雑記時々人工知能

いつの間にかTensorflowが1.0をリリースしていた。もしかしたらと思いインストール方法を確認してみるとWindowsの文字が。Windowsにもインストールできるようになっているではないか。ということでインストールしてサンプルを動かしてみた。 インストール方法 とても簡単。pip3でinstallすればよい。Python3.5.xのみ対応している。 pip3 install --upgrade tensorflow PS C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python35\Scripts> .\pip3.exe install --upgrade tensorflow Collecting tensorflow Downloading tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl (14.7MB) 100% |################################| 14.7MB 79kB/s Collecting wheel>=0.26 (from tensorflow) Downloading wheel-0.29.0-py2.py3-none-any.whl (66kB) 100% |################################| 71kB 486kB/s Collecting numpy>=1.11.0 (from tensorflow) Downloading numpy-1.12.1-cp35-none-win_amd64.whl (7.7MB) 100% |################################| 7.7MB 125kB/s Collecting protobuf>=3.1.0 (from tensorflow) Downloading protobuf-3.2.0-py2.py3-none-any.whl (360kB) 100% |################################| 368kB 380kB/s Requirement already up-to-date: six>=1.1...

半年くらい前にアマゾンプライムに加入した。それにより生じた生活の変化やそこから感じたことを徒然と取り留めもなく語ってみる。 アマゾンプライム加入の経緯 確か半年くらい前だったと思う。パソコンの画面をテレビに映したいと思い（外部ディスプレイを探していた時で、テレビに映せるならそれがいいと思った）、Amazon Fire Stick TVを買った。 それ自体は成功したもののいまいち設定（表示切り替え）が面倒なのと、レスポンスがいまいちなので、その用途では使わ無くなってしまった。 しかしながら、Amazonプライムが良いらしい、しかも年間4,000円弱、なおかつ、お急ぎ便が無料になるというのも魅力的だったのでアマゾンプライムを試してみようと思った。 アマゾンプライムでできること 他に説明サイトが沢山あるし、Amazonのサイトにも記載があるのでここではリストで記載のみ。 ■ Amazonプライムについて https://www.amazon.co.jp/gp/help/customer/display.html/ref=aw?ie=UTF8&nodeId=201910360 無料の配送特典 特別取扱商品の取扱手数料が無料 プライム・ビデオ Prime Music プライム・フォト Amazonパントリー Dash Button プライム会員限定先行タイムセール Kindleオーナーライブラリーの利用 ベビー用おむつとおしりふきの15%割引など（Amazonファミリー特典） 家族と一緒に使い放題 Amazon定期おトク便のおまとめ割引 アマゾンプライムで無料でみれる動画 独自動画コンテンツや、海外ドラマ、アニメ、なんでもある。ただし、新しいコンテンツや、人気そうなコンテンツは有料なものが多い。と言ってもレンタルするよりかは安いと思うけども。 見た動画 作業中に流し見するので、音声でも何となくわかるものやアニメがほとんど。有料コンテンツは見ておらず、全てアマゾンプライム会員であれば無料（後で述べるが一部は有料化されたようだ）。 内村さまぁーず 江頭2 50のピーピーピーするぞ 機動戦士ガンダム 鉄血のオルフェンズ 機動戦士ガンダム 鉄血のオルフェンズ（第26話～） 機動...

(この記事は下部英語記事の翻訳です） これまで、Google AssistantはGoogleの端末 Pixel Phoneでしか利用できなかった。 iPhoneで言うところのSiriであるこの機能はアプリとのインタラクトを可能にする。 LGはこの機能を搭載した最初のスマートフォンをリリースしたメーカーの一つだ。 GoogleはAndroid 6.0と7.0の端末に対してこの機能アップデートを今週中にリリースする。 GoogleのプロダクトリードであるGummi Hafsteinssonは、多くのAndroidユーザーがこのアップデートでGoogle Assistantが使えるようになると自身のブログで発表した。 しかし、他のバーチャルアシスタントもリリースされる。バルセロナで開催されたMobile World Congress tech showで、Lenovo MotoがアマゾンのAlexa assistantを搭載するMoto Z phoneを発表した。 MotoModとして知られるalternative back...（訳せなかった、、） アマゾンは今年の終わりごろにMoto Zを売る予定だ。 先月にロサンゼルスで開催されたCES tech showで、中国の巨大企業であるHuaweiが自身のスマートフォンに、ライバル製品であるAmazonのAlexa assistantを搭載することを発表した。 Google Assistantは、補足的な質問をすることにより会話を促進することが、他社製のバーチャルアシスタントとはわずかに異なる。 AIはGoogleにとって主要戦略であり、Google Assistantが多くのスマートフォンで利用できるようになることは自然な流れだと、IHS TehnologyのテクノロジーアナリストであるIan Foggは言う。 機械学習がGoogle Assistant AIを支えており、多くのユーザが使えば使うほどそのAIはよりスマートになるという。 最初は、USのEnglishスピーカーがこの機能を利用可能になる。オーストラリアとカナダとUKのユーザーはそのあとだ。 その他の言語についても続く予定だとグーグルは言っている。 参照サイト MWC 2017: Google bring...

