WESEEK Tips wiki
WESEEK Tips wiki
helpdelete

WESEEK もくもく会　第5回 7/23(木)～7/26(日)

参加者

  • shizuma-y
  • koki-s
  • kohei-y
  • takayuki
  • ryuichi-e
  • itizawa
  • kazuki-h
  • daisuke-n

やること

  • shizuma-y
    • 試作機の作成
    • 透明度調査
    • 本機の場所検討
    • GROWI タスク１つ
      • api エンドポイント作成　postman で確認する
    • ブログ掲載記事を見直して提出
    • raspberry pi 買いに行く
      • 4章以降を進行予定
  • koki-s
    • 新しい Linux の教科書をざっくり読む
    • docker/kubernetes 実践コンテナ開発入門の5章まで終える
  • kohei-y
    • docker/kubernetes 実践コンテナ開発入門8章までやる
    • GKEでrebacklogsを構築してみる
  • takayuki
    • カラー図解 RaspberryPi ではじめる機械学習 基礎からディープラーニングまで を読む
  • ryuichi-e
    • Javaの本
    • データベース

成果

  • shizuma-y

    • 草案提出完了
      • @mayuko から添削してもらいOKもらう
        • 残すは記事投稿日調整
    • おやつバー場所確定
    • 試作機作成
      • 完成したが、この装置はお菓子を設置するときに難あり（非常に差分が生じる。１個の実験を行うには良さそう。）
    • postmanを使用
    • mongodb 不具合問題で4時間以上溶かしていたが、@takayuki さんに相談すると一瞬で解決した。インフラエンジニアの威力を思い知った。ちなみに、@haruhiko さんの「溶かした時間だけ強くなるんやで」 を思い出した。

  • koki-s

  • takayuki

    • カラー図解 RaspberryPi ではじめる機械学習 基礎からディープラーニングまで を読む
      • 機械学習の中でも、ディープラーニングとは何なのか？まだあまりよくわかっていない。
        • 単純パーセプトロン
          • 複数の入力とニューロン1個からなるモデル
        • パーセプトロンを何層にも繋いだものを多層ニューラルネットワークという
        • 多層の層が深いので、ディープラーニングとも関係してくる
      • 次元の呪い
        • 特徴点を増やす(次元が増加する)と、分類がしやすくなるとは限らない
        • 次元が増加しても、点の数が変わらない場合は、空間の隙間が大きくなる
        • 空間の隙間が大きくなると、パターンが読み取りづらくなる
        • 次元を増やしたら、データ量も増やす必要性がでてくる
        • しかし、次元の増加よりもデータを増やすほうが遥かに速度が大きいので現実的ではなくなる
        • なので、特徴点(次元)は最小限に留めたい
      • 統計学も全然勉強してこなかったからなぁ
        • 回帰と聞いてもピンとこない
        • ので勉強する
      • 第2章の基礎までは読み終えた
      • 第3章からは実際に Raspberry Pi を使っていくので、 7/24(金) に実機を用意して取り組んでいく
      • Raspberry Pi 4 8GB を買ってきた(7/24)
      • サポートベクトルマシン
        • 説明を簡単にするために本では仕組みを詳しく説明していない
        • しかし、どういう仕組みで境界を決定しているのか非常に気になってしまう
    • プロジェクト名どうしよう
      • Raspberry Pi
        • ベリー系にする？
      • おかしの名前
      • 何が達成される？
        • 食べたいお菓子が充実する
      • 候補
        • ripen
          • 熟す
        • replete
          • たっぷりの
        • mokuoka
          • もくもく会のおかしプロジェクト、おかしのまちおか的な
        • mocca
          • もくおかをなんかかっこよく？言ってみた
          • なんかこういう単語ありそうだな
          • なかった
        • very berry
        • ito-ocashi(決定)
          • あえて英語ではなく古語(日本語)を使う良さ
        • ito-okashi
        • hinoki
          • 木の名前 ヒノキ
        • cypress
          • 木の名前 ヒノキ

  • kenta-o

    • E検定の勉強がメインになってしまった、、、
      • AIと一口に言っても色々あることが分かった。世の中のほとんどのAIと謳っているサービスは怪しい。
      • 諸事情でE検定を取らなくてはいけないものの、ダラダラやってるといつまで経っても取れなそうなので来月中くらいには取りたい、、
    • javascript
      • javascript の大まかなコーディング規約を理解できた。

気づいたこと、思ったこと

  • takayuki
    • AIって単語はバズワード感すごいあって、個人的には使いたくない気持ち。
    • ほー！E検定っていうものがあるんだ。そして kenta-o くんも機械学習系をやっていたんだ。