はてなキーワード: ラーニングとは
どこかの誰かがWebに色々ノウハウ描くかなと思っていたのだけども、思ったより見つからない。
自分が使うと、クオリティが低い画像が出てくるのだけど、他の人が使っているのを見るとクオリティが高い。
もう少し正確に書くと、ディテールが崩れたような画像ばかり出る。
Sampling Stepが低いわけでなく、大きくしても途中から変わらない。(20くらいでサチる)
Hiresfixを最近は使うらしいというのまでは知ったが、
Hires stepを大きくしても変わらず、denoisingの値を色々振って変わるがクオリティ良くならない。
Upscaler色々試したがわからず。
Controlnetなど使ってポーズいじりだすと更にクオリティ落ちる。
Latent Couple、Composable Loraを使うと更に落ちる。
RTX3090でxformer使ってるのに1.5 it/sくらいしか出ず、なんで他の人は40 it/sとか出てるのか…。
LoRAも学習させてみたけど、絵は変わるけど、上手く作れなかった。
ラーニングレートやepoch数などノウハウ色々あるみたいだが、すぐに過学習になるか、変わらないかだった。
人体が崩れやすい。
ボクサーを撲殺したのは僕さ
これから満で数つけるわ
ナンを何枚も食べるのなんて、なんでもないよ
新患の新幹線に関する新刊に新館を立てて震撼し信管が作動する。
ケニアに行ったら生贄や
柑橘類の香りに歓喜し、換気を喚起したが乾季が訪れたので、寒気がした。
塗装を落とそうか。
観光客がフイルムに感光させた写真を刊行することが慣行になった。
サボってサボタージュ
景気が良くなりケーキを食べる契機を伺う徳川慶喜(とくがわけいき)
夫を成敗するオットセイ
つまらない妻の話
竹の丈は高ぇなー
餅を用いて持ち上げる
ロストしたローストビーフ
サボテンの植え替えサボってんな
過度な稼働は可動範囲を狭める
伯爵が博士の拍手に拍車をかけて迫真の爆死をし白寿の白人を白紙にもどす。
紅葉を見て高揚する
甲子園で講師をする公私混同した孔子の実力行使には格子窓も耐えられない。
死んでんのか?「心電図を取ってみよう!」
夜祭で野菜を食べる。
信玄餅を食べながら震源を特定するように進言する新元素を発見した人。
蜂の巣(honeycomb)を見てはにかむ
五反田で地団駄を踏む
ようやく要約が終わった
海溝で邂逅
豪華な業
甲板で甲板をかじる
甲板で乾パンをかじる
店頭で転倒
大枚をはたいてタイ米を買う
醤油をかける人「えっっ?」
神田でした噛んだ
少食な小職
牛の胆嚢の味を堪能する
あの娘にはどう告っても(どうこくっても)慟哭する結果に終わるだろう。
キーンという高音の起因が掴めない。
こんな誤謬は秒でわかるだろ
壊疽した箇所が治るというのは絵空事だ
経口補酔液
痴的好奇心
セントーサ島に行くのは正恩が先頭さ
軽微な警備
冬眠する島民
ベットは別途用意してください
The deserted desert in desert desert.
九尾のキュービズム
罹災者へのリサイタル
画家の画架
不納が富農になるのは不能だ
理工がRICOHに利口な履行
I sensed tha it is in a sense sense.
私はそれをある面では扇子だと感じた。
鯖を食べている人と、それを見ている人の会話
鯖 ça va?
ça va 鯖
ça va
ゆめゆめゆめをみるわけにはいけない
早漏で候
凪に難儀
東上線に搭乗した東條が登場
高校を後攻で煌々と口腔で孝行
蝉が転んでセミコロン
道徳をどう説く
写真はフォトんど撮りません
ダリ「絵ぇかくのだりぃなあ」
華美な花瓶のカビに過敏に反応
檻に入っておりいった話をする
夏のおサマー
夜は寝ナイト
渦中のカチューム
渦中のカチューシャ
リスボンでリスがborn
どうないはどないなってんねん
苫小牧でてんてこ舞い
市内を復旧しないと
石狩の石を借りる
おが置いてあるのを見た人「おはおっかねぇーから置かねぇ方がいいぞ」
砂がどしゃーw
東上線に登場した東條が登場
飽きない商い
おなか吹田市
観劇で感激する
側転に挑戦し即、転倒
別件を瞥見
凹地のお家
魚を初めてみた人「うぉー」
カラヤンの頭の空やーんw
豚をぶった仏陀
只見線をタダ見w
菊名でそんなこと聞くなよ
五秒で死んで御廟に埋葬
がらんとした伽藍
有給を使いすぎて悠久の時が流れた
長谷に想いを馳せる
Thinkerの真価
不具の河豚
暗記のanxious
半世紀にわたる半生での藩政を反省
タンチョウが単調増加
ショック死内親王w
カルカッタの石軽かった
天皇のこと知ってんのー
蒋介石を紹介した商会を照会した商會の船で哨戒する
其方のソナタ
先王に洗脳される
防潮堤で膨張した傍聴人
砂漠で鯖食う鯖を裁く
筒に入った膵島
サイコロを使った心理テスト(psychological test)
カラシニコフが辛子個踏んだ
皇帝の高弟が公邸の校庭の高低差を肯定する工程に拘泥した記録を校訂
にようかで酔うか?
