街に出かけてみた

街に出かけてみた。スマホの不具合を解決するためである。現象は回避できたが、原因は分からずじまい。その後例によってとんかつ屋に寄った。食したのは「ひれロース盛り合わせ御飯」である。ロースはこれぞとんかつといった感じで脂がのってうまかったし、ひれは淡白であったがそれなりにうまかった。ご飯と、キャベツと、みそ汁を追加注文して腹いっぱいになった。夕食に満足して、そのほかのお店に寄らないで家路についた。

ひれロース盛り合わせ御飯
ひれロース盛り合わせ御飯

街へ出たついでにとんかつ屋「和幸」で「ひれロース盛り合わせ御飯」を食した

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新3ヶ年計画(ver0.1)

新3ヶ年計画(ver0.1)

layout: “post”

title: “3ヶ年計画ver0.0”

date: “2020-09-26 09:24”

5ヶ年計画を立ててから2年経過した。AIエンジニアになる夢はこの年で無理だと分かったので(数学など昔取った杵柄がいまさら大変)AIの概要が分かりつつあることもあって(これに満足して)、方針転換して、これも当初の目的にもあったWEBデザイナー(WEBプログラマー)になることにした。WEB構築にはDjangoフレームワークを使用するつもりだ。

そうはいっても当初のAI関連のアクティビティも可能な限り追及する。

筆者は何事にも標準化とドキュメンテーションが重要だと考える。システム開発の標準化とそれにのっとったシステムデザインが重要だと考える次第である。この開発の出力としてドキュメンテーションがあるわけである。オブジェクト指向のシステムデザインにはプロトタイプの作成の工程の作業が入っている。筆者の現役時代のシステム開発工程にはなかったフェーズである。開発工程には①要求仕様、②概要設計③基本設計④詳細設計⑤プログラミング⑥デバッグ・テスト⑦ユニットテスト⑧結合テスト⑨仮本番⑩併行本番⑪運用などがあり、④~⑦(プロトタイプ)を繰り返して実際の本番での不具合を吸収するといった作業である。これはDjangoフレームワークを使って機械学習などのシステムを載せていくということを通じて独学で実行して行くといったことが目標である。

AIエンジニアに最低限必要な知識(以下はネットより借用)

まずは、AIエンジニアに最低限必要な知識を大きく6つに分けて見ました。

ここでは、将来AIエンジニアとして業務を行うにあたり、大きく分けて6つの内容の基礎知識の全体像を把握してください。

①プログラミングスキル

– Python(Django フレームワークを中心にして)

– numpy、pandas、matplotlib、(scikit-learn)、TensorFlowやkeras

この中で特にpandasを使いこなせると良いです。

機械学習を行う上で、データ前処理が必須なのですが、データ前処理を行う上で便利なライブラリです。

②数学(これについては労力を割かない)

– 微分、線形代数、ベクトル、行列、確率など

③統計の知識(これについても労力を割かない)

– (標準偏差、分散、確率分布、推定、検定など)など

④機械学習の基礎知識

教師あり学習と教師なし学習

前処理、特徴量設計、学習と評価

単回帰、重回帰分析、最小二乗法、パーセプトロン、ロジスティック回帰

決定木、ランダムフォレスト、サポートベクトルマシン、K-means

ディープラーニングの実装スキル及び知識

(scikit-learn)

TensorFlowやKerasなどのフレームワークの知識。

(scikit-learnで学習済みモデルを作るまでの流れなど。)

1.データの収集とデータの前処理欠損値の補完や外れ値の削除。

2.特徴量の設計(特徴量の選択)

3.モデル開発(モデルの選択と学習)

4.モデル評価・・・交差検定、混合行列で評価など。

⑤SQLを使ってデータベースを操作する知識。(DjangoのSQLite3の処理方法を学ぶ)

– (select、insert、update、delete、where、like、limit、sum、avg、max、group by、having、order by、テーブル結合、ビュー、サブクエリ、caseなど)など。

⓺(クラウドの知識-基本的にやらない)

