hiroyuki_tの日記
categories: 機械学習
AI&機械学習しよう! ソース&論文輪読会(UNREAL)に出席してきました。part1 AI&機械学習しよう! ソース&論文輪読会(UNREAL)に出席してきました。 三好さんのUNREALの発表について個人的なまとめを記載します。 UNREAL 強化学習のA3CアルゴリズムをベースにExperience Replayを効果的に使った補助タスクを組み合わせて3D迷路でx10倍の高速化を実現 UNREALへの流れ DQN(2013年)→A3C(2016年)→UNREAL(2016年) A3C:複数の環境を非同期に並列で動かし高速化 UNREAL:A3CにExperience Replayを効果的に使った以下の補助タスクを導入し、さらに学習を高速化させる。 *最近はA3Cをベースとした論文が多数出ている Pixel Control Reward Prediction Value Function Replay Pixel Control 画面のピクセル値の変化を擬似報酬とする補助タスク 画面を20✕20のピクセルグリットに分け、グリット毎にQ学習を行う。 https://www.youtube.com/watch?v=xHK0qBeH3-I 上記のPCがピクセルグリットに分けたもの、 上記のPC Qがグリット毎にQ学習を実行した結果 このPixel Controlが3つの中で一番効果が高い。 個人的な感想 Pixel Controlが効果的な結果を上げているので 例えばAtari breakout(ブロック崩し)ではA3Cと比べて効果を上げるのが難しいのではないかと感じた。 Pixel Controlは情報の圧縮をしているようなもので、 breakoutは単純で、既に圧縮されているようなものなので、効果はそこまででもないのかと 逆に圧縮が効くような場合は速度に大きな効果を上げるものであると感じた。 以下は少し上記の話とは外れるが、 ゲームの上手い人は情報の圧縮の仕方がうまく、良いゲームはそれを発見させる用にできている。 例えばゲームによっては、面の背景が同じ色の場合は同じ方法論でいける箇所、面の背景が異なった色になっている場合は違う考え方をしなければいけないというサインが存在している場合がある。 面の背景色が違うというのはゲームからのヒント、ゲームの上手い人はこれをとらえ、同じ背景色の場合、前と同じ戦略が使えないか考え、違う背景色がでた場合、前と違う戦略を使わなければ行けないのか考える。しかしゲームの下手な人は違いを考えずに動き、失敗する。 これは試したことで得られた情報をいかに有効に活用し、 また活用しないかということを突き詰めれば、 現在人より劣った結果しかでていないゲームで高得点をあげられるのではと考えている。 またゲームの初期状態の教育に、転移学習を使えれば有効なのかとも考えている。
4 Jun 2017
categories: 機械学習
日本初!保険金支払審査への導入で見えてきたIBM Watsonの実力 提供:日本IBM 上記を見たので、保険金支払への機械学習導入はどのような感じでできるか、少し考えてみた。 詳細な落とし込みは書いていません。 軽く考えた概要のみです。 生命保険 保険金支払をざっくりまとめると 生命保険の保険金支払はざっくりいうと以下の手順で行われる。 保険契約者の保険金請求 保険会社から保険契約者への必要書類の算出 必要書類の確認、送付依頼 保険契約者から保険会社への必要書類の送付 送られてきた書類を元に機械的な査定を実行(機械査定) 書類、機械的な査定、必要に応じた病院等への紹介などを元にした人的な査定(人的査定) 支払 機械学習を導入するとしたら人的査定のサポートに使う 機械学習を導入するとしたら3. 6の人的なサポートに用いるというのが考えられる。 保険会社がシステムで行うのが2.4.5.7 保険会社が人で行うのが3.6 現在システムで行っている箇所に機械学習を導入することで得られるメリットは少ないため(普通にロジックを組んだほうが、コストも低く、結果も固定である。機械査定へ機械学習を使用するのはどうなのか?については別途記載) 3(必要書類の確認、送付依頼)はそこまで難しくないため、それほどのメリットが得られないため、 やるとしたら6(人的な査定)になると考える。 人的査定のサポートで何ができる? 人的査定で機械学習を使うのであれば、 以前の似たような入力があった場合は支払をしていましたよ。とか 病院への確認をしていましたよ。等の表示をしてあげる。 ということしかできないだろう。 しかし、上記を行うことで人が行うとどうしても発生してしまう結果が安定しないということが改善できることが大きいと考える。 人的査定のサポートの効果は? これについては、4の機械的な査定をどの程度行っているかによって 得られるものが大幅に変わってくる。 リンク先の資料では、システム的に判定できるのが2割のシステムに導入したようだ。 