miyasakura’s diary

日記です。

Coursera Machine LearningコースWeek 4〜5

プログラミング

5週目が期限に間に合わず…。土日でやろうと思ってると別の予定が入ると厳しくなりますね。とはいえ間に合わなくてもペナルティは特にない模様。

4、5週目はニューラルネットワークについて。FeedforwardとかBackpropagationとか。

なんか最初の方でforループとか使うよりもVectorizedな形でやると良いぜみたいなのがあったので、課題は基本Vectorizedな形で実装してたんですが、どうやらforループでやるのが普通みたいですね。

4週目の課題で前回のをVectorizeしてみましょうってあってコピペで終わったり、5週目はループOKみたいな事書いてあったり。

forループで実装したほうがイメージも湧きやすいので最初からそうしてればよかったなと。

もうすぐ折り返し地点なので引き続き頑張る。

Coursera Machine LearningコースWeek 3

プログラミング

何とか三週目も期限前にクリア。先週の土曜にやろうと思ったらCourseraが落ちてたためやるタイミングが無くなって時間かかってしまいました。

3週目の内容はこんな感じ。

  • Logistic Regression Model
    • 先週までは線形回帰で今回はロジスティック回帰
    • 線形回帰モデルと同じように最急降下法によって解を求める
    • 式は理解できるものの行列計算ができるようにVectorizedした形への変形がイマイチ消化できず…
  • Classification and Representation
    • ロジスティック回帰を用いたClassification
  • Solving the Problem of Overfitting
    • Overfittingを避けるための Regularizatinについて

今後の内容を見たら1週あたり4〜6時間というのが書いてありました。引き続き続くと良いなぁ。

CourseraのMachine LearningコースWeek 2

プログラミング

先週から始めたCourseraですが、2週目はまだなんとか続いています。

内容はこんな感じ。

Environment Setup

課題提出などのためにOctaveを入れました。mac だと

$ brew install octave

で出来ましたがその先のレッスンでグラフを出す時にgnuplotを使うのがうまく動かなかったので

$ brew cask install xquartz
$ brew reinstall gnuplot --with-x11

をして.octavercにgnuplotの設定を追加して動きました。

$ cat ~/.octaverc
setenv("GNUTERM", "x11")
graphics_toolkit("gnuplot")

Multivariate Linear Regression

1週目にやった内容の拡張ということで複数の特徴量を持つ線形回帰でした。

メモは基本PCで取ってるんですが、この辺りから数式を書くのが辛くなってきました。

一応QuiverのLatexの記述で書き続けています。

Computing Parameters Analytically

Linear Regressionではなく解析に解くという技。

逆関数を計算することから一定以上の規模だと計算量の問題で解けなくなってくる。

Octave/Matlab Tutorial

Octaveの使い方を学ぶ。

Review Quiz

1週目と同じように5問中4問正解しなければ行けないテストが2回ほどありました。

余裕で間違えて再提出になりましたが、8時間で3回受けられるということで問題はほぼ同じなので流石に2回目はさくっと通過。

Programming Assignment

今回始めてOctaveでの課題提出がありました。

Linear Regressionの問題でした。最初の方はOne variableな問題でそれだけ解ければ良いみたいでしたが、普通に Multiple variable のケースでも解けないとだめと思って書いていたので苦労しました。

それでも1時間くらいで提出できて、Optional ExerciseとしてMultiple Variableがあったんですがほぼ同一のコードで完了したので合わせて1時間半くらいで出来た気がします。

感想

10年ぶりくらいで講義ぽいのを受けてるわけですが大学だと証明系を自分でできるようにならないとテストで点を取れなかったけどそういうのは無いから気楽ですね。忙しくなってきてる中どこまで続くか………