– (AWSやGCPやAzureなどのクラウドインフラ回りの知識)。

大きく6つもあり以外と多いなと思われたかもしれませんが、一度に全てやるのではなく、まずは①と④の2つに絞ることをお勧めします。

理由は、実際にプログラムを書き、目に見える形にすることで継続して学びやすくなるからです。

はじめに理論から入ると独学だと挫折してしまうので。

人工知能を独学で勉強するオススメの方法

必要な知識は前の節で紹介しましたが、どのようにそれらを学べば良いのでしょうか。

①から⑥を学ぶ上で、以下のような順で知識を身につけていくことをお勧めしています。

フェーズ1 pythonによる機械学習プログラミングと人工知能概論を学ぶ。

フェーズ2 機械学習プログラミング。

フェーズ3 Kaggleに挑戦。

フェーズ4 SQL、スクレイピング、クラウドなどの技術も身につける。

フェーズ5 機械学習スキルを活用してプロダクト制作をする。

フェーズ6 教える(多分これはしないと思う)。

このフェーズごとに学んでいくことがもっとも自分自身に負荷をかけず、楽しく学ぶことができると考えています。

フェーズ1ではプログラミング初学者の方を指しております。

もし、プログラミングを初めてという方は是非フェーズ1から目を通してください。

フェーズ2では実際にフェーズ1で学んだ内容をベースに、機械学習プログラミングに関する勉強方法を説明して参ります。

既にscikit-learnを使った機械学習プログラミングを行なっている方は飛ばして頂いても構いません。

フェーズ3ではKaggleといったコンペティションを通じて実践的なプログラミングを学ぶ方法を記述しています。(これもしないと思います)

フェーズ4 機械学習をやる上で、データベースからデータを取り出すことは頻繁に行われますので、SQLの知識は必須です。ここでは、SQLの他にスクレイピング(データ収集用)、クラウドなどの技術の身につけ方を紹介します。(まずはSQLite3から)

フェーズ5 機械学習スキルを活用してプロダクト制作に取り掛かりましょう。このレベルまで到達した方は、プロダクトを通じて学ぶことが多いです。

フェーズ6 人に教えることで自分の分かっていなかったことが明確になることがあります。なので、友人などに機械学習を教えて自分の理解を深めることもよいでしょう。

以降、6つのフェーズごとに、どのようにこれらに取り組めば良いのか、お勧めの書籍などを紹介しながら説明していきます。

# 開発環境構築

1.           PCにIpython、Python、PyCharm設定

・DjangoではPython単体でデバッグ

・urls.py,views.py,forms.py,base.html,index.html,models.pyなど

・WSLとemacsでWebの練習問題をコピペで開発

・WEBのTopページをデザインおよび開発

・Topページ(index.html)の下でdemo.py demo.html demo.css demo.jsを開発

・各demoxx.pyデザイン、demoxx.htmlデザイン、代表.cssデザイン

・モジュール名を標準化

・モジュール一覧表を作成

・Djangoで構成するとどうなるか

2.           Git、GitHub設定ー協力者選定

・GitHubを勉強(バインダーのもの)

3.           ドキュメント計画策定

・モジュール一覧表を作成

・Pythonプログラム・ジャーナル整理

・HTMLジャーナル整理

・JSプログラム・ジャーナル整理

4. 開発計画

1. Python習得計画

2. 実機練習

3. Pythonプログラミング(コマンドプロンプトとPyCharm上で)

4. デバッグ

5. モデル構築

6. Ipytonデバッグ(WSL上でJupyternotebook)それをPyCharm環境下で開発(numpy,pandasの習得)

 PCにIpython、Pyton、Atom、PyCharm設定

– Toshiba dynabook Satellite B554/K 使用

– ドキュメンテーション

– 開発環境下でテスト

– 逐一ブログアップ

# Git、GitHub設定ー協力者選定

– GiTHub学習

– 協力者要請

# ドキュメント計画策定

– 3ヶ年計画

– 1年間のスケジュール

– 3年間のスケジュール

– 最終計画

# 読書計画

– Qiita掲載中のドキュメント精読(仕掛中)

– オブジェクト指向で何故作るのか(購入済み)