うるさい人が売るサイ
どんなもんだい、を、どんなムンバイ、と言い間違える人
透徹した饕餮の眼球
チャカで茶菓を破壊
slimyなすり身
ゆうほど広くない遊歩道
いにしえのイニシエーション
コーランをご高覧ください
K殻の傾角を測定する計画
協賛した共産党員に強酸をかける
負けたのは聖者の静寂のせいじゃ
裏地見るウラジミール
カミオカンデの上に紙置かんでw
県大会がおわり倦怠感を感じる
夕暮れのユーグレナ
ストライキをする公務員に呼びかける人「 Stay calm(公務)」
エド・はるみの穢
祭壇を裁断
腐卵ダースの犬
全然人が集まらないクラブの人「参加数人は我々の十八番ですから。だけに。」
四苦fuck
都バスが人を跳ね飛ばす
怒るカロテン「なにカロテンねん」
嫌がる慰安婦「いやんっ」
かえるがえる帰る蛙
沈厳な青梗菜
トリコロールの虜
布陣を組む夫人
栗けっとばすクリケット🦗
婉容と遠洋漁業
アマルガムで余るガム
ハラスメントの疑いを晴らす
滋賀を書けない人を歯牙にも掛けない
他意はないタイ人の鯛の態度
鯛が蛇足
ダジャレではない↑
割と面白い
ハラッパーの原っぱ
紫に関して思案を巡らす
Huluが夏の風物詩だと思っている人「Huluですなぁ」(風流)
下調べのムニエル
わからないので
意味ない諱
よく分からんリポーター「うわぁ〜美味しそうですね!少なくとも不味そうには全く見えません!」
どうしても下がりたくない人「黄色い線の内側は、境界を含みますか??」
計算ができない人
着ていく服を決めた高橋是清「これ着よ」
enough、enoughは工夫がenough
負け負け山(カチカチ山)
薬師丸せま子
トーマス・マンの書いたふるさと「うさぎ〜おーいし、魔の山〜♫」
その心は
焼結が猖獗を極める
これはstaleだから捨てるか
衒学的な弦楽を減額
完全な勧善懲悪
イボ人の疣痔
イブに慰撫
(訳 ぬるぬるしてるありふれた魚)
盲いるのに飯いるの?
アーヘンで阿片を吸った人「あー変」
毒吐く独白
明借りるアスカリ(車)
丁寧な砂浜「Could you九里浜」
ゴーンと奉公
その心は
サンクチュアリに山窟あり
熟れたウレタンは売れたんか?
