GoodMorning– Author –
GoodMorning!
デジタルの海原を冒険しながら、美食の宝を探し求める探検家です。テクノロジーの世界を舞台に、新しい発見を求めて、キーボードの海を横断。そして、実世界では、隅々まで足を運んで、舌鼓を打つ価値のある美味しいお店を見つけ出します。
私の使命は、小さなITの豆知識から始まり、心を満たすグルメスポットの紹介まで、あなたの日常にちょっとしたスパイスを加えること。画面の向こう側から、気軽に楽しめる話題を届けたいのです。ここでは、私が「これは!」と思った技術的な小話や、舌の記憶に残るような食べ物屋さんを紹介していきます。
このWebサイトは、ITとグルメ、二つの世界を融合させた、まさにデジタルと現実の融合点。ふらっと立ち寄って、新たな発見や、ほっこりするような話題で一息ついていただけたら幸いです。知識の海を冒険し、味覚の旅を楽しみましょう。毎日を少しだけ特別なものに変える、そんな情報をお届けします。
GoodMorning!
I am an explorer who ventures across the digital sea in search of gastronomic treasures. In the world of technology, I traverse the sea of keyboards in search of new discoveries. And in the real world, I visit every nook and cranny to find a delicious restaurant worth tantalizing your taste buds.
My mission is to add a little spice to your everyday life, starting with little IT tidbits and ending with foodie spots that fill your heart. I want to bring you topics that you can easily enjoy from the other side of the screen. Here, I'm going to share with you some of the technical tidbits and I will introduce small technical stories and food shops that will leave a lasting impression on your taste buds.
This Web site is truly a fusion point of digital and reality, combining the two worlds of IT and gourmet. I hope you will stop by and take a breather with new discoveries and dusty topics. Come explore the sea of knowledge and enjoy a journey of taste. I will bring you the information that will change your everyday life into something a little more special.
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G検定
ノーフリーランチ定理(No Free Lunch Theorem)
ノーフリーランチ定理 あらゆる問題において高い精度を出せる汎用的なモデルは存在しない 全てを解決できる万能AIは存在しない→画像データ分析:ニューラルネットワーク→購買履歴データ分析:決定木考える要素:目的、データの種類、データ処理方法、分析... -
G検定
特徴量エンジニアリング(Feature Engineering)
特徴量エンジニアリング操作:(1)予測変数の選別、(2)データの前処理(1)予測変数の選別: 家賃を求めたい時に、電話番号はいらない。 保険契約に、身長はいらない。(2)データの前処理: 年月日を年数に変える(年齢、築年数な... -
G検定
特徴量(Feature/Attribute)
特徴量分析対象の予測の手掛かりとなる変数 【例1.お菓子】 お菓子は、形や味、色などいろんな特徴があるでしょう?それと同じように、特徴量もデータの中の個々の要素や特徴を表します。 例えば、クッキーやチョコレート、キャンディーなど、それぞれの... -
G検定
半教師あり学習(Semi-supervised Learning)
半教師あり学習教師あり学習(正解データあり) × 教師なし学習(正解データなし)正解データ付きデータが不十分な時(正解データを作るのに人間の時間がかかる)正解データから、正解データなしの正解を予測する 精度は下がる →時間があるなら人間... -
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回帰問題の種類(Types of regression problems)
不思議な国への扉が今、開かれます。ある遠い、遠い世界の中心に、予測の力を司る不思議な国があります。この国の王様(それは、あなたです)は、国を繁栄させるため、そして未来を見通すための特別な力を持っています。それは、「魔法の道具」を使って、... -
G検定
回帰問題(Regression Problem)
回帰問題は、お絵かきで例えると、先生が「このネコはどれくらい大きいかな?」と聞いてくるようなものです。コンピューターは、ネコの大きさを数字で表さなくてはいけない。たとえば、「このネコは10センチメートルだよ」とかですね。コンピューターが回... -
G検定
教師なし学習(Unsupervised Learning)
教師なし学習は、答えがないクイズをパソコンが自分で解くことです。たくさんの写真を見せても、どれがネコでどれがイヌかは教えない。でも、パソコンは写真をよーく見て、似ているもの同士をグループに分けて、「これらはなんか似ているから、きっと同じ... -
G検定
教師あり学習(Supervised Learning)
教師あり学習は、パソコンが答えの書いてあるクイズをたくさん解いて学ぶことです。最初はわからなくても、正解をたくさん見せてあげることで、どんどん賢くなっていきます。たとえば、「この写真はネコだよ」と教えてあげると、パソコンはたくさんのネコ... -
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機械学習とは(What is Machine Learning?)
機械学習は、パソコンが自分で考える方法を学ぶ魔法みたいなものです。いつも私たちがするように、問題を解決するためのパターンを見つけます。たとえば、パソコンにたくさんの絵を見せて、「これはネコだね」とか「これはイヌだよ」という風に、絵の中に... -
Old Device
古いAndroidタブレット(10インチ)、何に使うか(Old Android tab (10 inches), what to use it for)
【昔使っていたスマホやタブレット、PCの使い道を考える】 家にXperiaTM Tablet Z SO-03Eがある。これは2013年くらいに購入したSONYの10インチタブレット。 Androidバージョンは4.1.2 TV機能やリモコン機能も搭載 しかも防水、更に軽量(495グラム)...