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猫好きな老体気味SEの備忘録

タイトル通り、不定期更新、基本猫の話題は奥さんのブログに他力本願

春は新しいことを始めましょう

都内では桜が咲き始めて来て、facebookなどのSNSでは桜の写真が多数。

まだ五分咲きになってるくらいかなぁ。

今年も花見ができずに過ぎそうですが、皆さんは楽しんでますか?

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さて、

新学期や就職、新しい職場など、環境が変わる時期でもありますね。

環境が変わらない人もこの機会に新しいことを学んでみてはどうでしょう。

 

僕も新しい講座に挑戦しようと思ってます。

これまで何回か紹介したUdemyという学習サイトが、4/12までの期間限定でめちゃくちゃ安く受講できます。

 

なんと95%オフですよ。

 

24000円の講座が1200円ですね。

 

講座の分野も多岐に渡っていて、

英会話

ゴルフ

マッサージ

メンタルヘルス対策

写真

こんな感じで、システムエンジニアでなくても学べる講座がたくさんあります。

 

基本動画の教材を見るだけなので、講座によっては通勤時間中に修了できてしまいます。

もちろん、インプットしただけでは習得まではいきませんし、画面のコンテンツをちゃんと見ながらやらなきゃいけない講座もあります。

 

僕は心理学やグラフィックレゴーディングを学びたいと思ってます。

 

マッチする講座があるといいのですが、、、

 

注意点としては、

修了期限がないことです。

いつでも受けられるし、休めるというメリットはありますが、休むと再開させるモチベーションがなかなかでません。少なくとも僕は。

 

なので、やはり自分なりの目標設定をして、できるだけ短期に終了して、ブログでも発表会でもなんでもいいので、アウトプットして、可能ならフィードバックもらいたいですね。

 

でも心理学は、応用だらけになりそうなので、うまく習得できたか認識しにくそうですけどね。

 

4/12までの特別料金です。

急ぎましょう。

 

いよいよWorld GO Championship

WBCで盛り上がっていますが、その裏で囲碁も頑張っています。

特設サイトはこちらです。
ワールド碁チャンピオンシップ | -世界最強棋士決定戦-【公式】

 

私はこれまで囲碁のルールを全く知りませんでしたが、

今から2W前にGaccoのサイト「《gacco特別企画》『囲碁とAI』についてで学び、なかなか奥が深いというか、難しいゲームだとわかりました。

この講座は2部構成になっており、囲碁及び人工知能について何も知らなくても大丈夫です。動画を見ながらとても簡単に学べます。

第一部囲碁のルールについて、本当にわかり易く解説されています。
ルールが簡単なのに、対戦パターンが非常に多いので、囲碁ファンが世代を超えていることも納得でした。
まずは囲碁ソフトで、6路盤や9路盤でパタン慣れをしてから、19路盤(公式の碁盤)でやってみるのがいいんでしょうね。

第二部が「知っているようで知らないAIの今と未来」。
Google Deep Mind社が開発した囲碁AI「Alpha Go」が元囲碁世界チャンピオンに4勝1敗で勝利したのが2016年3月。

オセロは1997年に世界チャンピオンに勝利、チェスも同じ年。

将棋は、今では人間棋士より強いと言われるようになったのが2012年頃かららしいです。詳しくは、人工知能VS人間の戦いの歴史(将棋編) | 囲碁インフォメーションに書いてあります。

 

ここまで来たら、碁会所通いまっしぐら、、、

それもいいですが、

人工知能について「深く」学んでいくのも楽しそうです。

囲碁AIは、元々モンテカルロ木という手法で構築されていましたが、コンピュータ資源が安価で多層で使えるようになった現在では、ディープラーニング(深層学習)を組み合わせているのです。

個人や中小企業レベルで人工知能プラットフォームを作るほどの安価な環境はありませんが、使うアイデアを試したり、独自のサービスを構築したりする環境にはなっています。

なので、

どういうアルゴリズムが搭載され、どんなことに強いのかを理解し、
強くするためにはどういう取組をすべきかを学んで、試していくのはよい時期に来ていると感じています。

下記のリンクは、先日紹介したeラーニングのUdemyから提供されているものです。
TensorFlow Users Groupも立ち上がっています。(私も初回の会合に参加して、おはよう日本に映ってしまいました)

https://www.instagram.com/p/BQDSZipgpUx/

ゴルゴ♂黒猫はなかなかうまく撮れないけど、ゴルゴは静止していてくれるので、可愛く撮れる。#catstagram #cat #neko #猫 #ねこ #ネコ

通信講座の可能性について

 去年の8月くらいに会社の人材育成の一環で、Udemyの通信講座を受講させてもらいました。

私が受講したのは、「Power BIで学ぶ、データサイエンティストの分析プロセス」というものでした。コース内容がビデオ1時間と非常に気軽に受けられるのと、当時6,000円のコース料金を会社が負担するというので、管理職枠で受けさせてもらいました。

