ひたすら引越し準備
ひたすら引っ越し準備
土日は引越し準備をしています。
とはいえ飽きるので飽きたらyoutubeを見ながら。
作業BGMとして「何でも言うことを聞いてくれるアカネチャン」をエンドレスで聞いていて脳が麻痺しそう。
余命100歩というゲームをクリア
Youtube見てて面白そうだったので余命100歩というゲームをプレイしました。
100歩歩いたら死んでしまうゲーム。
25歩で少年期→青年期→中年期→老年期と移行し、100歩あるくと死にます。
【鬼畜】100歩歩くと寿命で死んじゃうRPG #1【余命１００歩】
ふりーむというサイトからダウンロードできますが、デフォルトのままだとゲーミングPCですらカクつくので、以下の軽量化スクリプトの導入が必須です。
RPGアツマール版コアスクリプト - RPGアツマール お知らせブログ
RPGツクールMVは内部的にHTML5とJavaScriptで出来ているようです。きっと多プラットフォーム対応にはその方がコスト安だと考えたんだろうなあ。
エンジニアリング組織論への招待
エンジニアリング組織論への招待 ?不確実性に向き合う思考と組織のリファクタリング
- 作者: 広木大地
- 出版社/メーカー: 技術評論社
- 発売日: 2018/02/22
- メディア: Kindle版
- この商品を含むブログを見る
読んでいます。評判が良いだけあって面白い
ひきつづきKaggle中
よみ返すと人に読ませる文章になってないですね。
KaggleでXGboost+GridSearchCVするもスコアは伸びず
Titanic問題で正答率80%くらいでした。
結局GridSearchCVでハイパーパラメータのチューニングをしようにも、どのパラメータをチューニングすれば結果に効いてくるのかがわからない状態です。
まあ適当なチューニングでもKaggleの上位10%には入りそうだから悪くはないんだけど、もう少し頑張りたい。
Ensemble Modelingの学習中
こちらもKerasネタ。
複数のモデルを組み合わせてより良い結果を出すという機械学習の手法です。
Kerasの最もメジャーな手法で、実装も単に複数のモデルを組み合わせるだけで良いので簡単。実行時間もモデル数倍増えるだけなので計算不能とかにはならない。
という便利な手法です。
タイタニック問題の例はこのあたり。
https://www.kaggle.com/yassineghouzam/titanic-top-4-with-ensemble-modeling
組合せれば性能が良くなるのはわかったけど、何と何を組み合わせればいいのかとかメタモデルは何にすればいいのかあたりがよくわからないので勉強中。やっぱりわからん
ググれば一杯資料は出てくるのでかたっぱしから読書中です。
久しぶりに面接官やったら辛すぎと言われた話
面接官を2人でやったら、もう片方から評価が辛口だとドン引きされた話。
今の会社というかチームはみんな優秀かつおっさんエンジニアが多すぎてエンジニアを見る目がおかしくなっているような気がしています。
即興でそこそこ妥当性のある設計ができて当たり前とか、特定の技術を語る時に自分なりの観点を含めて長所短所を述べることができて当たり前とか。
直すべきかどうか悩むけど、やっぱりイケてないものをイケてないと判断できるのは専門家として大事なので特に反省はしない。
友人の会社の頑張っているよメールがよく届く話
正確にはその会社の広報チームから宣伝メールがよく届きます。
どうみても上場直前にしか見えなくて、億くらいのストックオプションだろうなあ、いいなあと思いました。いや、まあ上手くいっている人の方を見ても仕方ないんですが。率直にぶちまけると羨しい(直球)。
投資でそのくらい稼げたらハッピーなんだけども、なかなか難しいですね。
社長は株をそう簡単に売れないし、事業も放り出せないのでIPO企業の幹部とか最高ですよね。まじで。いいなあ。
ベンチャーの社長とか、ベンチャー関係者の知り合いが多そうなのでこんな感じで周囲が大金稼いでいくのを 指を咥えて眺めてるんでしょうね。
辛いなあ。
10年後の仕事図鑑
昨日Kindleで買ったので感想。
エンジニアは安くなるということでした。
簡単である、というのは同意できるんですが、現実に出来る人は意外と少ないので思った程安くはならないんだろうなあ。とは思いました。
論理的に部品を組み立てて一つの大きな部品を作るというのは意外とそんなに誰にでもできることではないのではないかな。と思ったのですが、そこが数人のエキスパートで良いと書かれているのか。うーん、言われた通りに組んで作るだけなら、まあ確かに安くなる気がしますね。
