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こんにちは、Takum!です。 リフレッシュ休暇に向けて、ツーリング仕様のサドルバッグなどいろいろと用意しつつ、ZWIFTトレーニングを重ねてます。が、遅々として計画策定が進みません。 今年かぎりで、今仙台で取り組んでいる プロジェクトが終了 になってしまったのです。いや、詳しくは語るまい。というわけで、年明けからは心機一転、東京で進んでいるプロジェクトのお手伝いをすることになっています。個人的な心情としては、仙台に拠点を置きつつ、通いレベルでプロジェクトに参加できるといいんだけどなぁ、というところですが、東京に籍を置け、と言われる日が来るかもしれません。。。 というわけで 出発地点に 東京というオプション を加えざるを得なくなりました。

こんにちは、テレワークの後はジョギングからローラー台に変わったTakum! です。 ついにZWIFTの課金をしてしまいました。これで月25kmの呪縛なく、冬でもペダルを回してトレーニングができます。あとは続くかどうか…ですね。 さてリフレッシュ休暇取得まであと半年と迫る中、仙台でのプロジェクトが終息してしまい、もしかしたら東京転勤を言い渡されるんじゃないかと毎日気が気ではありません…。そんな背景もあり、なかなか計画が進んでいません。

前回 は、線形回帰をPythonを使って、 数式で解くパターン 最急降下法を力技でやるパターン 最急降下法を行列で解くパターン ScikitLearnのライブラリを使うパターン の４つの方法で実装してみました。 最後に、最急降下法が収束する様子を観察し、それぞれの方法でのパフォーマンスの比較をしてみようと思います。

こんにちは、週末ローディー、平日ツーキニストのTakum!です。 今年は入社20周年という私でありますが、会社がリフレッシュ休暇をくださる年であります。来年6月までに5日お休みをくださります。家族旅行？　とも思っていましたが、妻は仕事があるし、息子も夏冬春休み以外は学校があり、なかなか予定合わせられそうになく、一人旅を計画しています。

前回 は、線形回帰の手法として用いられる、最急降下法について説明しました。 今回は、これまで導いてきた式を使って、実際に最急降下法を試してみたいと思います。 私の環境は、Python3で作った、Jupyter Notebook上で実行しています。

続きまして、次のアプローチを紹介します。 前回（その１、数式で解く） では、数式を使って解くことができました。しかし、解くことができたのは、直線にて近似する線形回帰だからです。目的関数がもっと複雑で2次関数や指数関数などになったり、特徴量が3つ、4つと増えていくと数学的なアプローチが難しくなります。それに備えて、ほかの方法を理解しておきましょう。

こんにちは、デジタルイノベーターのTakum!です！ Googleさんに粋なお祝いをしていただきました。Google Mapのストリートビューに立つ人間のアイコンがパーティーモードになりました。時差の関係で翌日の今日気づいたのですが。こういう遊び心は好きです。ちなみに昨日は特別なこともなく普通に酔っぱらって寝ました。はい。 誕生日のストリートビューのアバターはパーティー！ さて、AIを謳っておきながら日常の多忙にかまけてろくなブログ書いていませんでしたが、たまにはきちんと理論をまとめておきたいなと思い、重い腰を上げました。今日は、機械学習の基本中の基本、「線形回帰」についてまとめたいと思います。

こんにちは、本日が誕生日のTakum!です。歳の話にはしません。 さて、とあるお客様のメールの登録が弾かれて困りました。 お客様のメールアドレスは、ドコモ携帯の hogehoge.@docomo.ne.jp というものでした。

こんにちは、Takum!です。 スマホの回線をUQからOCNモバイルONEに変えて1か月。MUSICカウントフリーの威力によりギガが余りまくってしまった9月を振り返ってみようと思います。

こんにちは、Takum!です。 一昨日は初めての牡鹿半島ライド、「ツール・ド・東北　牡鹿半島チャレンジグループライド」を満喫してきました。日曜日がメインイベントで、土曜日は裏番組的なイメージですが、年々土曜日イベントも増えてきましたね。今日はその振り返りをしたいと思います。

こんにちは、Takum!です。 今週末はいよいよ、ツール・ド・東北 2018の開催です。私は15日土曜日の 牡鹿半島チャレンジグループライド  100km に参加します。牡鹿半島へは震災後は初めてどころか、18年くらいぶりです。 実は先々週7kmほどランニングした時に膝を痛めてしまい、まだ引きずっているので少々不安です。 さて、いよいよ大会が近づいてきたということで、コラボイベントが開催されています。 TVアニメ「弱虫ペダル」のキャラクターたちが、「ツール・ド・東北」に参戦 !? ＃東北ペダル 弱虫ペダルファンなら、見に行かなければなりませんね！！　ということで、仙台駅で9月11日から始まった展示を探しに行きました。