– 新しいLinuxの教科書(購入済みー実機で参照したのち熟読)

– みんなのPython(購入済みー仕掛中、早めに)

– 日経Linux(購入)

– ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装(購入済みー熟読)

– SQLite3学習(結婚相談作成・SQLite3 Queryを中心に学習)

– Qiitaでコピペしたドキュメント勉強(仕掛中)

– (プログラミング(Python)、統計的機械学習、深層学習(Deep Learning)、機械学習のための数学、確率・統計)

– やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん

– Ipython Interactive Computing and Visualization Cookbook(購入済みー最後に)

-現場で使えるDjangoの教科書(基礎編)

– その他

-Django(Python)でシステム開発できるようになる記事_入門編

-Djangoとは?基礎知識+使い方を解説!

-Djangoアプリの設計哲学!MTVモデルをmodelsを通して学ぼう!

-templateとHTMLを使ってWebページを表示しよう

-viewsを使ってページを表示させよう

-urls.py(URLConf)の役割と使い方

-Django、通常のフォームセットのサンプルコード

-Djangoのクラスベースビューのas_viewて何なの?

-adminサイトの作り方からカスタマイズまで!

-Databaseの使い方

-クラスの使い方を簡単解説で楽々マスター

-脱初心者のためのオブジェクト指向再入門

-オブジェクト指向のクラスってなに?専門用語から設計まで徹底解説

-URLディスパッチャー

・Django Memo

-結婚相談アプリを構築するうえで

-Applicationを追加するときの変更箇所

-Forms(create関連の作成)Models.py?

-user_data_create.htmlの関連(hidden内容)

-sample programとpythonの再study

-MTVとForms(models.py?)とDBのインターフェースの理解

-src(Atom)のPyCharmでの実施と理解

以上

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松坂待望論

200927松坂待望論

西武対楽天16回戦 ヒーローインタビューを終えポーズを決める西武源田

昨日のライオンズの投手リレーはさながらブルペンデーであった。これは先発ノリンの背中の張りからの降板がきっかけで結果的にそうなったのであるが、ある意味登板する一人一人に結束が生まれ成功裏に試合を終えることができた。今期のライオンズの不調は辻監督の采配のせいではない。選手レベルのあるいは現場レベルでのチームを引っ張っていく存在の欠如に原因があったと思われる。キャプテインを任されていた源田の不調にも一因があった。このところの源田の好調さはそうした意味でチーム全体に好影響を与えるだろう。チームには背中で引っ張って行ってくれる選手レベルの存在が必要である。そうした意味で投手松坂の早い復帰が望まれる。外崎、山川の不調は技術的問題というより心の問題だと思っている。源田のここに来ての活躍は今後のライオンズの躍進を感じさせるものだった。

(写真はネットより借用)

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西武3000勝!

読売新聞2020年9月24日朝刊から

西武vs日本ハム17回戦(20/09/23)で西武ライオンズが6対5で日本ハムファイターズに勝利して西武になってから3000勝を記録した。

辻監督、西武球団通算3000勝おめでとうございます。

昨日、息子夫婦が試合を観戦していて、試合終了後3000勝記念で記念のライオンの烙印が押されたパンを買って我が家まで届けてくれた。

ライオンの顔を烙印して2斤のパン
ライオンの顔を烙印して2斤のパン
ライオンの顔を烙印してある2斤のパン
ライオンの顔を烙印してある2斤のパン

試合は2回表ファイターズが3点を先行し、ライオンズが4回裏木村の3点本塁打や柘植のタイムリーヒットで4点を入れ逆転した。そののち両チームが追加点を加えて、ライオンズが浜屋ー宮川―森脇―平良ー増田の継投で逃げ切った。