エンジニアリング能力はあって当たり前でプラスアルファが求められる世界になるんだろうな、と思います。
引き続きKaggleにハマる
引き続きKaggleにハマる昨今
1週間前に本格的に始めたばかりなので偉そうなことはまったく言えないのですが、初心者なので学ぶべきこと一杯あって楽しいです。Kaggle。
英語だけなのがホントつらいけど。KernelとかDiscussionでネイティブと議論するとかムリゲーすぎて笑えるけども。
色んなKernelを読んで方法論を学んだので、明日はXGBoost+GridSearchCVでタイタニック問題を解いてみようかと思ってます。
いい歳こいて会社に貢献せずにこんなに遊んでいていいのかな、とも思いつつも会社がクソだからしゃーない。クソなのに待遇だけは良いんですよね。
副業もできないのでなあ、とはいえ将来的に副業はできるようになるんじゃないかな、とは思っているけれども。
まだまだ人生終わりじゃないし、色んなことを勉強していきたいのです。
ちなみに所属会社はDeNAではない
Flierの要約を読む勉強法始めました
単に登録しておいて毎日最低1つは読むだけ。効果があるのかは知らないけど、興味の方向性は広がりそうなのでやってもいいかな、というだけです。
今日は快調 / Kaggleをやってます
とはいえ友人のIPOでおおもうけ的な記事を見てしまって嫉妬で胸が焦げそうです。。
やっぱりもうちょい人に好かれそうな人格だったらベンチャー行くんだけどなあ、とか思うのですが、まあそれはそれとして
Kaggleをやっています
とはいえ、まずは色んな方法論を学んでいっているところ。一日2時間しか時間を振ってないのですが、3時間くらい使った方がいいのかなあ。
Amazon Audible 聞いています
仕事しながら幼女戦記聞いたり神々の山頂を聞いたり。
1/3 くらいしか聞いてないのですが、そこから話を組み合わせてきっとこんな話だろうなと思ってからネットでストーリーを調べるというよくわからない遊び。
習慣の力読書中
習慣の力読書中
Kindleで読んでいます。
習慣の力 The Power of Habit (講談社+α文庫)
- 作者: チャールズ・デュヒッグ,渡会圭子
- 出版社/メーカー: 講談社
- 発売日: 2016/02/19
- メディア: 文庫
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何度も同じ図がでてくるのですが、習慣を変えるにはきっかけと報酬を把握して同じ効果を持たらすルーチンに置きかえればいいという話は面白いと思いました。
Kaggleを習慣にしようと思いつつもあまり身につかず
単純にまだ技法が身についていないので問題を読み、他の人の解を理解するので必死です。あとJupyter Notebookが手に慣れていないので、その辺の慣れも必要
もうちょっと慣れないと難しそう。
久しぶりのブログ - DL4US たぶん修了しました -
DL4US
昨日最終課題を提出しました！
GANを使って画像生成したのですが、まあS評価とかは貰えなくても修了証は貰えるでしょう。貰ったところで何の意味があるのかはよくわからないですが。
今年はもうひたすら機械学習と将棋にかけようかな、という気持ちです。
さっそくKaggle にアカウントを登録してチュートリアルの
Titanic: Machine Learning from Disaster | Kaggle タイタニックの問題を提出。
まだ意味がわかっていないので、明日もっと頑張ります。
でも機械学習というこれから学んでいくものの芯が見えたのでちょっと嬉しいですね。
前のマイブーム
今のマイブーム
- 将棋
- DeepLearning
というところです。まあ結婚も近いので転職はせずに今の会社でがんばろう、ということで。
楽しいことがないので現実逃避
ディープラーニングを引き続き学習中
GANについて勉強したり ゼロから作る DeepLearning2 の公開レビューをしてみたりしています。
ゼロから作るDeep Learning ? ―自然言語処理編
- 作者: 斎藤康毅
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2018/06/25
- メディア: 単行本（ソフトカバー）
- この商品を含むブログを見る
まあ最近人生で楽しいことがないのでひたすらディープラーニングの勉強したり、ひたすら将棋番組みたりという日々をすごしています。
円高が進んで資産も減ってるし良いことないなあと。
最近、仕事はつまらんし、本も特に感銘を受けた本もないしで辛い日々です。
ずっと続けていたFEHも時間が不毛なので止めてしまい、どう暇を潰そうかなあと
