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はてなキーワード: グラフとは
https://fasterthanli.me/articles/why-is-my-rust-build-so-slow
どこかの媒体に属しているパチスロ演者のYouTubeがつまらなくて最近見る気がおきない。
登場人物がいっぱい出てくるけど敬称略。名前出してる人を批判してますけどだいたいみんな好きで一部を除いてほぼ見てます。
昔見ていたYouTubeで有名だった演者達は皆つまらなくなったと感じる。
シーサがオワコンなのはゴッドなどの一撃のヒキを見せれなくなったからつまらなくなったという動画をどこかで見た。最近思うのがシーサだけでなく他の演者もやる気がなかったり茶番だけで押し切ってる感じがすごい。
・みんな惰性で打ってる
何か事故ったらサムネイル用に大袈裟にリアクションしてるだけじゃん…
とにかく台がつまらないのでどれだけ演者がうわ〜〜って言おうがこっちにはその人が本当に今の台をもっと打ちたいって感じや楽しんでる感じが全く伝わってこない。特に寺井一択、あと女
女は話もつまらないから誰かと対決したり連れ打ちしたりばかりで本当に見てられない。サムネイルで女ってすぐ分かるのだけがありがたい。見なくていいから。
あと一応フォローしておくと寺井一択は好きなので現在進行形で見てる。黒バラを無断でパクってた頃は本当に面白かっただけに余計悲しい。
忙しいからかもしれないけど今の寺井一択は動画の撮れ高みたいなの気にしすぎて迷走してる。今日は負ける雰囲気→設定も良く中途半端に出る→不機嫌になって二度と打たないと言って実践終了、これを見せられてこっちはどうしろと？
アルドノアゼロは確かにクソ台だけど視聴者に二度と見ないって言われてもおかしくないぞ？
もはやもっくん以下。クランキーで記事を書いてた頃からやり直してほしい。
・プロ意識低ない？
あくまで演者ってパチスロ打って出演料と再生数稼いでご飯食べてる(食べようとしてる)わけじゃん？
で、主に有象無象の演者は知識も立ち回りもクソなので見てる側を楽しませる、これで戦ってるわけじゃん？
いくらサムネイルで頑張って釣っても手抜き実践は分かるよ。それをされるともう見なくていっかって思っちゃう。
5号機AT時代はそれでもよかったんだよ。凱旋のSGGや天井で見せ場作れたり、ハーデスで2万枚出したら再生数もドカンと跳ね上がるんだから
そもそも万枚の呪いに取り憑かれて一撃を目指そうと荒い台しか打ってこなかった人は今も5号機の番長、星矢、まどマギ2を打ち続けている。そして全然伸びていない感じがする。
まりもの新台実践動画は面白いかどうかは置いといてまた次も見ようと思う。えなこや絶笑といったクソ台の回にもどこがどうクソなのか、打ち手としてひとつひとつ説明している。そのクソ台ときちんと向き合ってる証拠だと思う。だから実際打ったことのある人はそのクソ感に対して共感できるしまた見ようと思うのだ。
まあそもそもまりもはライターあがりでパチスロの腕も知識もトークスキルも演者とは違うって言われたらそれまでなんだけど
これは分からないけれどそう感じてしまう。そもそも昔の台のほうが今より面白いかったかと言われたらそうでもない。5号機AT時代前のズルズルとハマってボーナス引いてもART入らず、ART入っても駆け抜け終了の動画なんて腐るほどあるので一概には言えない。
サイトセブンはちょっと前、昔のおもスロやたまくしげなどを出している。数字のとれない演者はやれないと感じたのか。
たまくしげを改めて見ると懐かしさを感じながら割と面白かったが、やはり今の6号機で作られると面白いかは分からない。そもそもテレビ用で企画もしっかり作られているため比較は難しいのかもしれない。
それでもバトルリーグはクソつまらなかった。それは今も昔も変わらずだった。
・いかに台と向き合えるか
今の台が規制が辛い、もうこれは仕方ないこと。視聴者側も分かってる。
6号機は一撃(といっても2400枚だけど)出るようにすればリゼロのような無抽選区間が生じる、それをしないなら叛逆のようなミミズのようなグラフしか描かない。鉄拳デビルは見せ場作れる可能性もあるけどATすら見せれない可能性もある。
つまり絶対どこかに歪みが生じるんだよ、規制上6号機は100点満点の台なんか出せないんだよ。それでもその中で好きな台を打ってる動画を見つけたから視聴者側はクリックしてるんだよ。