CourseraのMachine LearningコースWeek 1

プログラミング

機械学習で調べるとよくおすすめされているやつですが、一念発起して始めてみました。日本語字幕もありますが英語の勉強も兼ねて英語字幕にて。

Week 1では大きく4つのセクション。

  • Introduction
    • コースの概要
    • Supervised LearningとUnsupervised Learningについて
  • Model and Cost Function
    • Machine LearningをModel化して定義
  • Parameter Learning
  • Linear Algebra Review
    • 線形代数の復習（四則演算やIdentity Matrixなど）

ほぼ数学を忘れていてもできるレベルでした。このくらいはInformation Scienceの修士卒で出来ないとは言えないレベルだけど実際にはかなり忘れてて最急降下法で出てくる偏微分とかで戸惑ってました。

線形代数のところはビデオほぼ飛ばしてたぶん合計4~5時間くらいで完了。

Week12まであるけどそこまで続く気が全くしない。

何でもやる系フリーランスエンジニアがお金を払って利用しているもの

日記

出費を振り返る意味も込めてフリーのソフトウェアエンジニアとしてお金払って{購入|利用}している{物|サービス|ソフトウェア}のまとめ。

Macbook Pro 15"

となるとこれ一択に。XcodeとかAndroid Studioとか立ち上げてビルドするには13"だと非力。

Jetbrains All Products Pack

仕事でよく使う言語がRuby/Scala/Java/PHP/Swift/Node.jsなどですが開発環境が揃っていた方が良いなと思い利用。IntelliJにプラグイン入れるよりは個別のプロダクトの方が使用感が良い。

ちなみにSwiftはXcode派。

Photoshop CC

Webサイトを作っていると画像を加工したりの機会がよくあるので。

デザイナーさんから貰ったファイルを自分で切り出すことも多いので意外と出番が多い。

通常のCreative Cloudのプランは高いので自分ではそこまでの価値は出しきれないですが、Photoshopだけであれば1,058円なのでこれくらいはギリギリ必要経費かなと。

Sketch

最近はアプリ作ってないのであまり利用する機会は無い。。

Parallels Desktop for Mac & Windows 10

IE/Edgeでの動作検証とかe-Tax/eLTAXとかでWindowsはどうしても必要に。Macで頑張る方法もありそうですが、素直にWindows入れちゃうのが苦労もしないので良いかなと。

月一も使わないので起動する度にアップデートしがちなのつらいところ。

Microsoft Office

結局365を契約。。最近地味に使う機会が多い。

Norton Internet Security

案件によりますが、自分のPCを持ち込んで作業させてと主張するとポリシー上セキュリティソフトが必要と言われることがある。

Charles

https://www.charlesproxy.com/

いきなり入った案件でドキュメントがしっかりしていないケースはままあって、そんな時には外部動作から内部仕様を推測して理解していくのが最速。

新しい案件に携わった時に最初にキャッチアップする速度が早いだけで一目置かれるので、個人的には最重要なソフト。

Safari Books Online

年間$400で英語の技術系書籍/動画が見放題のやつ。（実際にはキャンペーンで加入したので$300）

新しい技術/フレームワークなどをキャッチアップしないといけないときはこれで探して勉強している。

特に動画はかなり利用している。オススメ。

Github 有料プラン

Private リポジトリは必要よね。

BEKANT (電気昇降式デスク)

http://www.ikea.com/jp/ja/catalog/products/S59187840/

家で作業をする場合は座ってばかりになるので立って作業ができるように。

こういうものを買っても3週間で結局は座りっぱなしになるという統計もあるものの、Apple Watchに立ちましょうと言われたタイミングで3分だけ立ち上がって作業というだけでもだいぶ違うなという印象。

