勉強会や映画鑑賞会はメリットが多いのでオススメです

私は週1で友達と勉強会や映画鑑賞会をやっています。楽しいし、継続できるし、領域が広がります。 メリットが多いのでオススメです。

23卒Web系ソフトウェアエンジニアの就活体験記

LINEに内定承諾して就活を終えました。なぜLINEなのか?と就活の際にやってよかったことについて話します。

個人開発の際に生じた課題とその解決

Imairuというサービスを知人と5人で開発しています。 開発の際に生じた課題とそれをどう解決したか、話します。

2022年2月の振り返り

ざっくりまとめ 内定承諾先について検討 研究・開発・勉強・趣味を少しずつ 2月前半は体調を崩してた 就活 社員さんと面談 先輩・友達・家族に就活相談 内定承諾について検討 研究 後輩の卒論の添削 追いコンの動画作成 開発 NTTパフォーマンスチューニング…

AndroidでGoogle Chromeのリーディングリストを有効にする方法

手順 Google Chromeのアプリで、chrome://flagsへアクセス 検索バーで、reading listと入力する Reading Listの設定をEnabledに変更 アプリを再起動する 1. Google Chromeのアプリで、chrome://flagsへアクセス 2. 検索バーで、reading listと入力する 3. Re…

サイバーエージェントのCA Tech Dojo-サーバーサイド(Go)編-に参加しました

CA Tech Dojoについて 3週間でゲームAPIを開発します 参加者4名に対して3名のメンターさんが付いてくれます www.cyberagent.co.jp 参加までの流れ 書類選考 人事の方との面接 予習 1. 書類選考 割愛 2. 人事の方との面接 質問の例は以下です 自己紹介 業種と…

成績優秀者に選ばれて表彰されました

横浜国立大学 情報工学専攻では成績優秀者3名が表彰されます そのうちの1人に選ばれました 表彰について 画像左が大学からいただいた表彰状で、画像右が電子情報工学会からいただいた表彰状です 電子情報工学会の方では副賞として1万円いただきました 成績に…

近所のスーパーの野菜価格を簡単に比較できるWEBサービスの開発

キャベツ・レタス・トマトなど、価格の変動が大きい野菜について、 近所のスーパー5店舗、オンラインスーパー3店舗、去年の平均価格、今後の価格の見通し、などを比較することができます 使用言語・技術 以下で説明しています。 github.com

外出目的・帰宅予定時刻を管理するWEBサービスの開発

概要 玄関に端末が設置してあります 名前を選択します 外出目的を選択します 帰宅予定時刻を選択します 結果がLINEグループに送信されます 使用言語・技術 項目 言語・技術 フロントエンド HTML, CSS バックエンド Ruby on Rails サーバ Heroku 実装の手順 R…

ベイジアンネットで遅刻の原因推定

[やること] ベイズの定理、条件付確率を使ったベイジアンネットで、遅刻の原因を推定します[ベイジアンネットについて] 事象をノード、条件付確率をエッジにして、ネットワークを構築して、原因推定、意思決定モデルなどを行う手法です。 参考文献[1]がわか…

最適なラーメンハシゴルート

[やること] 駅とラーメンのお店をネットワークで表現して、一番満足度の高いラーメンハシゴルートを計算します。 知識グラフを扱う練習が目的です。[結果1] 青ノードが駅、赤ノードがラーメンのお店です。実際にあるお店です。 赤ノードの大きさが、ラーメン…

カオスの軌跡のプロット

[やること] 微分方程式で表現されるカオスをPythonで解いて、軌跡をプロットします。[カオスについて] カオスは式で明確に定義されているのに、初期値の選び方で将来の状態が予測できない現象のことです。 参考文献[1][2]がわかりやすいです[結果1] ローレン…

自己組織化マップで色マップ画像作成

[やること] 自己組織化マップ(Self-Organizing Maps)で、RGBで表現された色データを、教師なし学習して、色マップを作成します。 [自己組織化マップの説明] 教師なし学習の手法です。 入力データに関して、近いデータを近くに配置するマップを作成します。 …

山手線を徒歩で一周した

山手線を徒歩で一周しました。 新宿がスタート、ゴールで外回りで歩きました。 約40キロ、8時間21分かかりました。 1. 新宿駅:スタート 大きな駅。なんでもある。雑多。 2. 新大久保駅 韓国料理のお店がたくさんある。 新大久保ー高田馬場:きれいなマンシ…

物体検出+クラス分類で白のトイプードルの画像収集

やること 以下のようなことがやりたいです。 様々な画像がフォルダに含まれている 白のトイプードルだけ取り出して保存する 学習 学習用の画像準備 347枚の犬が写っている画像を集めました 各画像にラベルを付けました 白のトイプードル : 164枚 それ以外 : …