清澄な声調を静聴し成長
プエルトリコで増える虜
象さんを増産
兄弟が今die
Dose heで始まる疑問文に答える京都人、Yea, he どす
ソフィカルのソロカル
美人局に筒持たせる
十把一絡あげ
篤信な特進が涜神を得心
これは何という植物かな?ムユウジュでは?あそっか、なるほど。
クートゥを食うとぅいいよ
マイソールで昧爽に埋葬
ドクサは毒さ
暗殺で朝死んだ
クラシックについて語る人をそしる人「弦楽なんてペダンチックだなあ」
凛々しいリリシズム
衛生的な俳人
御髪も亂とはオクシモロンだ
コロナ後の世界を分析する学問→postcoronialism
影響が色濃いイロコイ諸族
あてのあてないアテナイ
→非常勤ばかりの可能性が高い。働き方がブラックだと教員の質も授業の質も低い。会社と一緒だ。絶対に確認しろ。
ちなみにそこそこの中堅校でもこれはちょっと危険。時代はITだ。見てわかりやすいものになっているか、デザインは今風かも確認必須。
→新しい取り組みばかりに目が行きがちだが、トレンドを追いかけただけの客寄せパンダの役割をしていることも多かった。その場合はその教育に携わっている先生も付け焼き刃だったりすることが多い。来年あるかどうかわからない取り組みかもしれないので気をつけて。
長年やってきた取り組みに目を向けて決めた方が良い。
→学内予備校や自習室などを入れまくっている学校はそもそも教師の質が低い可能性が高い。学費上乗せで無駄なお金が取られるぞ。そんなんだったら自力で予備校行け。
→プレゼンの仕方を学ぶ場や授業内での発表活動の機会が用意されているかどうかは見た方が良い
あとは大学受験の小論や英検の面接など、筆記以外の試験対策に親身に対応してもらえる場があるかも確認しておくと◯
→どっぷり自称進の可能性あるので危険。ただし教師の質が高い学校なら◯
9実力に見合わなそうな教材や無理な進度でカリキュラムが進んでいないか
→中堅校で中高一貫用教材とか採択しちゃってるとついていけなくなる可能性が高い。検定教科書の学校の方が生徒がイキイキしてたよ。まあ、さいきんはそう言う学校は少ないけど。
→決算報告とか見ておくと良いと思う。経営が危ない学校は突然共学化したり売られたりするからね…
過去に、脳科学、神経科学の発見に対して、ノーベル医学生理学賞がそれなりに与えられているのに対し、もっとも基礎的かつ重要な発見と私には思われるヘッブ則を提唱したヘッブにノーベル賞が与えられていないことは意外に思う。恥を偲んで告白すると、私自身もつい先ほど、仕事の合間にネット検索で逃避していた際に知ったばかりで、このように増田に書いているのである。
例えば、ゴルジとカハール(1906)から始まり、「ニューロンから脳へ」の確か最初の章で紹介されてたイカの軸索の研究によるホジキンとハクスレー(1963)、分離脳のロジャー・スペリー(1981)、エリック・カンデル(2000)あたりが貰ってる。今調べながら知ったが、パブロフも貰ってるし、ヒューベルとウィーゼルも貰ってる。Wikipediaで見てると、神経科学系でほかに私の知らん人もそれなりに貰ってる。医学生理学賞ではないが確かヘルムホルツも貰ってる。だが、ヘッブは貰ってない。
ヘッブが受賞できなかった理由は素人の私には分からないのだが、近年のディープラーニングでのイントロダクションで「まくら」としてヘビアンラーニングが引用される割には、神経科学そのものの領域では評価が高くないのかもしれない。そんなことありえるのかな。
1904年生まれ1985年没のヘッブが、時代に対して「早すぎた」ということはあるのかもしれない。それにしても、晩年にはパーセプトロンとかニューラルネットワークとかそういうので、AIいけるやん!って当時の人々は盛り上がってた筈なので、やっぱりなんでだろうという気はする。
応募した理由は、テレビとかでインタビューされた人が語るような、キラキラした理由とかではなく
ただなんとなく、やったらなんか楽しいかな、面白いかなと思っただけ。
ほんとにこれだけ。だから受かるなんてこれっっっっぽっちも思っていなかった。
オリエンテーリングのときに軽い面接があったが、同じグループの人がキラキラしながら志望理由を言っていて、ああ落ちたなと思っていた。
だからその後の連絡は全く期待していなかった。
研修の知らせが来たときはマジでびっくりした。まじかーーーーーーーーーーだった。
そのあと研修に行き、E-ラーニングをやり、会場と役割が決まったあとに、延期が決まった。
延期が決まった後は連絡がくるまで何も気にしなかった。
2021年の年明けくらいからzoomでオンライン講習が始まった。
希望制だったが、せっかく参加するならと色々受けてみた。
LGBTやオリンピックの歴史、障がい者スポーツ、英語など、受けてみては、ほーーーーーんと思った、
そうして4月にようやくシフトがきた。
思ったよりもハードではなく、これなら全部いけるなという感じだった。
よくよく考えてみたら、この会場の競技日全部にシフトが入っているだけだった。
そして簡単だった。
5月に会場の近くでユニフォームを受け取った。
初めて会場まで行った。
意外に行けるなぁと思った。
話はそれるが、私は数年前に仕事を辞めている。