それを知ってか知らずか演者は揃いも揃って台を見せる気がない。それだけでなくつまらなそうに打ち、二度と打たないと寺井一択は言う。
もうリールを見せずに打ち手の退屈そうな横顔で画面の半分使うのをもうやめにしてほしい。5年前ならそれで良かったんだけど令和3年でもそれを続けるのはキツいよ。
・リアクションを見たいわけじゃない
パチスロ動画なんだからあくまでメインはパチスロで演者はあくまでおまけであってほしい。演者側に知識がないのは全然いい。仕方ない。
ただ知らないならじゃあこれは特化ゾーンかな？みたいなことはしゃべるなと思ってしまう。演者の顔なんか映さなくても動画は成り立つしむしろ映さないほうが見やすい。
なんなら下手な話だったらいらないし本当に見せたいリアクションや茶番は後から編集で付け加えたらいいだけ。いちいち手を止めてリアクションして知り合い呼びにいってうお〜ってしなくてもいいよ。
じゃあパチスロのYouTubeは全てオワコンなのか？と言われるとそんなことはない。
裏研修やオワコンチャンネル、令和ベストテン、現役設定師などの動画は最近界隈であったニュースや新台情報をまとめておりとても参考になる。実践動画ではないので更新頻度が高いのもいい。
アウトローの話が好きなら大崎一万発やヒロシヤング、昔からのライターの話はやはりとても面白い。
昔話と作り話だとパチッターが面白かった。今はパチマニという名前に変わってる。
プロの立ち回りを参考にするなら狐であったり解析者ヲ猿の動画が勉強になる。ヲ猿は好き嫌い分かれるが狐は動画も丁寧で(少し丁寧すぎる気もするが)分かりやすい。負けている人は絶対見たほうがいい。
実践だと桜鷹虎が見やすい。(メーカーでの案件動画を除く)新台も最速で上げてくれるしこの動画を見たら大体どんな台か分かる。
そもそも他の演者が顔出しと声ありでやってる試打動画が分かりづらすぎる。通常時どこを狙って下さいとか見てりゃ分かる情報なんか6号機のほとんどの機種はいらないし、試打動画なんてメーカー仕様で打ってるデモ機だからどうせそんな挙動しないでしょって場合も多い。それより実際にホールに置いてある台がどんな挙動をするのかを知りたい。
そんな中、桜鷹虎は話もリアクションもせず淡々と進んでいく。実践中は編集もあっさりしていて本当に見やすい。
面白いかどうかは別、だってただのプロが稼働するだけだから面白さは必要ない。それでも他の動画にない強みがプロがガチで実践するという点。関西弁が大丈夫なら見れると思う。
ガリぞうの動画とかは決められたホールでの立ち回りなのでやはりリアルではない。同じパチンコのプロでいくとトラマツがいるがわーさんに再生数で負けていた。
実践かつ企画番組が好きな人だとてえんだ、ポンコツ、メガカスなどが見やすくて面白い。マイナーなパチンコ屋や旅打ちなどに焦点を当てている動画も多く、見ていてほっこりする。一番演者に近いかな。
ウラッキープラザはパチンコ屋の裏側を知れて面白い。ゴト動画とかカス台を文句言いながら打つ動画はバラエティー番組見てる感じになる。ただ後ろで店員が他の店員面白がって殴ってる体育会系のノリはどちゃくそ寒いし、もはやネタにすらならないただの暴力なのでいつか炎上してほしい。
くずパチはこれぞ演者と言わんばかりのトーク全振り。トークが面白くて見れる唯一のパチンコ番組。この二人だからこそできる面白さ。チャンネル登録はしてるけどこの二人しか見ていないのでこの記事を書くまでチャンネル名が分からなかった。
たなちゅう。一人であれだけ喋れるトークスキルはすごいと思う。ただ名前出してる人の中で唯一見てない。オカマが受け付けないのとGストップではしゃぎすぎてペナしてるのを見て以降、一生見る必要ねえわって決めた。
それでも茶番と企画に振り切ったゆうちゃろがたまに面白い時があるのでペカるは登録してるし応援してる。
スロパチステーションやセブンtvは見たことあるけど陽キャがわいわいしてるだけで無理だった。楽しませようという気はあって人気もあるんだろうけど受けつけなかった。リアクション見たい人はいいんじゃないかな。
はたして動画がつまらないのは台が悪いのか、演者が悪いのかどっちなのか？
1番人気のコマンドラインは12着、3番人気のサトノヘリオスは13着で大崩れ
買う気なかったけど、結局200円だけジャスティンパレス複勝を買ってしまった
もちろん1点買いで他は買ってない
2着に入って2.4倍ついたので、480円の払い戻しで、280円の儲け
結果はよかったんだけど、買わないと言ってたレースで、やっぱり買いたくなっちゃうあたりが、なんかギャンブラーっぽくて嫌だなーって思った