MFクラウド

freeeでもなんでも良いけど今のところは税理士に頼まなくて良いかなというレベルなので利用中。

1password

あまりフリーランスとか関係ないものの、色々な企業と関わると自分自身のセキュリティは考えるようになるので、より強固なパスワードしたいという思いもあり利用中。

感想

あんまりフリーランスがとか関係ないのも多いですが、こうやってみると月または年で払っているものがそれなりにありますね。お金もっと稼がないとなぁ。。

2017年の振り返り

日記

2017年は大きな変革のない年だったと反省していたのですが、改めて振り返ると意外と大きなイベントもありました。

まずは新しい仲間との出会い。

前年から一緒に事業をゆるゆるとやっていこうと言っていた友人が別の会社にコミットすることになったので、一人でやっていかざるをえない状況になりました。

その中でフリーランス仲間で一緒に何かしていこうという仲間を見つけることができました。

そしてセブへ行った一ヶ月も大きな一ヶ月でした。

英語力も身に付きつつ、そのタイミングで苦手な単価交渉もうまいことできたり、仕事につながる出会いもありました。

一年を通しての反省点としては、どれも中途半端になってしまったので来年は選択と集中をして、やりたいことをやれる年にしていかないとなぁと思っています。

仕事的には種まきをしていた部分もあるので、来年はしっかりと売上を上げるフェーズにしていくことが目標です。

振り返りメモ

技術

  • 一応使えるようになった
  • 自信を持って使えるようになってきた

仕事

  • 前年からの継続的な仕事が多かった
  • 一緒に事業を作ろうと言っていた友人が就職していった
  • 別の仲間と一緒にやるようになった
  • やる気の有り無しで生産性に大きく違いが出た一年
  • 周りを見ると面白そうなベンチャーは多かった

プライベート

  • 旅行
    • 箱根、沖縄、大分、仙台、熱海
  • 英語
    • セブに行った一ヶ月でTOEIC900超えたし出会いもあったし良かった
  • 運動
    • 続かず
  • 酒
    • 飲みすぎる回数は減らせた
  • 友人
    • 数年会っていなかった何人かに会いに行けた

エンタメ周り

  • ゲーム
    • やったのはゼルダbotw、マリオオデッセイ、サマーレッスン(psvr)、ポケgo、ポケ森
    • 一番楽しんだのはオデッセイ。ゼルダを楽しみ切るには時間が足りない
  • 映画
  • TV/動画

投資

来年の抱負

  • 人とのつながりを大切に
  • 選択と集中
  • やるべきことをやりきる

メモ：2017年に読んだ本

日記

今年も備忘録。

マンガ

今年は400冊くらい購入してた。全部bookliveで買ってるからサービス終了とかになったら死ねる。今年新しく読んだマンガで印象に残ったものの感想をメモ。

  • キングダム
    • 今更読んだけど面白かった
  • かなたかける
    • この作者はマラソン/駅伝を書かせたら最強
  • 響～小説家になる方法～
  • 賭ケグルイ
    • 結構好き。スピンオフ系が色々出てるけどそれは練り込まれてないから面白くない
  • 能面女子の花子さん
    • 周りの視線を気にしない花子さんがかっこいい。自分も精神的に強くなりたい
  • 久住くん、空気読めてますか？
  • ショートケーキケーキ
    • 王道少女漫画系の中では一番好きな作者

マンガ以外

技術書含め思った以上に読んでなかった。。2~3章だけ読んだ本は他にも色々あるのとSafari Books Onlineで動画は結構みた気がするけどもうちょっと勉強しろよという…。

  • 英語耳
    • セブ行く前にやっといてよかったと思った本
  • 結婚式・二次会　友人・同僚のスピーチ　for Men
    • そういえば3月に挨拶したなぁ
  • インフラエンジニアの教科書/インフラエンジニアの教科書2
  • スタンフォード式最高の睡眠
  • 人生の勝算
    • 人となりを知ってる人の本は面白い。この人は凄い人
  • ビジネスモデル症候群 ~なぜ、スタートアップの失敗は繰り返されるのか?
    • 和波さんの本。良い本。
  • 「東京DEEP案内」が選ぶ 首都圏住みたくない街
    • 引越しの参考に
  • エラスティックリーダーシップ ―自己組織化チームの育て方
    • 英語で読んだので理解度半分
  • 浪費図鑑―悪友たちのないしょ話―
    • 知り合いが作者だったので購入。同人誌の延長で本が出るって凄い。