知人は「運が悪かったんだよ」や「あなたの入った部署はおかしい」などとフォローしてくれたが、
私はそうは思えなかった。
最も、辞めた直後は、かなり精神的にやられていて、無意識に家から飛び出してしまい、同居人に探されることもあったくらいだが。
今はだいぶ落ち着いて、慣れたところでアルバイトができるくらいまでになった。
でも人が多いとこは怖いのだ。
また、そうなったらどうしよーーーーなんて思っていた。
7月になり会場での研修があった、
プログラミング未経験から1ヶ月ほどで、将棋の評価値の新たな方法でのグラフ化を行うPythonツールを作った。
https://github.com/k-the-p/notherscore
この記事は2本立てです。プログラミングより結果のグラフや将棋に興味がある方はもう一方の将棋編から読むことをおすすめします。
未経験から1ヶ月!Pythonで観る将ライフを向上させた話(将棋編)
AIはわれわれアマチュアの将棋への親しみを大幅に向上させてくれた一方で、棋士が悩みに悩んだ結果として評価値が下がる手を指してしまったときに、「悪手きたwwww」と騒ぐ主にABEMAのコメント欄には忸怩たる思いがあった。
とはいえ、もう評価値を知らなかった時代に後戻りするなんてことは誰にもできないだろう。そして、電王戦から将棋にハマった自分自身としても、AIを否定はしたくない。
であるなら、AIを用いた新しくよりよい将棋の楽しみ方を探っていくしかないのではないか。
以前から私は、「AIの手を指せるなら人間も苦労しないんだよなあ」と思っていた。あるとき藤森哲也先生がYoutubeチャンネルで言っていたことを聞いて得心がいった。「AIの一手は最強の一手なんです。確かにプラス1000点になるけど一手間違えた瞬間にマイナス何百点になるような綱渡りの手。それよりもアマチュアの皆さんにはプラス数百点で得は少ないけど安全な道、最善の一手を学んで欲しい」(大意)と。
ここで言う「最強の一手」に人間にして最も近いのは紛れもなく藤井聡太四冠であろう。藤森先生はアマチュアに向けて喋っていたが、その葛藤は間違いなくプロの中でもあるはずである。渡辺明三冠が言うように「藤井くんと全く同じスタイルを今から目指しても絶対藤井くんより強くなれない」のは自明であるからして。
私はここにドラマがあると思う。また、最強の一手と最善の一手が等しく「いい手」に見えてしまうわれわれアマチュアとしては、そこを機械に教えてもらえるのであれば、棋力向上にも繋がりそうである。
第1候補手と第2候補手の評価値の差を取ってグラフ化すればよさそう?
(差が小さければ手が広い、差が大きければ絶対手に近い、綱渡り)
目指すのはあくまで便利な将棋ツール。将棋AIを作りたいわけではないので、将棋AI自体は局面を入れたら評価値を吐く謎の箱という扱いでよい。
グラフ化や数値の扱いだけでなく、将棋AIとのやりとりをやってくれるあれこれもあるようなので。
あと習得が楽だと聞いた。その話を教えてくれた人はもう10年間英語学習法をブクマし続けてるけど。
あと「読みやすいコードじゃないと動かない」って設計思想がかっこいい。ついでに言うといわゆる「おまじない」が少なそうなのも魅力。(CのHello worldで挫折した経験あり。studio.hって何……)
プログラム講師をやっている?方が音楽制作を初歩からやってみる、という(残念ながら)リアルタイム視聴者が俺だけしかいないような配信があったので、音楽の基礎(についての知識は持っていた)を教えてあげたお返しのような形で、「pythonでこういうことがしたくてこういうライブラリがあるのはわかった。経験はHTML+CSS(変数導入前、Bootstrapなんてなかった)のみ。どうしたらよいか」という質問をしたら、「progateは簡単すぎると思うのでPaizaが丁度いいのではないか」というアドバイスを頂き、比較もせずに即登録したのだが結果的にはこれがドンピシャだった。
最近流行りの、環境構築不要で講座の内容を書いて覚えるタイプのサイト。
無料で入門講座の序盤を受けていたらふと目に入ったのが、「対象者:これからプログラミングを学びたい方。HTMLがどのようなものかを知っている方。」でYoutuber先生のオススメ完璧か?と思った。そして実際に完璧だった。
基本的に1講座3分+演習1~2問+やりたければ問題集たくさんという形式なのだが、これが簡単すぎることなく難しすぎることもなく、俺の知識レベルにベストマッチだった。基本的に毎回何か書くことになるので、変数とは~みたいな解説だけで終わる回がほぼ無いのも飽きなくてよい。
Python入門(と言ってはいるがまだこれだけで発展編はない)の見出しは「プログラミングとは」「条件分岐・比較演算子」「ループ処理」「リスト」「辞書」「多次元リスト」「関数」「クラス」「クラス発展」「例外処理」に各5~8講座*3分+演習、という感じ。クラス発展の途中で行けそうだと思ったのでドロップアウトして実製作に移った。実際関数まで理解していれば、この程度の小さなツールには十分だった(もしかしたらクラスを使えば多少楽になった場面はあったかもしれないけど)。