こんにちは、デジタルイノベーターのTakum!です。 現在従事中のプロジェクトで、POC環境をリリースしました。 POCの内容については後ほどご紹介することにして、POCの環境と生産性について言及してみたいと思います。

こんにちは、Takum!@会議リスニング中です。 今日は、スマホのSIMをUQモバイルからOCNモバイルONEに変更したお話です。 今までのスマホ環境 今までau端末のXperia Z4(SOV31)を使用しており、2年縛りの解けた時点でUQモバイルを使っていました。UQモバイルは速度にストレスを感じることもなく、3GBプラン毎月ほぼ2000円以内で済んでいましたので、まったく不満を感じることはありませんでした。 まさかの突然の故障

こんにちは、テレワーク推進班（自称）のTakum!です。 これからマメに日頃のことなどを書き綴るようにしていこうと思い、久しぶりにぶろがーを開いたところであります。 今日は、テレワークを始めて、約１か月となりましたので、これまでテレワークをやってみての感想を書いてみようと思います。

StravaのAndroidアプリとFitbit Charge2×Fitbit Androidアプリで保存したライドログデータを比較してみました。 StravaのWeb画面からはGPXファイルが、FitbitのWeb画面からはTCXファイルをダウンロードすることができます。 これらはどちらもXMLファイルですが、フォーマットが違います。詳しく見てみたいと思います。

## 先日購入したFitbit Charge2と、今まで使っていたSony SWR12(SmartBand2)の比較をしてみようと思います。

## 先日、Fitbit Charge 2を買いました。 今までSonyのSWR12を使用してきていますが、ディスプレイが無いので、いまいち状況がつかめなかったんですよね。 ごくたまにLifelogアプリを開いてピークを確認する程度でしか使っていませんでした。 最近会社の福利厚生ポイント制度で、Fitbit製品が割引になるキャンペーンがあり、それを利用しました。新製品でもないCharge2ですが、ひそかにサイコンとのペアリングも狙っていましたが… まずはスマホアプリでいろいろと楽しんでいます。 Bikeトラックモードにしたところ、STRAVA同様にライドログが取れました。しかし結果は同じではありませんでした。今回はその比較をしてみようと思います。

[Google、1人の声を聞き分ける「カクテルパーティー効果」ディープラーニングモデル(ITmedia NEWS)](http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1804/16/news060.html) - 人間には、パーティー会場のようなあちこちで会話がされている状態でも、目の前の人が話している会話を分離して理解する「カクテルパーティー効果」という能力がある。 - Googleは、ディープラーニングによってそれを学習し、複数の会話を分離することに成功。 - ただし、音声だけでなく、話者の口元を見て学習。 - 学習データには、YouTubeの動画に雑音を加えて作成。 なるほど、ディープラーニングでできそうな技術である。雑踏の中からいろんな情報を引き出すことができそうですね。 私は、このカクテルパーティー効果という能力を持っていません。いわゆるアスペルガー症候群というやつ。 なので、完全にAIに敗北です。 - 一昨日、通夜、昨日、葬儀があったのだが、疲労が増してきた火葬場の待合室。知らない人と話すのに疲れていたので、壁際にもたれて目を閉じていたのだが（社交性ゼロですみません）近くの子供たちの会話、向こうの姉妹の声、あっちの義父の声、知らない訛った声・・・同時にいろいろ脳内に刺さって処理しきれなくなり・・・ますます疲れる・・・というのが私です。 - SEとして仕事していますが、事務所内で近くのミーティングテーブルのミーティングの内容が耳に入ってくるので、仕事しながらそのミーティングの内容を理解してしまいます。手元の作業に集中できているうちは良いのですが、ミーティング側に集中が行くと、手が止まってしまいます。 そういう状況で集中しなきゃなときは、イヤホンで耳をふさいで集中します。 私が耳をふさいでいるときは、音楽聞きたいんじゃなくて、雑音を遮断するためです。 というわけで、そろそろ仕事復帰します。

久しぶりの投稿です。 今日は、東京出張のついでに「AI・人工知能EXPO」に潜入してきました。 ビッグサイトの写真なんて撮っても面白くない（うまく構図が取れない建物）。