音声に対して窓関数かけて、横軸を時間、縦軸を周波数としてプロットしたのをスペクトログラムという。
数字が並んだだけだとわかりにくいが、グラフを描けば問題箇所がわかる、といった具合だ。
スペクトログラムを使い始めた際、これで問題がわかるものだと思っていた。
ネットにもスペクトログラムについての記載は多くあり、枯れた技術のように見える。
だが、実際やり始めると、広く広まっているこの手法はいいのか？と思えてくる。
① 耳で聞いたときの違和感に対して、どこが問題があるのかがわからない
③ 耳で聞いて差がある音声に対して、明確にどこが影響しているのか比較、diffが取れない
④ 多くの人はスペクトログラムを読めない。（歯擦音、母音、子音かくらいしかわからない）
あたりを感じている。
ご指摘ありがとう。ごめん「GPUに直接」って書き方が悪かった。だったらディスプレイ出力すらできないよねって話になるよね。DirectXの説明しても99.999%の人にはなんのこっちゃだろうから「直接」って表現をしたまでよ。言いたかったのはProtonの発表が2018年で、ごく最近のことだっていうこと。「これは恥ずかしい」っていうタグでわざわざ畳みかけるように指摘されてるのは、それを専門にしている開発者の矜持なんでしょうな。いい仕事してそう。
ValveがWindowsゲームをLinuxで動かす互換レイヤー「Proton」を発表
2018.08.23
PCゲームプラットフォーム「Steam」でおなじみのValve社が8月21日、Codeweavers社と共同開発したWindows専用ゲームを動かせる互換レイヤーを発表した。この互換レイヤー 「Proton （プロトン）」はLinuxユーザなら誰もが知っているWineを改造したもののようだ。
Protonはかなりの改造を施されており、いろんなところからかき集めたプログラムや技術が詰め込まれている。
ProtonにはDirectX APIコールをリアルタイムでVulkanのそれに変換するレイヤー（DXVK）が組み込まれているため、DirectX APIで作られたゲームでも割と軽快に動作する。
もともとVulkanとDirectXには機能的にそこまで大きな違いがないためだろう。相互に移植するのも難しくはないと言われている。
またOpenVRへの対応や ゲームのフルスクリーンモードの取り回しを改善、Steam対応のコントローラのサポートも改善している。
ProtonはオープンソースとしてGitHubに公開されているので誰でも中身を見ることが出来る。ベータの段階でこんなにいろんなプログラムをSteamに統合できたことに驚いたが、2年の開発期間を要したそうだ。
https://slacknotebook.com/valve-releases-compatibility-layer-for-linux-proton/
SteamユーザーがLinuxに切り替えても不自由なくゲームを楽しめるよう開発された「Proton」でプレイできるタイトル数が1万2000本を突破
PCゲームの販売プラットフォームとして絶大な人気を誇るSteamを開発するValveは、Windowsユーザー以外にも幅広くPCゲームを遊んでもらうために、Windows向けのゲームをLinux上でもプレイできるようにするためのオープンソースソフトウェア「Proton」を開発しています。
ProtonDB | Gaming reports for Linux using Proton and Steam Play
2018年8月にリリースされたProtonは、Steamの開発元であるValveとソフトウェア開発企業のCodeWeaversが共同開発しているソフトウェア。ProtonのベースとなっているのはUNIX系OSでWindows向けのソフトウェアをネイティブ動作させるために作成されたWineであるため、ProtonはWineのフォークとも言えます。なお、Protonはオープンソースのソフトウェアであるため、ソースコードはGitHub上で公開されています。
そんなProtonに関するデータをまとめたデータベースがProtonDBで、同サイトでは「Protonでのゲームプレイに関するレポートの総数」「レポートが提出されたタイトル数」「Protonを用いることで何かしらの修正なしにLinux上ですぐにプレイが可能になるゲーム(プラチナゲーム)数」がまとめられています。