また、これは書いてる今気づいたことだが、上のコースで学んだことで、実際に役立たなかったものはほとんどなかった(強いて挙げれば辞書くらい?使えてないだけかも)。このこともコース構成の優秀さを示している。
ここまででだいたい2週間くらい。
もともとこのサービスは知っていたのと、谷合先生が実際に使っていたように、便利そうなライブラリのcshogiが主にcolab(jupyter)上で動かすことを意図しているようだったので、まずここから入った。最初はcshogiが列挙してくれる特定局面での合法手をリストに入れて、そのリストの項目数=その局面での合法手の数を出力することから始めた。これは本当に簡単にできて興奮した。
学習と好きなことが直結してると、こんなサンプルコードみたいな簡単なことで喜べるのでコストパフォーマンスがよい。
cshogiのチュートリアルで紹介されているレサ改というAIがどうもmultipv(有望な候補手を2手以上挙げる)に対応してないらしく、強さ的な問題でいずれ手を出すつもりだった予定を繰り上げてやねうら王との連携を試みる。
makeって何?あー、もりかしてMakefileが無いと動かない?(これを書いている今もこんな理解である)みたいな人間でもなんとかやねうら王をビルド?することはできた。レサ改をcshogiに読ませる数行のサンプルコードがとても役に立った。今でもあの完成品らしき拡張子が無いファイルがなんなのか分かってない。(なお、評価関数nn.binが無いと怒られたのでどこのご家庭にもある水匠4のそれをぶち込んだら動いた。評価関数とやねうら王の分担は今もって理解があやふや)(また、途中でAyane[やねうらお氏謹製ライブラリ]も使おうとしたがcolab上では上手く動かす方法が分からなかった)
一応これでcshogiで局面の最善手と次善手およびそれらの評価値を呼び出せるようになったのだが、単にdebugでずらずらと余計なものまで出力するのではなく、重要な指し手周りのinfoだけ出力するようにしようとしたが、上手いやり方がわからず、結局こうなった。
sys.stdout = open('out.txt', 'a') engine.go(listener=print)
ここは絶対もっとマシなやり方があるはずなので、識者の教えを請いたい。
Colab上でまあまあ目処がついたので、この辺りでPythonの環境を作った。ここまでそれをやっていなかった理由は、「おま環」トラブルの可能性をなるだけ遠ざけておきたかったからである。環境が悪いのか俺が悪いのか分からない、というのは初心者にとって限りなきストレスである。あーネットが繋がらなくてルーターの設定や接続とか支払いとか文字通り部屋をひっくり返しながら調べてたら実はフレッツ自体が落ちてた件を思い出してイライラしてきた。cshogiはJupyter上で動かすことを意図しているようなので、それで動かなければ自分の書き方が間違っているのだとほぼ確実にわかる。
まあこの辺りはいろんなサイト見ながら仮想化などしつつ普通に。仮想化が何か分かってないんですけど。
これまでColab上で書いてきたものは多少の書き換えで動いたので、ローカルにJupyter notebookをインストールして、数字の計算とグラフ化を試みる。
ちなみにこの時点で得られているデータはこんな感じ。
go info depth 1 seldepth 1 score cp -47 multipv 1 nodes 483 nps 241500 time 2 pv 3c3d info depth 1 seldepth 1 score cp -86 multipv 2 nodes 483 nps 241500 time 2 pv 4a3b info depth 2 seldepth 2 score cp -53 multipv 1 nodes 847 nps 423500 time 2 pv 3c3d 9g9f info depth 2 seldepth 2 score cp -68 multipv 2 nodes 847 nps 423500 time 2 pv 8c8d 7g7f info depth 10 seldepth 17 score cp -78 multipv 1 nodes 100163 nps 1963980 time 51 pv 8c8d 2f2e 4a3b 7g7f 3c3d 2e2d 2c2d 2h2d 8d8e 6i7h 8e8f 8g8f info depth 10 seldepth 17 score cp -111 multipv 2 nodes 100163 nps 1963980 time 51 pv 3c3d 7g7f bestmove 8c8d ponder 2f2e go info depth 1 seldepth 1 score cp 117 multipv 1 nodes 206 nps 206000 time 1 pv 2f2e info depth 1 seldepth 1 score cp 78 multipv 2 nodes 206 nps 206000 time 1 pv 7g7f ...
