【機械学習】学びメモ:画像処理

おはようございます。こんにちは。こんばんは!
メンサーのチャイスケです!

 

以下の以前のブログでも書いたように、

剣道をアップデートする3つの方法

機械学習(とかプログラミング)の勉強中でございます。

 

せっかくなので、
その学びや、やっていることをメモしていこうと思います。

基本的には記録用に書いていくつもりなので、
見たい人は見て、興味ない人はスルーしてくださいって感じでお願いします!

 

今までやったこと

今まで学習してきたことは主に以下です。

以下の本

ゼロから作るDeep Learning ――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

ちなみに、ちゃんとディープラーニングとかやっている人からしてもこの本はオススメらしいので興味ある方は是非

 

paizaというコーディング転職サービスでプログラミングを学ぶ

paiza

 

・あとは、他の人のブログを見ながら色々と試してみたり

例えば、
Twitterの投稿内容を抽出してテキストマイニングしてみたりとか、
画像や動画から骨格検出するソフトを試してみたりとか、です。

 

今回やったこと

今回やったことは、画像処理の機械学習です。

画像に特定の人がいるかいないかを判定するやーつです。

具体的には、

自分が写っているかどうか判定するものと(せっせと自分のあいぽんのカメラフォルダから自分が写っている画像と写っていない画像を探しました)、

ワンピースのルフィが写っているかどうか判定するものを作ってみました。

 

気になる結果は、、、、

、、、、

、、、、

正解率56%!

・・・ということで、学習できていないことがわかりました。

ランダムでも50%になるので、誤差の範囲でしかないですねw

 

コードとかも載せた方が良いのかどうかと迷ったのですがめんどくさいから需要がなさそうなので省略します。
知りたい人がいたらコメントください。コードとその簡単な解説を載せた記事を書くかもです。

 

全然学習できていなかった原因は、
データの質・量だと考えています。

質の問題として、
わかりやすく顔が写っている良さげな画像を集めるのはとても難しいです。

量の問題として、
基本的には手作業で集めたので数に限界があります。
画像に連番の数字をつけたり、ラベリングしたり、画像のサイズを揃えたりと結構大変です。

色々と妥協を積み重ねた結果、
質と量の両方がダメダメとなり、結果もダメダメとなりました。。。

 

感想

とりあえず、調べながら作業すること自体は楽しかったです!笑

・・・ので、良しとします。

 

機械学習ではデータが大事ということはわかっているつもりではありました。

しかし、実際に試してみて、
データを揃えるのが大変で難しいことを身をもって感じることができました。

今回の全然学習できていない機械学習も良い経験だったということで、
ポジティブに捉えていきます。

 

お読みいただきありがとうございました!

ではでは!

小型ドローン飛ばしてみたらまあまあ面白かった、という話

おはようございます。こんにちは。こんばんは!

メンサーのチャイスケです!

突然ですが、ドローンを買ってみました!

でんっ

そして、
実際に飛ばしてみたら予想以上に面白かったので、

流行りのドローンを飛ばしてみたらまあまあ面白かった、

という感じの記事を書きます。

 

商品の説明

ドローンの種類は「ポケット・ドローン JY018」です。

折りたたむとスマホと同じくらいのサイズになります。
ポケットドローンというだけあってほんとに手軽に持ち運びが可能なドローンです。

重量が200gよりも軽い小型ドローンなため、
仮に外で飛ばすにしても特別な許可はいらないみたいです。
※実際には細かい規制は色々ありますので、詳しくは自分で調べてください。

 

使用方法

使用方法は以下のサイトを参考にしてください。

ポケット・ドローンを飛ばしてみる

飛ばし方以外にも色々と書いてあり、
私の記事よりも全然有益な気がしないでもないですw

 

ただ、チャイスケの記事の良いところは、
日本語の取扱説明書をアップしているところです!笑

他のサイトをいくつか見た感じ、
日本語の説明書を持っている人が少なそうでした。

なので、こちらに貼っておきますね。

 

操作は結構簡単で、
死ぬ気で頑張れば普通の一人暮らしの広さの家でも軽くなら飛ばせます。たぶん。

周りにぶつけて壊しても保証しませんが・・・笑

 

実際に飛ばしてみた感想!

