳しく書いてないので、初心者には環境構築が厳しく、簡単に環境構築できる人にとっては、知っている内容のところが多い気がして、内容が良いだけにもったいなと感じました。 そこで、ちょっと初心者向けに環境構築の補足をしてみたいと思います。 そ

Pythonで最初に知っておきたかったこと 最近、PC(Mac/Linux)やRaspberry PiでPythonを使ってプログラムを組むことが多くなってきました。長く使っていると、多少はPythonのことが分かってきて、色々便利な機能なども知ることができます。その中でも「これ、もっと早くに知りたかった…」というものが結構あったりするので、一度そういったものをまとめて紹介しようと思います。 Pythonをこれから始める初心者の方の参考になればよいなと思います。環境はMac/Linux(Raspberry Pi)を想定していますが、それ以外の環境の方でも参考になるかとは思います。 環境セットアップ 最初は環境構築です。PC（Mac/Linux）だと、仮想環境を使うのを個人的にはオススメします。以下記事参照下さい。 「俺はとにかくPythonで機械学習をやりたいんだー！」という人は、下記の記

注：この猫ちゃん画像は昔私が撮影した猫ちゃんで、ネットから落とした画像ではありません 追記：現在このスクリプトは使用できないようです Yahoo画像検索の仕様が変わったらしく、2018/08/12 の時点でこのスクリプトは使用できないようです。仕様が変わると適用できなくなるのは、スクレイピングのスクリプトの宿命ですね。今のところ対応の予定はありません。申し訳ございません。 ネットから画像収集しようとしたら意外に大変だった 最近、以下で書いているように機械学習に興味津々だったりします。 機械学習やディープラーニングを試していると、やっぱり試したくなるのが、チュートリアルで使用しているデータセット以外のデータにも同じ手法が適用できるかどうかですね。 とりあえず画像をネットから収集しようかなと思い、googleの画像検索の結果を一つ一つ右クリックで落とし始めたのですが、どう考えても非人間的過ぎま

2017/09/05 参考サイト追加 2017/03/05 homebridgeを自動起動させる方法に関して追記・参考サイトの追加 自宅IoTに挑戦 引越しを機に家庭内IoTに挑戦しようと思い立ちました。なんせ自宅IoT友の会の部員ですからね！ というわけで、「家庭内IoT」とか「おうちハック」と名前が付く記事を見かけるとひたすらブクマし続ける日々を過ごしていました。いい加減、これだけ集めれば十分だろと思いやってみたら、案の定色々ハマってしまったところや、自分なりに気づくところがあったので一度まとめて記事にしてみます。 今回、参考にしたサイトとか参考にしなかったサイトに関しては、本記事の一番最後にまとめています。 家庭内IoTをしてできたこと まずは、どんなことができるようになったかを紹介しようと思います。 暗くて、エアコンのついていない寒い書斎 ここで、例えばぬくぬくしたお布団の中で、i

電波ガーデニング始めました 電波ガーデニングの仕様（機能） 対応予定 対応しない 対応検討中 電波ガーデニングまとめ 家庭菜園の作り方 Raspberry Piのセットアップ方法 温度・湿度・気圧自動計測・グラフ作成 動撮影・写真へのタイムスタンプ埋め込み・タイムラプス動画生成 Raspberry Pi防水対応（防水ケース・防水延長電源） 温度・湿度・気圧をツイート 購入部品 家庭菜園関係 Raspberry Pi関係 工具 防水関係 予定 結果（2016/8/13追記） 関連記事 変更履歴 電波ガーデニング始めました 今年も、下記記事の通り家庭菜園を開始しました。 去年も家庭菜園やっていて、電波ガーデニングと名付けて、栽培の様子を定点観測しようとしていたのですが、いろいろな問題や事情があり、継続してできませんでした。 去年あんまりうまくいかなかったので、今年はもう良いかなとか思っていまし