今回の小目標は、goで区切られた中から下から2行目と3行目のcpほにゃららを取得していい感じのリストにする、というものだ。この辺りは正規表現でなんとかなるだろうと見通しを立てたが、実際そうなった。
ただ、後手が見たときの評価値が後手目線なので、それだけにマイナスをかけるのはどうするか(そうしなければ、先手+3000点の次が「後手から見て」-2900点だったりして綺麗にグラフにならないのだ)を調べるのに結構時間が掛かった。
また、詰み周りでまたプラスマイナスやカンストの絡む計算をしたくないのもあり、数値にNaNを入れてグラフ表記を省略することにしたのだが、そうするとnumpyの関係で整数(とNaN)しか扱わないのに浮動小数点で計算しなければいけなくなって若干気持ち悪かったり。まあ動くのでヨシ!
この時点で、ローカルにKIFファイルを保存し、pyファイルでcshogiと水匠を動かし、Jupiter notebookを開き評価値グラフと手の広さのグラフを重ねて表示する、というそれなりのものは出来上がった。
簡単に言えばpyファイルで1手10万局面(森内チャンネルに出てたHEROZの方が使ってた数字をそのまま使っているので特に意味は無い)探索させ、最善手と次善手についての生の評価データを吐き出させ、ipynbでそれを整形し、グラフ化している。
基本的に全部VSCode上でできるので、慣れれば計算時間も含めて10数秒で結果が出るのだが、このワークフローはいかにも美しくない。
なので、Flaskという簡単らしいフレームワークを使ってローカルでWebアプリとして使えるようにしようと思った。inputとoutputをどうにかするだけだから余裕やろ。
Google colabを触り始めてからここまで1日。圧倒的成長!
Paizaラーニング再び。後半ではデータベースとか本格的な話もあるようなのだが、txtに書き込む一行掲示板を作るまでの前半部を高速で履修(演習は全部飛ばした)。なるほどー、こうやってやりとりするのね、と最低限は完全に理解した。
Jupyter向けのコードを普通のPythonに直してあっちで数字を出してこっちでそれを受けて元に戻して……とかやってると循環参照か何かで怒られることに。その対策に細かく部分を分けて関数にしたのだが、その場合ってもしかしてdefの内部しか読まれない?(共通部分も読まれると思ってた)(いや、共通部分は読まれるけど他のdef内が見えないのか?何も分からん)なるほど。こうなると関数の内部から上に戻るためにクラスとか欲しくなるのかなーという感想。
最終的にWebに公開しようとこの時点では思ってたので、txtに一旦出力するのが安全性的にどうかとか考えてたのだが、テキストの読み取り周りでハマる。結局抜け出せず諦めた。
以降は、HTMLにダブルクオートが抜けてるのに一時間気づかないとか、FlaskのXSS対策の対策をするとか、ファイルの書き込み設定をミスって2万手くらい蓄積されて評価値グラフが大変なことになったが、原因に気づかずひたすらグラフ生成部を調べ続けるなど、非本質的な問題にかかずらっていたので書くことは特にない。
なので、最初にgitignoreしてなかったせいで1万ファイルくらい上げそうになったけど、それ以外は特に問題も無く。中間報告からここまで2日ほど。結局1ヶ月かけずにプログラミングをそれなりに身につけることが出来た。「プログラムを覚えたければ作りたいものを見つければいい」というのは本当だな、と改めて思った。
https://anond.hatelabo.jp/20220107060727
どれくらい書けるようになったのか、を見たい方は主にvalue_output.py(将棋AIに思考させてデータを取り出す)とgraph.py(データを整形してグラフを書き出す)を見ていただければいいかと思います。
最初にPaizaを教えてくださったYoutuberの方、cshogiを初心者でも使いやすいように作って展示してくださったTadaoYamaoka様、水匠開発者のたややん様、水匠含めこんにちの将棋AIの基盤を作ってくださったやねうらお様、cshogiを通して利用したpython-shogiのKIFパーサーを書いてくださったTasuku SUENAGA様に、厚く御礼申し上げます。
巷のごく一部で話題の「アイの歌声を聴かせて」を見たので、表題の件について、私の狭い観測範囲(vivyとか見れていません)の中で例を挙げて書いてみる。ネタバレアリなので注意をお願いします。
他にもこういうのは良かった悪かったというものがあれば教えてもらえるとありがたいです。
テクノロジー描写についてはよく出来てたと思うが終盤は感動で押し切っちゃえ!感がどうにも否めない。2回目見ると1回目感動したところでこれいいのか…?となる描写がちらほら。
アイが最終的に衛星からネットワークにつながったありとあらゆる機械を操作し放題オチとシンギュラリティ疑惑でこれを思い出した。
ぶっちゃけコロナの影響という言い訳をしたところで話そのものが途中からガッタガタなのであまり良い例とも言えない気もするが見た人も多いと思うので書く。
とにかくAIがやる必要のない仕事ばかりやっている点が目に付く。
AIがトレンドだし出してみるかみたいなノリ以上のものではない。AIはマスコットキャラクターになっているのも正直センスが古い
昔からAIと人間の交流でドラマを作るといった話はよく出ているが、昔と今とで違うのは「ラーニング」といった要素が取り込まれている点だと思います。
ロボティクスとAIをごっちゃにしがちなのは今も変わりませんね。ここをきちんと分けるにはネットワークのお勉強も必要だし何より直感的にわかりにくい、人を選ぶ内容になるので仕方ないところもあると思いますが。
目的によるんじゃないの?
