refluster's blog

先週末にraspberry piでクリスマスイルミネーションを作りました。Unkaiのプラットフォームを活用して、合計0.2人日程度で仕上がりました。資産はこうやって活用しないとですね。 Unkaiのプラットフォームはこちら http://refluster.blogspot.jp/2015/07/unkai.html

twitterのデータを使ってbotを作ってみました。大量の学習データを短期間で集めやすく、マシンラーニングの初学者としては良い題材ではないかと思います。 tensorflowに付属の翻訳のサンプルコード（seq2seq_model）を用いて、学習データを「英語→フランス語」から「tweet → リプライtweet」に置き換えると実現できます。日本語を使ったので、形態素解析も必要になります。学習リソースを有効に活用するため、前処理として絵文字、句読点、タグなどは除去しました。 語彙数を1.5万とし、RNNを3層にスタックして学習しました。awsのt2.large（このときメモリ8GB）を用いたところ、メモリ不足で2万語の学習は不可能でした。 ソースコードを下記に置いております。 https://github.com/refluster/jupyter/tree/master/003.simple_bot 技術的な理解は、下記資料が参考になります。 http://www.slideshare.net/tak9029/tensorflowai 学習の仕組み 学習開始から2時間経過 1日経過 4日経過 1週間経過

ディープラーニングを使ったサンプルアプリを作りました。 http://lab.schememono.net/code/js/057/ 使い方：スマホで上記URLを開き、枠内に1個の数字を書くだけです。 書いた数字が0～9のいずれの確立が高いか、各々の結果が示されます。学習アルゴリズムの違いを見るために、簡単なsimpleと、少し高度なconvolutionの2種類表示します。 手っ取り早いため、学習データが揃いやすい数字を扱いました。学習の構造は数字に特化してないため、物体認識など応用はやりやすいです。 工夫した点は、tensorflowのチュートリアルを参考に予測部分を改良したのと、Webアプリ化してUIを設置したことです。

VRのコンテンツのサンプルを作ってみました。とりあえず以前作った魚を泳がせてます。 http://lab.schememono.net/code/js/051/ スマートフォンで表示させて、専用ゴーグルでVR体験できます。専用ゴーグルの過去記事はこちら。 http://refluster.blogspot.jp/2015/11/vrdiy.html

魚と一緒に遊泳する様子を描いてみました。ダイビング時の光景になってますかね。そもそも魚と分かりにくいですが。。 リロードすると魚の位置や色が変わります。 http://lab.schememono.net/code/js/049/

VRを体験するデバイスをDIYしてみました。ダンボール機でも全然問題無く楽しめることが分かりました。製作費200円、ダイソーは偉大です。 中身はレンズとダンボールだと分かるように、組立から動画に入れてみました。けれども、動画ではVRの体験を伝えられないのが残念です。 googleの g.co/cardboard を参考にしました。が、レンズの焦点距離の違いにより、焦点合わせの作業が苦労したポイントとなりました。