近所の空き地みたいなところとか、
近くの公園で飛ばしてみても良かったのですが、

外は寒いですし、

ドローンが汚れるのも嫌ですし、

公園で飛ばして良いかどうか調べるのも億劫ですし、

外が寒いですし、

という理由から、家の中で飛ばしてみました。

↑離陸直前のカメラ写真w

そして、ドローンの楽しみといえば、
主に以下の2点なのかなと思いますが、

飛ばす楽しさ☆
∟子どもがラジコンを好きみたいなことですね。
写真や動画を撮れる

上記については両方とも大満足でした!

家の中しか飛ばしてないので楽しい映像ではないですがw

ドローン撮影映像

こちらの映像↑を見ていただくとわかると思いますが、
ドローンの世界観を楽しむレベルであれば、画質は充分です。

 

操作も簡単ですし、
(頑張れば)お家でも飛ばすことができてお手軽です。
値段も5000円程度とそんなに高くありません。

新しいものに興味があるという方や、
ラジコンが好きだった方などは、
よかったら買ってみると良いかと思います。

 

ちなみに

クオッタという貸し借りアプリにて、
シェアリングエコノミーを実践しているので使ってみたい方は是非お問合せください。笑

「ドローン」で検索すると、
以下の商品が出てくると思います。

クオッタ | 貸し借りアプリ

 

お読みいただきありがとうございました!

ではでは!

7つの秘宝ボードゲームをクラファンで支援したよ

おはようございます。こんにちは。こんばんは!
メンサーのチャイスケです!

 

半年以上前かな?
にクラファンで支援した、

7つの秘宝ボードゲーム」がお家に届きました\(^o^)/パチパチッ

 

といっても、

名前の通りボードゲームなので、
一人でできるものでもなくまだ遊んではないんですけどね笑

※クラファンはこんな感じです。
https://www.makuake.com/project/7habitsrpg/

 

ということで、

7つの秘宝ボードゲームではなく、
以前やったことがある「7つの習慣ボードゲーム」について

書いていければと思います。

 

ちなみに、
「7つの秘宝ボードゲーム」と「7つの習慣ボードゲーム」の違いは、

秘宝は「習慣」をRPGにしたって感じだと思っています。

違うかもしれません。違っていたらすみません。。。
いかんせんまだ「秘宝の方はやっていないのです。。。笑

 

概要は以下です。

・7つの習慣ボードゲームとは?
・やった感想
・まとめ

 

7つの習慣ボードゲームとは?

簡単に言うと、

7つの習慣という本のエッセンスを体感できるボードゲームです!

はい、それだけです。単純ですね!

詳しい説明は、公式(なのかな?)HPに動画があるので見てください。
http://7habits-game.com/rule.html

※そもそも7つの習慣とは?っていう人はWikipediaを見てください
https://ja.wikipedia.org/wiki/7%E3%81%A4%E3%81%AE%E7%BF%92%E6%85%A3

 

もともと本があるのに
なぜボードゲームを作ったかというと、

・7つの習慣はそもそも読了するのが大変
∟ページ数も多いし、馴染みのない人には内容も難しい
・読んだ後に、実際に実行に移すのは更に大変

という辺りが理由のようです。

実際、本を読むだけで終わってしまうことが多いので、

こうやってアウトプットできるボードゲームは良いんじゃないかな、
と思います。

 

ちなみに、本を読んだことない人が

ボードゲームから始めるのもありのようですよ!

 

やった感想

やってみた感想としては、

普通に面白かったです!

・・・雑な感想ですみません。

 

個人的には、

7つの習慣という本は1番好きな本の1つなので、
内容自体はほぼ把握しております。

そのため、
どういったことを意図したボードゲームなのかは
なんとなく予想できてしまいました。

 

・・・じゃあ、何が面白かったのかというと、

他の参加者とインタラクティブに関わることです!

 

このボードゲームは、
他の参加者との交渉や協力が結構大事になります。

 

ボードゲームを進める中で、

思い通りにいかないことがあったり、

いらいらすることがあったり、

うまく交渉や協力ができて嬉しかったり、

そういうのが楽しかったです。

 

どんなメンバーでやるかによって、

ゲームの進み方は全然違ってくると思います。

メンバーを変えれば何回でも楽しめそうですね。

 

まとめ

ということで、

7つの習慣を読んだことがある人も、

読んだことがない人も、

機会があれば一回ボードゲームやってみると面白いかと思います!

 

また、「秘宝」の方も一回やってみたいと思っているので、

興味がある人は是非私と一緒にやりましょうw

 

お読みいただきありがとうございました!

ではでは!