壊れた自動車を直したり、新しい自動車を作ったりするには自動車の仕組みを理解しないといけないけれど、ただ乗るだけなら別に中の仕組みなんて知らないでも乗れるでしょ?
ツールを単に使うだけなら、別にツールの中身なんて知る必要はない。便利な使い方さえ知っておけばいい。
ツールを直したり、新しいツールを作ったりしたいと思ったら、どうやってツールが作られているか理解しないといけないから、コンピュータサイエンスが必要になってくる。
まあ、コンピュータサイエンスとざっくり言ってもいろいろ含まれるよね。
自分が学生時代に習ったもので記憶に残っているのだと、アルゴリズムとデータ構造、プログラミング言語処理系、オペレーティングシステム、コンピュータアーキテクチャ、ネットワーク、分散システム、符号理論...くらいかなぁ。
こういうのホントいっつも思うんだけどさ
自分の属性や自分の好きなものが叩かれてばかりと十分すぎるほどわかっているのに、どうしてわざわざ見に行って悲しんだり怒ったりしちゃうの?
知ってる奴で、まとめサイトの見すぎでついには猛虎弁ラーニングしちゃった変なツイ腐ェミまでいるんだけどさ、どうしてそうなるまで入り浸っちゃうもんなのかなあ?
いやまあ大体わかってるんだけどさ
はっきり言うけどね
お前らどうせな
まず男やオタクに対する侮蔑や反感こそが先にあって、それを正当化するための大義名分を必死で探し回っちゃってるだけ
もっと言えばそれだってどうせ親や周りの人間から受けた何かを、今の世の中の叩きやすい対象に向かって八つ当たりしてるだけでしかないの
まあ別に叩きたいなら叩いてくれて結構だけどさ、そのたびに「傷ついたー」だの「攻撃されたー」だの、いちいちソシャゲの捨て身バフみたいなクソしょうもない真似すんのやめねえ? ってそういう話よ
ここら辺はまあ個人差あると思うんだけど
俺はオタクが雑に叩かれてるとわかっていながら、『実話BUNKAタブー』なんていちいち読んだりしねえよ?
色々なぶくまで紹介される Python 等の資料について、一応初心者は脱している身として、私見を元に初心者に向けたおすすめ度を紹介していく。
URL: https://www.python.jp/train/index.html
Python 情報サイトの老舗である Python Japanの初心者向けコンテンツ。若干覚える量が多いので挫折が心配になる分量ではあるが、普通の初心者を意識した内容であり、初学者にもおすすめできる範囲の内容と考える。
勿論、有償の書籍のほうが充実したものも多いだろうが、無償の中では比較的初心者向け。
URL: https://paiza.jp/works/python3/primer
動画で学べるのとそこそこの範囲を網羅しているのと、環境はサービスが提供しているのでインストール周りを気にしなくていいのがメリットとなる。
逆にいうと説明が音声のみなので自分のペースで進めたい人には少しもどかしいかも知れない。
有料サービスに申し込むとエンジニアに質問ができるということなので詰まった時にいいのかも知れない
(とはいえ初心者の質問であれば、teratail 等で訊けばいいと思う。世話になった分のチップ的な課金ならアリかも知れない)
URL: https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/subtop/features/di/pybasic_index.html
他の言語をかじったことがある人が詳細を知りたい時には便利だが、初心者にはちょいちょい分かりづらいところがある。
特に第一回目はわからないところは無視してスルーしないと、難しそうな資料だと勘違いされそうなので、構成もう少し考えればいいのにと思う。
このレベルの情報が無料公開されているのは純粋に素晴らしいと思える。
URL: https://mitani.cs.tsukuba.ac.jp/book_support/python/
「Python ゼロからはじめるプログラミング 」の著者が、著書の副読本的にまとめたPDF(スライド)が公開されたページ。網羅性も高く、図解もありそれなりにわかりやすい。
ただし、著書を教科書として授業する際に便利な資料として想定したものと思われ、詳細な解説は著書を参照という内容になっているため、初心者向けかと言われると少し悩んでしまう。
プログラムに関する知識がまったくない人であれば、先に紹介している ゼロからのPython入門講座、paiza ラーニング 、 @IT 等のコンテンツで基本を押さえて、その後で振り返りとしてスライドを参照するのが良いかと思う。
あるいは、著書を買うかどうか参考にするためのサマリーとして割り切って読み進めるのが良いかも知れない。
URL: https://www.stat.go.jp/teacher/comp-learn-04.html