 

これがなかなか楽しいですね。

データ分析は、PPDACサイクルというプロセスを基本とします。
出典:Mackay & Oldford(1994)

  1. Problem:課題の発見
  2. Plan:課題解決に向けた計画立案
  3. Data:データ収集
  4. Analysis:データに基づいた分析
  5. Conclusion:解決策の提示

それで、また1で新たな課題の発見を行うというものです。

この講座では、データ分析プロセスをMicrosoftのPower BIというツールで行うことが目的なので、DataとAnalysisをスコープにしています。

それ以外の部分については、下記のgaccoサイトで学べます。

すべて動画の講座なので、通勤時間を利用した学習に最適です。

Udemyもgaccoも、再生速度が1.5倍速、2.0倍速と早くすることができますので、聞き取れるようでしたら早く学習を終わることができます。

 

ただ、実習というか練習を重ねないと身につかないので、講義を聞いたら可能な限りアウトプットしていきましょう。

要は、講義は合計数時間の動画を見るだけですが、目の前の課題解決を題材に自分のものにしていく時間がどれだけ持てるかがポイントです。

Youtubeのノウハウ動画を探すよりは、体系的にまとまっていますし、

個別の質問も行えます。どこまでOKかは聞いてみないとわかりませんけどね。

 

Udemyの話に戻ります。

英語の講義が苦でない人は、相当なコースの選択ができます。

人気があるコースは、結構安くなりますし、技術本を買うくらいの値段で受講できますよ。しかも受講期間はおそらく無期限です。

会社で受講するときは、四半期予算だったので、3ヵ月で終了という制限がありました。

 

現在、キャンペーン中なので、春を迎える前に1つ受講してみてはどうでしょう。

猫の殺処分ゼロについて

今朝テレビで相模原市の猫のボランティア団体の特集やってました。
あんな怯えてる猫たちを追いかけ回して保護して、
殺処分ゼロ
というお瑣末な内容でビックリした。
人間がゾンビを追い回すゲームに似てました。朝から不快。

訴える場所が違う。


ボランティア団体の維持費用が年間1千万かかるとか言ってたけど、それ妥当な費用かの検証もない

その1千万をどう見せるかによって印象か異なると思う。


例えば、猫を生涯飼育する場合1匹あたりにかかる費用と寿命の相関を示して、ペットショップで買うにせよ、ボランティア団体から譲り受けるにせよ、猫とのライフプランを本人に書かせて誓約書にするとかがいいんしゃないかな。

とにかく人間を恐れる猫を生み出さないで欲しい。

犬も同じだけど、家族に迎えるなら生涯飼育は全うして欲しいし、面倒見れなくなるまで増やさないで欲しい。


団体に保護された後もその後遺症は続くので、全く幸せになっていない猫がいたりもします。

そういうのを出さないようにするのがボランティア団体やブリーダーやペットショップでないといけない。

 

また、飼うと決めたら

その子の死を看取るまで愛情を持って、必要なお金をかけて育てて欲しい。

お金の話でいえば、人の子よりお金はかかりません。逆にいえば、犬猫の途中放棄する人は人間を育てられないことになりますね。

 

 

2017.01.20 追記

都道府県や市町村が殺処分ゼロとか言ってるけど、実態はボランティア団体に横流ししてるだけですね。

どれだけの謝礼をボランティア団体に支払ってるのか、はたまた払ってないのか、どちらにせよ横流しした猫が生涯幸せになる金額は渡してないでしょうね。

 

まあボランティアなんで、そこは全額もらうのはポリシーにも反するとは思います。

だったら、市町村などの自治体が犬猫の保護や処分に使ってた費用を、愛玩動物飼育の適正化の法整備活動費に使えばいい。

  • 生体の店頭販売禁止
  • 厳重な飼い主審査の適用
  • 飼育放棄は人間の死体遺棄相当の刑法適用
  • ブリーダーの国家資格化
  • 個体識別の仕組み、未登録者は不法滞在相当の刑法適用

 

とか。

※既に整備されてるかは調べてません。

 

 

ボランティアさんには頭が下がります

とかツイートしてる人

ほぼ何も関与してないですね。

お金を出すわけでもなく、シェルターを無償で手伝うわけでもなく、保護猫を自分で育てていくわけでもなく、なんとなくシェアする事を自分の役目と思ってる。

フォロワーが10万人以上いるなら別ですよ。十分支援に繋がると思いますから。

 