2020年4月時点ではProtonで問題なくプレイ可能なプラチナゲームの数は6502本で、Steam上でリリースされているゲームの約50％がプラチナゲームとしてLinuxでプレイ可能でした。
SteamのゲームをLinuxでもプレイ可能にする互換レイヤー「Proton」のこれまでの功績とは？ - GIGAZINE
2020年12月8日時点でのプラチナゲームの数はさらに増えており、その数は何と1万2753本にまで増加しています。なお、「Protonでのゲームプレイに関するレポートの総数」は10万4508件、「レポートが提出されたタイトル数」は1万6232本です。
なお、Protonはバージョン5.13が2020年11月にリリースされたばかり。アップグレードのリリース時には、CodeWeaversのJames Ramey社長がProtonプロジェクトや会社の現状について語っています。
Podcast With James Ramey - Full Transcript - Boiling Steam
https://boilingsteam.com/podcast-with-james-ramey-full-transcript/
Protonのバージョン5.13では、ゲームの互換性に関する問題で大きなネックとなってくるアンチチートソフトウェアを回避するプロセスについて前進を見せているとのこと。ただし、ゲームが搭載するアンチチートソフトウェアとProtonの戦いは、Protonのリリース当初から続いている問題であるため、バージョン5.13で完全決着を見せるというものではなく、今後も戦いが続いていくこととなる模様。なお、次の次のアップグレードもしくはさらに次のアップグレードあたりで「NTDLLによりブロックされているゲームがプレイできるようになる」とRamey社長は言及しているため、Protonでプレイできるタイトルの数がより増えることなりそうです。
また、2020年に猛威を振るった新型コロナウイルスのパンデミックについて、Ramey社長は「幸い我が社はかなり分散した企業です。我々の開発チームの多くは西ヨーロッパ、東ヨーロッパ、アジアに拠点を置いているため、すでに在宅勤務を行っています。ミネアポリスにあるオフィスでは25人の従業員が働いていましたが、これも在宅勤務へと移行しています。通常時、我々は定期的にオフィスへ通っていましたが、2020年3月の第2週以降は1度オフィスに行ったきりです。元々リモートで仕事がこなせるように会社を設立したため、生産性の観点でいえば、新型コロナウイルスによる影響は皆無です。また、新型コロナウイルスの検査で陽性反応が出た従業員が何人かいたので、その従業員たちは必要に応じて休暇を与えました」と語りました。
さらに、Protonの登場によりLinuxをネイティブでサポートするゲームタイトルがSteam上から減少しているという指摘もあります。以下はSteam上で配信されているゲームタイトルのうち、ネイティブでLinuxに対応しているタイトルの数を示したグラフ。Protonがリリースされた2018年8月以降、明らかにLinuxをネイティブでサポートするタイトルの数が減っています。
これについてRamey社長は「Protonが提供するのは『Linuxでのゲームプレイ』という体験だけでなく、ゲーム開発者がLinux市場に簡単にアクセスできるようになるという機会でもあります。すでにリリースされているWindows版のゲームが、Protonを使用することで再開発なしで第二の市場に投入することが可能になるのですから」と語り、Protonの登場によりゲーム開発者がより手軽にLinuxユーザー向けにゲームを提供できるようになった点が関係ないとは言い切れないと主張。
特にゲームエンジンにUnreal Engineを使用していない開発者は、再コンパイルや変更なしで簡単にゲームをWindows市場だけでなくLinux市場にも投入できることをRamey社長は強調しています。また、Linuxにはさまざまなディストリビューションが存在するため、Linux市場で幅広いユーザーを狙ってゲームを販売することは非常に困難であるとRamey社長。その一方で、Protonを使用すればWindows向けにゲームを開発している開発者が、手軽かつ多くのユーザー向けにLinuxで動作するゲームを提供できるとしています。