サブサンプションアーキテクチャによる知的な振る舞いの創発

サブサンプションアーキテクチャの説明 以下の画像がわかりやすいです 従来の知能ロボットの処理系は、モジュールが縦に並んでいます。センサからの情報をモジュールが1つずつ順に処理して、最後、アクチュエータにつながります。 それに対して、サブサンプ…

2019年、学部3年、夏季休暇研究

自分で以下のテーマを設定しました 「夏季休暇の15日間を使って、研究っぽいことをしてください」 この結果についてまとめます。 1. やったこと、時間的な流れ 1-4日目 :人工知能→サブサンプションアーキテクチャ 5-8日目 :サブサンプションアーキテクチャ→S…

オススメの芸能人をレコメンドするアプリの実装

2択の質問に5回答えてもらい、その結果をもとにオススメの芸能人をレコメンドするWebアプリを作りました。 1:アプリの説明 2:実装について 3:感想 4:今後の展開 1:アプリの説明 STARTボタンを押して解答を始めます。 STARTボタンを押すと、図2のような2択か…

強化学習の手法まとめ

強化学習の有名な手法をまとめます。 強化学習とは、知能を、環境によって行動を決定するエージェントと見なして学習する、機械学習の1つです。 以前、強化学習の1つである、モンテカルロとQ-Learningは実装したので、そのリンクを貼っておきます。 person.h…

強化学習Q-Learningで最強のゲームAIの開発

ゲームの説明 1から順に交互に数字を言って10を言えた方が勝ちのゲームです 1ターンで数字は1つか2つ言えます。 プレイヤーは2人です。 このゲームは勝ちパターンがあるゲームです。勝ちパターンさえ把握していれば先行は必ず勝つことができます。 やること …

kaggleチュートリアルtitanicに挑戦

kaggleは機械学習の競技プログラミングみたいなやつです。これのチュートリアルtitanicをやります。機械学習によるデータ解析を実際に体験することが目的です。部屋の等級、性別、兄弟夫婦の人数、親子の人数、年齢層に対してカーネルSVMを使うことで精度82%…

RNN、LSTMで時系列データを生成

文脈を持つ時系列データをRNN、LSTMに学習させて、新たなデータを生成することを目的とします。 以下の本を参考にしました。 shop.ohmsha.co.jp 今回は3種類のデータを用意します。 1つめは、テキストデータです。英文です。 2つめは、アルファベット順に並…

pythonの復習:基本的な操作

pythonの基本的な操作についてまとめます。出力、繰り返し、リスト、辞書、関数、便利な記述法、クラスについてです。 以下の本を参考にしました。 book.mynavi.jp 1:pythonの復習:出力、繰り返し 2:pythonの復習:リスト、辞書など 3:pythonの復習:関数、便…

オートエンコーダー(AE)とクラスタリングの実装

4、8、16次元の任意の特徴を持つベクトルのデータセットを作ります。それらをオートエンコーダーで2次元ベクトルに変換して、クラスタリングすることを目的とします。ラベリングはわかっているので、最後にこれらを並べて描画して、精度を確認します。 オー…

ChainerでCNN使って画像分類2-学習、精度確認-

犬が画像に写っているかどうか判定することを目的とします。ChainerでCNNを使います。やっていることは、以前書いたTensorflowの記事と同じです。 person.hatenablog.jp ChainerでCNN使って画像分類1-データ用意-から続きます。 person.hatenablog.jp 1では…

ChainerでCNN使って画像分類1-データ用意-

以前、TensorflowでCNN使って、犬の画像分類をやりました。それと同じことをChainerで実装しました。 person.hatenablog.jp 作成したプログラムは全てgithubに上げてあります。 github.com 家で飼っている犬の写真が1000枚程たまったので、ネットから集めた…

機械学習の手法、チートシートの解説

いわゆる古典的な機械学習についてあまり勉強したことがなかったので、足掛かりとして、アルゴリズムチートシートの理解から勉強を始めることにしました。このあと、kaggleに取り組みたいと考えています。 上記の機械学習アルゴリズムチートシートについて解…

深層学習のブレークスルーと流行

深層学習の流行の始まりがわからなかったので、いろいろ調べました。 その結果わかったことをまとめます。かなり雑かもしれないです。間違っている可能性もあります。ぼくの勝手な解釈も入ります。 昔から、ニューラルネットワークの開発は色々行われていた…

2017年4月、大学一年始めから、2018年2月、大学1年終わりまでの振り返り

11ヵ月間でやったことをまとめます。現在は2018年2月13日です。 下記の記事と一部、重複します。 person.hatenablog.jp 以下の4つの期間に分けます。 1:2017年4月から2017年8月(大学一年春学期) 2:2017年9月から2017年10月(夏休み) 3:2017年11月から2018年1…

chainerでsin関数の非線形回帰

名前の通りです。chainerを使って、ニューラルネットワークによるy=sin(x)の非線形回帰を行います。 作成したプログラムは全てgithubに上げてあります。 github.com qiita.com こちらのリンクを参考にしました。というより、ほぼそのままとなっています。備…