以前スマートウォッチを調べたときに2017年リリース予定のスマートウォッチとしてリストされていた製品の一つ。Huawei（ファーウェイ）製のスマートウォッチ。予定通りプレスリリースされたみたいなので情報を集めてみた。 ■ 以前の記事 Android Wear 2.0搭載のスマートウォッチ発売はいつ？ 目次 発表モデル 発売日は？ 値段は？ スペックは？ 買いか、見送りか 参考サイト 発表モデル 発表されたモデルは２つ。 Huawei Watch 2  Huawei Watch 2 Classic 外観は下部のリンク先を参照のこと。スタンダード（Classicでない）はベゼルが大きく、カラーバリエーションも多いとのこと。尚、近々ポルシェデザインも発表するらしい。 後述するが、先に発表されたLG Watch StyleとLG Watch Sportと機能性はよく似ているとのことだ。 発売日は？ 日本での発売日は未定のようだ。以下の国では3月の初めに発売とのこと。 スペイン フランス ポルトガル イタリア ドイツ 中国 また、以下の国では4月の初めに発売とのこと 。 アメリカ イギリス ロシア オーストラリア 値段は？ ともに329ユーロとのこと。 スペックは？ OS: Android Wear 2.0 CPU: Qualcomm’s Snapdragon Wear 2100 processor（1.1Ghz） 4G対応 GPS搭載 NFC搭載（Android Pay） 1.2-inchディスプレイ、解像度:390x390 ゴリラガラス3 バッテリー容量:420mAh 光学心拍計 メモリ:4GB RAM: 768MB 防塵・防水（IP68） (swim-proofでないとの記載も、、、) Huawei Waatch 2だけ以下機能を持つ Bluetooth Wi-Fi 売りはバッテリーの持ちで、最大25日間時間表示と歩数計測できるとのことだ。 買いか、見送りか 下部の参考サイトの3番目に他製品との比較表があるが、スペックも値段もLG Watchとほぼ同じ。とすれば、あとはデザイン性やブランドで決めるしかないかなと思う。そもそ...

コンサルタントでいると、マネジャーに大きく2つのタイプ、営業タイプとPMタイプに分かれると感じる。当然、その中間的な人もいるがあまり多くないように思う。 コンサルティング業界に入りたいと思う人に向けてまとめてみる。 目次 そもそもコンサルティング業界におけるマネジャーとは コンサルタントとマネジャーの関係 営業タイプのマネジャー PMタイプのマネジャー 結論、コンサルタントによって良いマネジャー そもそもコンサルティング業界におけるマネジャーとは コンサルティング会社では大きく3つのランク（職位）がある。私は比較的大きな外資系コンサルティング会社の経験しかないので、国内だったり、領域特化のコンサルティング会社では異なるかもしれないが。 また、私自身が以下の分類でコンサルタントのランクなので、マネジャーや、パートナーランクについては正確ではないかも（情報が不足しているかも）しれない。 コンサルタント 一般企業で言うところの平社員や、チームリーダー、係長レベルのランクで、主な業務は、調査、資料作成だ。 案件によるものの、基本的にクライアント先に常駐、１案件に100%アサインされ、案件が終わるごとに別案件へと移っていく。 主に、調査や作成した成果物の品質、ユーティライゼーション（案件へのアサイン率。案件と案件の間に空白期間を作ってしまうと下がる）で評価される。 マネジャー 一般企業で言うところの課長、部長のランクで、主な業務は、プロジェクトマネジャー、営業（既存顧客の継続、新規顧客の開拓）で、何かしらの社内プロジェクトの責任者になっていることも多い。 基本的には複数案件（2、3件が多いように思う）を掛け持ち、プロジェクトマネジャーとして各現場を移動しながら、コンサルタントの資料レビュー、ミーティングのファシリテーション、提案機会を見つければ営業としては提案書の作成、プレゼン等を行う。 主に、ユーティライゼーションと営業（売上）で評価される。 パートナー 呼び方は、ディレクターやプリンシパル等、企業により少々異なる。 一般企業で言うところの部門長、役員のランクで、主な業務は、プロジェクトでは最終責任者、重要顧客や特定領域における顧客のリレーション維持・開拓、また、会社における何かしらの戦略の一部を担っている。 営業...