また、ますます多くのゲーム開発者がProtonに気づき始めているそうで、Ramey社長は「まだ大騒ぎという段階にはありませんが、多くのインディー開発者がProtonに注目し始めているというだけでなく、大規模なゲーム開発者の多くもProtonに興味を示しています。その大きな理由は非常に低コストで別の市場にアクセスできるという点です。そのため、今後より多くのゲームがProtonで不自由なくプレイできるようになると思います。また、開発者が開発プロセスの段階でProton上でテストを行えるようになる可能性もあるでしょう。そのため、どこかのタイミング(転換点)で『ゲームが機能するかについてProtonの開発元であるCodeWeaversに問い合わせる必要性』が大幅に減少することを期待しています。我々が行っている多くの事柄は、そのための基盤を構築することです」と語りました。なお、Ramey社長は転換点が「今後12カ月以内にやってくる」とも主張しています。
（主にNHKの） 「今日の感染者数はX死亡数はY人でした。なおZ人以下はN日連続でした。」の報道に対して、よく ”ブレイクスルーはどれだけあるのか、ワクチン接種率はどうだったのか”、というブックマークコメントがついていますね。
https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000121431_00294.html 厚生労働省のサイトホーム > 政策について > 分野別の政策一覧 > 健康・医療 > 健康 > 感染症情報 > 新型コロナウイルス感染症について > 新型コロナウイルス感染症対策アドバイザリーボードの資料等（第46回～）
”資料２－４ 全国の新規陽性者数等及び高齢者のワクチン接種率等” これはたぶん私や皆さんが知りたい数字やグラフではないですね。
第62回だと53ページの ”陽性、重症、死亡例における年代別ワクチン接種状況” をご覧ください。（第61回だと59ページ）
ソースに当たる気がない人のためにざっくりテキストデータ化しておきます。
１A）65歳未満の「陽性例」
「ワクチン2回接種済み率（直近）」はおよそ25％（ただし接種歴不明が約5％いる）
２A）65歳以上の「陽性例」
「ワクチン2回接種済み率（直近）」はおよそ75％（ただし接種歴不明が約10％いる）
★ワクチン２回接種したのに運悪く感染した人もそこそこいるようです（特に高齢者には）。
死亡に関してはばらつきが多い。数そのものが非常に少なくなってきているためだと思われます。接種歴不明も、新規・直近死亡例の中に多い（調査中かもしれません）
１B）65歳未満の「死亡例」
「ワクチン接種歴なし」の割合は30-100％、「不明またはなしの合計の率」は占める割合は90-100％ 接種歴不明が全員接種済みだったりすると逆転する可能性は否定できませんが、
★「2回接種済みの死亡者が占める割合」は最大でも15％は越えなさそうです。
不明50.0％未接種50.0％の週などはおそらく、一人不明一人未接種か、二人不明二人未接種…など、そういうことだと思います。
２B）65歳以上の「死亡例」
46週はワクチン2回接種済みが50.0％不明50.0％、47週は同100％です。
不明を無視すれば上記２週以外はワクチン2回接種済み患者の占める割合は概ね25-30％です。（前述のように接種歴不明が全員接種済みだったりすると変わってきます）
なお、死亡者のうち「ワクチン2回接種済み患者の占める割合」が46.47週を除いても増えているように見えますが、これはワクチン接種済み人口の増加に伴うものの影響が考えられます。
（ワクチン接種者がゼロに近い期間は当然未接種者の占める割合が高い/100％に近く、「陽性者数」のグラフ（上記1A及び２A）の”1回接種済み”の部分の推移とも整合しています。）
したがって、このグラフからブレイクスルー（ブレイクスルーの増加）を判断するのはまだ難しいと思います。
マイナビの情報流出という失態にも関わらず多くの人が騙し討ちの形での「学歴フィルター」を必死に擁護してくれるので
現状の運用はこのまま続いていくんだろうけれど、
そもそも日本で言う「学歴」は普通にいう「学歴(中卒か高卒か大学学部卒か院卒かと言った区分)」じゃなくて、単に大学の名前を指すからなあ
みんな学部卒が前提で、理系はともかく文系院卒は学部卒よりもごく潰しの掃きだめ扱い
https://www.e-stat.go.jp/dbview?sid=0003199803