「お客さまから頂く請求件数は年間約200万件あり、システム的に判定できるのは2割、残りの8割は人による判断が必要です」 このようにシステム的に判定できる割合が少なく、請求件数が多いところいには大きな価値があると考えられる。 逆にシステム投資を十分していて、システムで8割判断ができてしまえば、使えるのは残り2割となってしまい効果は薄い。 機械査定へ機械学習を使用するのはどうなのか? 人が条件を全て決めれるものであれば、機械学習を使わずプログラミングしたほうが良い結果が出る。 ただし、この条件が複雑になりだすと特に保守において問題が出始めると考えられる。 (特定の人しかいじれないものとなりその人がいなくなると保守が困難になる等) 複雑な条件となった場合は機械学習の強みが活かせるため、機械学習を行わない部分と行う部分を分け、併用することを考えるのもありと考える。
26 Feb 2017
categories: Other
悟らなくたって、いいじゃないか 普通の人のための仏教・瞑想入門 https://www.amazon.co.jp/dp/B01M2WVZF5/ マインドフルネスが流行りの状態になっています。 そのなかでマインドフルネスや瞑想とどのように向き合うのかも書かれている本です。 この本が基本的に言いたいことの一つは瞑想は強力なツールである。 強力なツールであるため扱い方には注意が必要。 瞑想にもいろいろな種類があり、 どこに向かうかは瞑想の種類によって異なる。 例えばニューヨークに行くつもりで瞑想をやっても、瞑想が北京に行くものであれば逆効果になることがある。 瞑想にどのようなものがあり、どのような人に師事するかをよく考えてやる必要がある。 本の内容が仏教・瞑想の基本を抑えていることが前提なので 難しいですが、上段の内容を把握した上で瞑想に取り組むほうがよいと思います。
14 Feb 2017
categories: 機械学習
機械学習 適用事例と実装の選択肢と機械学習系エントリ 機械学習 適用事例と実装の選択肢書きました。 機械学習 適用事例と実装の選択肢 機械学習の基本的な用語、ロボアドバイザー、AmazonGOについて、 また実装の選択肢として、機械学習ライブラリ、Microsoft Azure Machine Learning等のクラウドの利用、ネットでサービスとして提供されているサービスの利用などをまとめました。 他Qiitaで機械学習関連のエントリーを書いています。 参考にいただけますと幸いです。 ILSVRCとは何か? ILSVRCとは何か? 機械学習(深層学習)で画像関連をやってみたい場合はじめに抑えておいた方がよいものは何か 機械学習(深層学習)で画像関連をやってみたい場合はじめに抑えておいた方がよいものは何か Pythonで体験する深層学習 2章(輪講用資料) Pythonで体験する深層学習 2章(輪講用資料)
26 Jan 2017
categories: Comp
WordPressからHugoに移行 WordPress to Hugo Exporterを使用して移行しました。 https://github.com/SchumacherFM/wordpress-to-hugo-exporter GitHub Pagesへの移行試行(取りやめ) これに伴って、GitHub Pagesに移行しようとしましたが、取りやめました。 前提 ドメイン会社はスタードメインを使用 メールサーバはさくらのメールボックスを使用 GitHub Pagesに使用するのはサブドメイン(d.tflare.com) 取りやめた理由 GitHub Pagesではサブドメインの際はDNSの設定において、CNAMEの設定をする必要があるようです。(サブドメインでない場合にどうなるかは未確認) 上記ドメインでメールも使用しようとしていたためMXレコードの設定もしようとしていたが、CNAMEとMXレコードの混在は不可能 http://www.ocn.ne.jp/business/customer/set_up/dns_12.html http://www.star-domain.jp/man/man_dns_setting.php (ドメイン会社のDNSレコード編集機能でNSレコードが変更できれば可能性があるが、スタードメインではNSレコードは編集不可能) 環境の変更 Web さくらの共有サーバ(スタンダード)→スターサーバ WordPressを使用しなくなり、静的なサイトになったため さくらの共有サーバ(スタンダード)は不要だろうということでやめ、 スタードメインに付属しているサーバを使用 メール さくらの共有サーバ(スタンダード)→さくらのメールボックス メールはスタードメインのメール転送機能を使用しようと思ったが、 安定性が低いというページが有ったためさくらのメールボックスを使用することにした。 エックスドメインであればドメインを契約すれば通常のメール機能が使えるようなので移行も要検討 (スタードメインはメール転送機能のみ) 現在のスタードメインのDNS設定 tflare.com A スターサーバのIPアドレス d.tflare.com A スターサーバのIPアドレス tflare.com MX さくらのメールボックスのサーバホスト名 tflare.com TXT v=spf1 a:さくらのメールボックスのサーバホスト名 -all