ここで辻監督に対しての采配に関する要望です。
ライオンズは一昨年、昨年のような猛打で試合前半のハンディキャップを逆転するといったチームカラーではなくなっています。今年は中継ぎ抑えが充実してきていますから、1点を守り切るチームカラーにすべきです。例えばノーアウト3塁や1アウト3塁といったケースでは、後で逆転すればいいのでしょといった考えで、内野守備を定位置で守らせるのではなく、場合によって前進守備にすべきです。1点を大切にする守りの野球も交えて采配を振るってください。これはデータにも出ていて去年より今年は1試合当たりの得点で平均で1点もその能力が減っています。多くのメンバーが好調にバッティンが戻ってくれば作戦も去年のスタイルに戻せばよいのです。監督もその辺同じように考えていられるでしょうが実際に余りその様子が見られません。よろしくお願いします。

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Djangoを使ってみた

Djangoの各モジュールでWEB処理したところ

<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>templates test</title>
</head>
<body>
{% block body %}
{% endblock %}
</body>
</html>
親のテンプレート
親のテンプレート
{% extends "base.html" %}

{% block body %}

<p>This is {{app}} test.</p>
<h2>I am {{ccc}} for test.</h2>
<h3>His name is {{ddd}} from DataBase.</h3>
<p>
{% for i in num %}
{{ i }}<br>
{% endfor %}
</p>

{% if is_weekday %}
<p>Today is weekday.</p>
{% else %}
<p>Today is holiday.</p>
{% endif %}
{% endblock %}
子のテンプレート
子のテンプレート
# from django.shortcuts import render

# Create your views here.
from django.shortcuts import render
# from django.http.response import HttpResponse
from myapp.models import Person


def index_template(request):
    p = Person(last_name="Python", first_name="Taro")
    myapp_data = {
        'ddd': p.last_name,
        'app': 'Django',
        'ccc': 'studied',
        'num': range(10),
        'is_weekday': False,
    }
    return render(request, 'index.html', myapp_data)
myapp/views.py
myapp/views.py
from django.urls import path
from . import views

urlpatterns = [
    path('templates/', views.index_template, name='index_template'),
]
myapp/urls.py
myapp/urls.py
# from django.db import models

# Create your models here.
from django.db import models


class Person(models.Model):
    last_name = models.CharField(max_length=20)
    first_name = models.CharField(max_length=20)
    created = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
    saved = models.DateTimeField(auto_now=True)
myapp/models.py
myapp/models.py

文字が小さく見ずらい時はWindows拡大鏡をお使いください。Windows・キー + 「+」(プラス・キー)(Windows・キーはキーボード左下、左から3~4番目のキー。抜けるにはWindows・キー + 「ESCキー」を押します)
Enlighterのコードは窓の右上アイコンの「<>」を押すと明るい表示になります。

base.htmlは親のtemplate fileであり、index.htmlは継承を行う子のtemplateである。views.pyはパラメータを渡したり、配列を渡したり、状況に応じて表示内容を変えるブーリアン定数を渡したりしている。
Database関連の受け渡しは嘘っぽい。勉強をして出直してきます。
(Samurai Blogを参照させていただきました。)

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今日は敬老の日

敬老の日のピザ

今日は敬老の日。ピザや混ぜご飯でお祝いした。今年も町内会から「敬老の日」のお祝いでコメの引換券を頂いた。ずいぶん気の利いたお祝いである。券は息子夫婦に差し上げた。ピザは我々年寄り夫婦には油こし過ぎるが美味しくいただいた。この連休も巣ごもりのままである。

町内会から頂いたおコメ引換券
町内会から頂いたおコメ引換券
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西武・森にまさかの「外野コンバート案」浮上!

ベンチから戦況を見つめる森は何を思う

西武・森にまさかの「外野コンバート案」浮上!OB大友氏が〝捕手引退〟のススメ
 西武の「打てる捕手」森友哉捕手(25)が苦しんでいる。16日のロッテ戦(メットライフ)では9月に入って8試合目となるベンチスタート。試合前には二軍戦に出場し、3打数無安打だった。スタメン落ちの増加で限られてくる打撃感覚を補うための措置だったが、この流れでは、今オフにも「コンバート案」がチーム内で再燃しそうな雲行きとなっている。