このグラフを見るに日本では一日の学びに充てる時間は大体20歳かそこらでがくんと減るようだけど
これってどう見ても学歴＝学校名になってて、どんな大学に入れたかどうかで就職先がある程度保障されてその後の人生も決まるという社会構造の影響が大きいよなあ
大学受験までには必死になって勉強するけれどその後は就職先が保障されたのでもう大して勉強しなくていい、って事でしょ
修士博士を取っても大したメリットがないどころか逆効果になったりするんだもの
#ユメグラ救済 の運動が出てきたときには、正直斜めに見てた。それは本当にキャストを思ってのことなのか? キャストがそれを望んでいると言っていたのか? 単にオタクのフラストレーションのはけ口が欲しかっただけじゃないのか、批判の対象が欲しいだけじゃないのか、くらいのことも少しは思ってた。
だからそのとき、運営を擁護するようなつぶやきもした。運営には本当に感謝してたし、キャストもそれを望んでいるだろうと思って。
でもリナ・リアさんのツイートに始まり、いくつかのキャストのツイートを確認してからは、「俺はなんて空々しかったんだろう」と思うようになった。
明るく受け止めよう、最後まで頑張ろうとしている人たちの中で、どうしてもそうできないキャストさんも居たじゃないか。そういう人に気づかずに、何も考えず「運営に感謝しよう」なんて言ってる俺はなんて空々しかったんだろう。
何が「悪役にしないで」だ。少なくとも彼女にとっては「悪役」だったじゃないか。現実は複雑で、いろんな経験と感情を抱えた人がいて混沌としているのが「普通」なんだ。大きい主語の言葉なんて何一つ言えない、明るいことも暗いことも言えない、これが俺たちのいる世界の普通なんだ。
だから、俺はもう何も言えない。俺は変わらず運営に感謝しているし、ユメグラが大好きだけど、少なくとも大っぴらに目に付くところでは「運営ありがとう」とも言わないと思う。
過剰な配慮だと思う。心苦しい、申し訳ないとも思う。他のオタクが強い言葉で運営を批判しているのを見れば、心を痛めるし怒りも湧く。でも俺はその人がどんな経験をしたのか、キャストとどんな会話をしたのか知らないのだ。
イベントも、最大限にゲストに配慮されたガイドラインも、丁寧な問い合わせの返事も、もちろんモデルもアプリも運営が作ってくれたものだ。みんなそれを分かっていて、でもそれでも今日の運営のやり方は受け入れられないという人がいるのは自然なことじゃないか。俺は運営が好きだから、同じように運営に感謝しているツイートを見たら嬉しくなる。でも俺自身は何も言わない。(好きなら好きだと)言うのが正しいと分かっているけれど。誰かの肩身を狭くしているかもしれないと感じることに耐えられないから。
で600くらい取れるんじゃないかな。
とれましぇぇぇぇぇぇん、夢見んな
つーかスタートはDTPオペだけど時代の流れでWEBもやるようになったってキャリアの人は割とありふれてる
というか小さなデザイン会社なら紙デザイン・印刷周りの知識はマストスキルだったりもする
まぁインフラエンジニアに丸投げする会社もあるけど小さいとこならサーバー設定くらいするぞ
フルスクラッチする必要性は皆無ですけど実用的なECサイトをフルスクラッチできるエンジニアなら地方でも600万いけると思いますよ
ものすごく強いていうならUIデザイナーとかならイケるのでは？
後編
行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、なんかプログラミング言語を覚えようと決める。
とりあえず両方試そうということで、RのためにRとRstudioをインストール。
プログラミングはなんかを製作する目標がないと挫折すると聞いていたので。
深層学習というものが流行ってると聞いて、ちょっと触りを勉強したくなる。
この本は面白かったので、深層学習を目標にプログラミングを覚えよう！
後になって、これはとんでもない間違いだったことに気づく。深層学習と機械学習の違いも判らないまま、RよりPythonを先に触ることに。
教本にしたのはこちら。
「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」
途中まではまあなんとか。
微分って便利だな。行列計算できるの便利だなっていうところまでいったが、クラスという概念が理解できず、途中からハテナが浮かんで読み進められず。
うん、もうちょっと易しい本を探そうと思って手に取ったのが
「独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで」