20 Sep 2016
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ビジネス書を読んでもデキる人にはなれないを読んだ。 まとめると以下の内容だった ビジネス書は、原典と呼べるものの劣化再生版が多いので、原典をじっくり読んだほうがいいよ。 (出版社の薄利多売方針により、ビジネス書が大量に発行されている。  そのビジネス書は原典を焼き直したものがほとんどであり、ビジネス書を大量に読むより原典をじっくり読んだほうが良いとのこと) また自己啓発書を読むのであれば、原典だけではなく、日本の経営者の本を読むことをおすすめするとのこと これらの日本の経営者の本は、劣化再生版のビジネス書よりもたくさんの示唆が含まれて、おすすめできるとのこと。 紹介されている本を以下に記載する。 ビジネス書を読んでもデキる人にはなれない ◆原典 完訳 7つの習慣―人格主義の回復 思考は現実化する〈上〉 思考は現実化する〈下〉 ◆日本の経営者の本 道をひらく 社員心得帖 本田宗一郎夢を力に―私の履歴書 (日経ビジネス人文庫) 得手に帆あげて 完全版 本には「得手に帆あげて―本田宗一郎の人生哲学」とあるがこちらのほうが新しいので、こちらを記載 ものづくり魂――この原点を忘れた企業は滅びる 人間 井深大 盛田昭夫語録 「成功」と「失敗」の法則 生き方―人間として一番大切なこと 成功は一日で捨て去れ
18 Aug 2016
categories: 未分類
僕が無料の英語マンガで楽にTOEIC900点を取って、映画の英語を字幕なしでリスニングできるワケ読了 僕が無料の英語マンガで楽にTOEIC900点を取って、映画の英語を字幕なしでリスニングできるワケ だいたい以下の内容だった。 マンガボックス、ComicWalkerで英語版の漫画を読むことが可能 これによる多読 シラブル、リエゾン、アクセントに注意する。 一つのリスニング教材を徹底的に聴きこむと良い。 以下がおすすめ。 CNNリスニング・ライブラリー 世界のトップ経営者に聞く!
31 Jul 2016
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ドラッカー名著集 4 非営利組織の経営読了 ドラッカー名著集 4 非営利組織の経営 読んでいてまず気づいたのが、アメリカの非営利組織の影響の大きさ。 非営利組織がアメリカ社会の中心的存在であり、アメリカを特徴づけるものとなっていると記載がある。 日本とアメリカのNPO比較を見るとわかるが、日本とアメリカのNPOが圧倒的に違うことがわかる。 またミッションの重要さ、リーダとしての動き、人事等の気づきを得られる良い本である。一読をおすすめする 本の内容として参考になる点は多数あるが、2点を下に書き出す あまりに多くのリーダが、自分のしていることとその理由は、誰にも明らかなはずだと思っている。そのようなことはない。 p30 人事は第一になされるべき仕事からスタートする 第二に、候補者を複数用意する(中略) 第三に、成果の実績を見る(中略) 第四に、強みを見なければならない(中略) 第五のステップとして、彼女と働いたこともある者二三人と会う。マリー・アンを手放すのは困るといわれたら、彼女に決めて良い。(中略) 人を選んだからといって、人事のプロセスが終わったわけではない。(中略) 「三ヶ月経った。これから何をやるつもりか書き出してください」という。彼女が何を書き出すかによって人事が正しかったかどうか分かる p163
29 Jul 2016
categories: Comp Mac
iMac 21.5インチとMacBook Air 13インチ購入 15インチのノートを単独で使用していたが 家での使用率が多いため、据え置きと移動用に分けた。 また、Macを使用してみたかったのと使いたいソフトがMacにしかないといったことがあったため導入 iMac 21.5インチ LATE 2015 2.8GHz QC i5, TB up to 3.3GHz Intel Iris Pro Graphics 6200 8GB 1867MHz LPDDR3 onboard 256GB Flash Storage MacBook Air 13インチ EARLY 2015 1.6GHz Intel Dual-Core Core i5 Intel HD Graphics 6000 8GB 1600MHz LPDDR3 SDRAM 256GB PCIe-based Flash Storage
30 Mar 2016
categories: 未分類
zenbackをやめて、以下のプラグインに乗り換えました。 広告がうるさくなっていたためです。 WordPress Related Posts WP Social Bookmarking Light
29 Mar 2016
Design pdevty