VIA:b.hatena.ne.jp/entry/s/twitter.com/tankazunori0914/status/1451365384238428161
これは Python というよりAI関連の話が中心となった資料で、7章におまけ程度にPythonの基礎も扱われている。
機械学習をやりたくて Pythonを始めようという方も一定数居るだろうから、Pythonをある程度押さえた上であれば有意義なコンテンツと思われる。
コメント時は軽く眺めた程度だが、後でちゃんと精読しようと思える程度にはまとまっている。
URL: https://utokyo-ipp.github.io/
既に元増田に書いた通りだが、東京大学の学生向けの資料であり、遊びがなく、万人向けとは言い難い人を選ぶ資料である。
よって、最初の講座としてこの資料を選ぶのは、学校の教科書・学業が大好きで、読むのが苦にならないという人だけが推奨で、それ以外の人は避けよう。
とはいえ、よくまとまっているいい資料なので、ステップアップの際に復習を兼ねて目を通す分には悪くない。
URL: https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/265459/1/Version2021_10_08_01.pdf
例の3000ブクマは2019年の資料だったが2021年の資料が掲載されているので、掲示はこちらを採用した。
イラスト等も交えて丁寧に解説しているが、本題の前にコンピュータ史のようなコンテンツがあったりするのがアカデミックな資料だけあるなという印象。
あと例えば以下のようなコードがある。(資料92ページより引用)
# x の平方根を求める
x = 2
#
rnew = x
#
diff = rnew - x / rnew
if (diff < 0):
while (diff > 1.0E-6):
r1 = rnew
if (diff < 0):
※コードのインデントがうまく働いてくれなかったので仕方がなく全角スペースで表現している。不等号も全角に変えている。コピペなどの際には注意されたし。増田記法よくわからん。Markdownで書かせて!
Python の初学者に平方根の計算という問題を与えてもなぁと。元々は現役の大学生に渡す資料なので普通に解けるでしょうけども。人を選ぶというのはこういうところを加味しての発言である。
URL: https://chokkan.github.io/python/index.html
chokkan.github.io/mlnote/index.html
Python 早見帳も必要なものを一通りまとめたコンテンツになっていて東大のコンテンツに近い。既に東大のコンテンツを試した人であれば新しく試す必要性は薄いと感じる。
機械学習のコンテンツはそれなりにボリュームがあるが、やはリファレンス的な使い方がおすすめで、別の資料で基礎を学んだ後に、知識の定着度を確認するために使うと良いだろうと思う。
URL: https://cauldron.sakura.ne.jp/thinkpython/thinkpython/ThinkPython2.pdf
Pythonそのものを掘り下げた書籍。オライリーの同書籍の日本語訳版である。
端的に述べれば中級者向け教材。簡単にPythonを修めた人が更に知識を深めるために利用すると良い。
解説画像などが一切なくてもコードを読めばわかるというレベルの人におすすめ。
オライリーと聞いて内容の想像がつくような人であればまず間違いないだろう。
他言語を学んだ人がPythonを新たに学ぶ際には申し分ないと思う。一方で初心者が最初に手をだすべきとは思えない。
URL: www.kunitomo-lab.sakura.ne.jp/2021-3-3Open(S).pdf
VIA: b.hatena.ne.jp/entry/s/twitter.com/tankazunori0914/status/1451365384238428161
自分は公開されたという話があった時に読んだが速攻で挫折した。Python 初学者には必要のない資料と考えてOK。
分析をやっていきたいという人も取り敢えず P14 の練習問題を読んでみて、こういう資料で学んで行きたいと思えなかったら素直に積読しておけばいいと思うの。
ある程度分析問題をこなしたあとのステップアップに使用するのが良いかなと思える資料である。
※URLの登録数に制限があるので、一部は意図的にリンクを切っています
ひやかし程度にぶくましてるだけなら別にいいのだけども、本当に Python を習得したいのであれば、ある程度「初学者」のためのコンテンツをあたって挫折しないように学習するべきだと思っている。
Python 自体は習得しやすさとかライブラリの充実度とか結構バランスがいい言語だと思ってるので、沢山の人に普及するといいなという思いから、このようなコンテンツをまとめてみた。
誰かの役に立てばいいなぁ。