 

確かに処分はゼロですが、
ボランティア団体が預かって、十分な対応ができなくて死んでしまう猫がかなりいます。

横流しの結果です。

 

なので、

不幸な犬猫を増やさない仕組み作りにお金を使っていただきたい。

ボランティアに横流しされた猫たちにも個体識別を適用し、適切な飼育がされてるか管理すべき。譲渡するときに登録内容を変更するだけなので楽ですね。

 

相模原なボランティアは、全国のボランティア団体と同じ規模と想定すると、

市町村数=1741 x 1000万円

なので、約174億円

この規模のシェルターが全国に1741個もあるかはわかりませんが、毎年そんな金額が不幸な猫を市町村が横流しした猫に必要という計算にはなりますね。

 

ちなみに犬が含まれてません。

犬はもっとお金がかかります。場所も必要です。レトリバー系の大っきい犬種になると相当な広さが必要でしょうね。

対数は猫が多いのですが、お金がかかるのは圧倒的に犬です。

散歩も必要だし、しつけも。

犬の飼育は大きさによって変わりますが、猫と同じ大きさの小型犬で3倍〜5倍の手間がかかると思います。

なので、猫のシェルター収容数の1/5くらいが適切なんでしょうね。

 

 

https://www.instagram.com/p/-alHUFtZog/

JJ♀3連休最終日の午後#cat #neko #catinstagram #猫 #ネコ

 

 

 

人はよりクリエイティブな時間を待つ

先日行って来たスマートフォンコマースや最近のバズワードである人工知能の話で感じたことを書いてみようと思いました。

 

人工知能バズワードに見えてますが、実は既に人間の生活の中に入り込んでます。

今のスマートフォンは、一昔前のスーパーコンピュータ並みの処理能力があり、当時の機械学習で処理できる量は、同じようにこなせるわけです。

 

要するに記憶容量が増えて、高速な記憶装置があって、計算能力がパンパないということなんです。

ただ、人工知能とか、機械学習ってのは、経験が蓄積されないと何の役にも立ちません。

 

その経験値を高めるためにもデータを集め、分析して、結果を検証します。

検証には、時間と金と人が必要となれば、検定して、尤もらしい答えを導いたり、論破することになりますね。

 

データは多ければ多いほど、予想が当たりますよね。

そんなのを人間の頭でやりだすと、記憶容量の限界しか掘り起こせませんから、コンピュータにやらせるわけです。

コンピュータはそのままだと、人間のように勝手に考えてくれませんから、考えないで答えが出せるように人間が教えてあげるのです。

 

何が言いたいかわかりましたか?

 

コンピュータは教えないと何もしてくれません。それが人工知能と言われてるものを搭載してても、何をどのようなロジックで導いて欲しいかを教えないと、何もしません。

人工知能の私の解釈は、人間の限界をはるかに超えた記憶を自由に吐き出すものと考えてます。

 

2016.10.12加筆

大事なことを書き忘れてました。

人工知能は、命令通りに動くのではなく、動いた結果を学習して、新しい結果を生み出すロジックが組まれています。

この学習結果が狙った通りなのかなんてのは多分わかる人いないんじゃないかなぁ。

むしろ、その新たに出た結果を使って、また新しいロジックを人間が考えるというのを繰り返して行くんだと思います。

 

そんな解釈をしているので、人工知能が脅威かというと全くそんなことは考えてません。

脅威になるのは、恐ろしいロジックで人間を恐怖に陥れるロジックが搭載された人工知能に学習させてベテランの領域になってる状態です。

 

間違いなく人工知能に人間が支配されることはなくて、人工知能に搭載されたロジックを考えた人間たちの利益のために従ってるだけなのです。

怖いですか?

現実、こんなものが世の中に一気に出回ると思いますか?

 

 

感のいい人は気付きましたね。

GoogleAppleスマートフォンがかなり出回ってますよね。

人工知能とかビッグデータとか得意な企業です。

どちらがシェアが多いとかあまり関係ないです。アプリは両方のスマホで動くものが結構ありますよね。

両方で動くアプリは、間違いなく、世の中の人間たちをクリエーターの描いたシナリオで動かそうとしてます。

 

スマホは、一昔前のスーパーコンピュータです。

人間の処理能力は超えてます。

 

 

リエーター側に行かないと、全て吸い取られてしまうかもしれませんね。

 

2016.10.12 加筆

今更クリエーターとか無理そうなので、

人工知能機械学習での結果を見てからヒントを得て、アイデアを出すというproblem & planな役回りを目指します。

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