チームがイケイケ、ドンドンだった昨季までなら「守備のミスは打撃で取り戻す」が許された。見ている方も序盤の5点ビハインドを当然のようにひっくり返す、異次元の超攻撃野球が爽快で分かりやすくファンを魅了していた。
 しかし、秋山がメジャー移籍した今季は、打線全体の役割が変化し主力が同時不振に陥る事態に。中でも昨季の首位打者でリーグMVPの森が打てなくなった(16日現在=打率2割5分6厘、6本塁打、23打点)ことで、もともと課題の多かった守備面がクローズアップされることとなり、チームの不振も重なって森が攻守両面で負のスパイラルから抜け出せない状況に陥っている。
 では、捕手・森は今後どうするべきか? 本紙評論家で西武OBでもある大友進氏はきっぱりと「キャッチャーは辞めて外野手にコンバートしてあげるべき」と断言し、その理由をこう語った。
 まずリードに関しては「森のリードはデータ通り、セオリー通りで相手打者に読まれている。追い込まれてから、このカウントから何がくるかは8:2や7:3の確率で待たれている。その裏をかける大胆な配球や工夫がない。配球やリードは教えられるものではなく(本人が)感じるもの。今の森ではピッチャーも助けられないし、打ち込まれるピッチャーもかわいそう」とバッサリ。

その上で「厳しいようだが、このままキャッチャーを続けながら高いレベルで打者をこなすのは無理だと思う。ベンちゃん(和田一浩氏)みたいに外野にコンバートしてあげて、より打撃を生かした方がいい。あれだけのセンスを持った打者はそう出てこない。今のままでは(攻守で)どちらにも悪影響が出てしまって森が生きない」とコンバートの必要性を訴えた。
 例に挙がった和田一浩氏以外にも垣内哲也氏、高木大成氏、貝塚政秀氏、古くは金森栄治氏と、西武の捕手の歴史はコンバートの歴史でもある。
 森が捕手をあきらめるとなると侍ジャパンが待望する「打てる捕手」の最有力候補がリストのトップからいなくなることを意味するが、一番は森自身が捕手という職業をどう捉え、これから自分がどうなっていきたいのかだ。それを今後、首脳陣、球団と真剣に話し合っていく必要が出てくるかもしれない。
(文・写真ともネット<東スポWEB>より借用)

当ブログ・管理者の私はこの構想には反対である。

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西武、ロッテに逆転勝ち

8回裏2死3塁でスパンジェンバーグが逆転本塁打を放つ

<西武4-3ロッテ>◇15日◇メットライフドーム

西武歴代最多文字数助っ人のコーリー・スパンジェンバーグ外野手が、滞空時間の長い11号逆転V弾を決めた。8回に1点差とし、なお2死三塁。ここまでの3打席は凡退していたが初球、高めの149キロの直球を狙い打ち。打球は、メットライフドームの屋根すれすれまで舞い上がり、滞空時間6秒77かけて右翼席に着弾した。12日から右内転筋の張りで欠場し、3試合ぶりのスタメンで勝利をもたらした。8月以降は打率3割3分1厘と日本野球への適応力を発揮。「慣れは一番大きい。対戦が増え、投手がどういう風に攻めてくるか情報も入って、よりいい結果が出ている」と、尻上がりに結果を残していく。

▽西武辻監督(スパンジェンバーグのV弾に)「こういう勝ち方がチームに勢いをつける。本当に、勢いを持っていってくれたら」
(文・写真ともネットより借用)

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山川150本塁打達成

西武対ソフトバンク6回無死、通算150号本塁打を放った西武・山川は記念ボードを受け取りファンにあいさつする

西武対ソフトバンク、6回無死、通算150号本塁打を放った西武・山川は記念ボードを受け取りファンにあいさつする。西武完敗。3連敗。
(写真はネットより借用)

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和、西暦相互変換プログラムのメニューへの追加

西暦・和暦相互変換プログラムの該当メニュー

西暦←→和暦相互変換プログラムのメニューへの追加を行った。これはPowerShellでオフラインでデバッグを行い、「野性の証明のSampleフォルダ」へのアップロードを実行した結果である。記事の終わりの方のリンクをクリックするとプログラムの実行ができるようになっている。

西暦・和暦相互変換プログラムの該当メニュー
西暦・和暦相互変換プログラムの該当メニュー
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