ITコンサルをやっていれば当然システムの要件定義を行うことが多々ある。ここでは要件定義の初期段階で実施する、システムで解決すべき課題の洗い出し方法を紹介する。尚、課題を洗い出した後に解決方法を検討することになるので、実際にはシステムで解決すべきではない課題も洗い出される。例えば、人・組織が原因の課題などもこの段階で見つかることも多い。 目次 課題解決型アプローチと目標達成型アプローチ 目標（To-Be）と現状（As-Is）と課題（Gap）の関係 2つのアプローチの違い ITコンサルタントとしての実際の動き この後実施すべきこと 課題解決型アプローチと目標達成型アプローチ 課題洗い出しには大きく課題解決型と目標達成型の2つのアプローチがある。課題解決型アプローチとは、既に判明している、または、調査等により判明する課題を収集する方法。実際に行うタスクは調査（システム性能に問題はないか、過去報告書で述べられている課題の整理・精査 等）やヒアリング（エンドユーザ、システム管理者、システムオーナ等へ課題認識を確認）となる。 一方、目標達成型アプローチとは目標を設定し、現状を調査したうえで、目標と現状の差から解決すべき課題を洗い出す方法。実際に行うタスクは、中期経営計画や中期IT計画などの経営方針をブレイクダウンして目標を設定する、又は、部門長、部長、課長などの管理職レベルにヒアリングを実施し、次期に達成すべきことを明らかにしていく。現状の調査は課題解決型アプローチと同じように調査・ヒアリングを行う。目標と現状の差を明らかにする（分析する）方法はケースバイケースで多様なためここでは省略する。 尚、実際には両方のアプローチを組み合わせたハイブリッドなアプローチをとるのが一般的であるように思う。 目標（To-Be）と現状（As-Is）と課題（Gap）の関係 そもそもの構造をとらえると2つのアプローチの違いが見えてくる。構造は算数レベルに簡単なことで、以下の通り。 課題（Gap）= 目標（To-Be）- 現状（As-Is） つまり、課題解決型アプローチとは課題を直接取得しに行く（そして、課題+現状で目標を設定する）方法で、目標達成型アプローチとは前述の通り目標と現状の差から課題を洗い出す方法である。 2つのアプローチの違い ...

foliumというモジュールで地図表示が簡単にできるが、一旦htmlファイルに出力してからブラウザ表示する必要があってやや使いづらかった（Jupyterを使えばよいみたいだが）のでtempfileとwebbrowserモジュールを使って即時ブラウザ表示するプログラムを作成してみた。 ソース import folium import tempfile import webbrowser class fmap (folium.Map): def __init__ ( self , **kw): super (). __init__ (**kw) self .listtf = list () def show ( self ): tf = tempfile.NamedTemporaryFile( suffix = '.html' , delete = False ) map_osm.save(tf) webbrowser.open(tf.name) self .listtf.append(tf) def __del__ ( self ): list ( map ( lambda tf: os.remove(tf.name) , self .listtf)) map_osm = fmap( location =[ 45.5236 , - 122.675 ]) map_osm.show() time.sleep( 2 ) 実行結果 補足説明 そもそもfoliumとは何かというのはこちらのページを見るのが早い。 http://python-visualization.github.io/folium/quickstart.html こちらにもサンプルコードがある。 https://github.com/python-visualization/folium/tree/master/examples 作成したfmapクラスのshow()を呼ぶとブラウザで表示される。2秒待ちを入れているのは、プログラム終了と同時にデストラクタが呼ばれて、表示される前に作成したhtmlファイルが削...