なんとか読了。自信をつける。
実は、いまだにコマンドプロンプトとパワーシェルとbashの違いが分かってない。
つづいてPyQに2か月くらい登録してみる。
なかなかPythonが楽しくなってきたが、クラス意味が今一つ掴めないままいったん中断。
この辺で、自分は統計に興味があってもプログラミングに興味がないんじゃないかということに気づく。
なんだかんだもがきながら、PythonもRもモノにならず、日常のちょっとした計算やグラフを作ったりはExcelを使い続ける日々が続く。
あるいは、Excelで成形して、検定かけやすい形式にしてRで検定するとか。
Rに触れてなかったな、Rは完全に独学。「こんなことやりたいなぁ、ググってみるか、ほうなるほど」って感じ。
そんなさなか、放送大学で「Rで学ぶ確率統計」という講義があるのを知り、さっそく入学して受講。
なかなか面白かったし、PythonばっかりでRあんまり触ってなかったからいい刺激になった。
恥ずかしながら、負の二項分布やガンマ分布ってよう知らんかった。
しかし、講義は楽しかったがなにか書けるようになったかというとそんなことはなく、依然として基本はExcel。
まあ、実際csvじゃなく、手書きのデータとかをExcelに打ち込んだりする程度なんでPythonやRを使うまでもなかったというのもあるんだけど。
「Excelパワーピボット 7つのステップでデータ集計・分析を「自動化」する」
パワークエリを覚えたらピボット形式のExcelファイルとか、セルの結合が多用されたExcelファイルを、成形加工するのが非常に楽になった。
しかも、同じフォーマットで記録されてるデータならフォルダにぶち込んで一気にまとめ上げることも可能！
控えめにいって神！
としばらくパワークエリを礼賛してたのだけど、各ステップはPythonのpandasやRのdplyrでも出来ることに気づく。というか最初から気づけ。
こりゃ、一気に覚えちまおう、統計というより、データの前処理だなと思ってUdemyでRの動画を買ってみた。
AIエンジニアが教えるRとtidyverseによるデータの前処理講座
https://www.udemy.com/course/r-tidyverse-preprocess/
すっかりR信者になる。
それまで教本を呼んでもdplyrの便利さが今一つわからなかったのに、パワークエリで具体的にモノを作ると、dplyrに翻訳したら、すいすい。スピード10倍。
便利さにようやく気付く。
そんで、pandasに翻訳したらどうなんだろ？と思ったらもっと速いｗ
すごいなPython。
Rへの入信はたった数週間。再びPythonに興味。
さて、ゼロから作るディープラーニングを再開しようと思ったけれども、そもそも、機械学習をすっ飛ばして深層学習って無茶だったと反省し、まずは機械学習に。
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)
で、この本がすごい。
5章あるんだけど、機械学習のアルゴリズムは5章だけなんだなｗ
それまでは何に割かれてるんだって？数式の証明とか、便利な計算法、例えばニュートン法とかラグランジュ未定乗数法とかｗ
こんだけ引っ張っておいて、いよいよ本番の第5章もゴリゴリ数式をスクリプトに落とし込んでいってるのに、「これは学習のためでscikit-learnっての使えばたった1行」っていう無慈悲ｗ
いや、ほんと数学の勉強になったし、こうやってゴリゴリやるとなんのためにクラスというものが存在するのかようやくわかった。
線形代数って便利なんだなと。行列をスカラー値のように何の気なしに扱えるようになると、あの頃苦しんでいた実験計画法、タグチメソッド、今読み直したら別の印象があるんじゃないかなと思うようになったり。
この本を読む途中、「マンガでわかる統計学因子分析編」で学んだことが理解の助けになった。
なんたる僥倖。
線形回帰、リッジ回帰、SVM、PCA、ｋ-means、クラスター分析、一気に手札が増えた。
Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析
実験計画法って、fisherの古典的なやつ、ラテン方格に割り付けて、ってやつかと思ったら、線形代数使えればもうなんでもありなのな。
これ、すごいな。
機械学習と実験計画法がここでつながるとか、控えめにいって最高だな。
まだ読了してないので、また後日。
