Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 先日、Unity認定試験（Unity Certified Developer Exam）を受験し、無事に合格することができました。 Unity認定試験に関しては既に次のような素晴らしい体験記が公開されています。 ただ2017年10月から正式にスタートされたばかりということもあり、まだその数は多くありません。 Unity認定試験に合格しました | TECH Projin 【1940点】Unity開発者認定試験に合格しました。 この記事では特にUnity初心者に向けて、ごくざっくりとした試験対策を紹介します。 Unityに興味はあ
データ分析における関数の使い方については様々な記事が上がっています。関数を知らなかったり使い方が分からないときは調べればだいたい答えが見つかります。 一方で、実際に分析を始めようとすると、たとえ関数の使い方がわかっていても、データをどのような切り口から何を分析・可視化していけば良いのか困ってしまうことがよくあります。 この記事では、あんちべさんが書いたデータ解析の実務プロセス入門という本をベースに、どのようなデータから何を見たいときにどのような可視化手法を使えばよいのかを、具体例を交えながら整理していきます。 探索的データ解析とは データ解析のアプローチは、大きく分けて仮説をデータで検証する「仮説検証型」とデータから仮説を生み出す「探索型」に分けられます。 実際にデータ解析を行うときは、仮説検証型と探索型を行き来しつつ知見を見出していきます。 データ解析には検証すべき仮説を設定することが必
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AIとは何かを考えながらUE4で味方NPCを作成してみよう 最初に 今回記事にするUE4のバージョンは4.16です。 また、今回の記事で執筆する内容がベストプラクティスというわけではありません。あくまでも一例としてお考えいただくようお願い致します。内容に対して「もっと効率良いやり方がある」「この部分は違う」などありましたら、コメント頂けると幸いです。勉強させてもらいます。 記事内で実装方法を順序立てて説明していますが、途中でわからなくなったり、つまずいてしまった場合はお気軽に私の方へメンション飛ばしてください。また、出来るだけ一本道にす
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これはFujitsu Advent Calendar 2017の18日目の記事です。 掲載内容は富士通グループを代表するものではありません。ただし、これまでの取り組みが評価されて、富士通がQiitaに正式参加することになりました[リンク]。なお、内容の正確性には注意を払っていますが、無保証です。 はじめに この記事では今年発表されたディープラーニング論文（ArXivでの発表時期、発表された国際会議が2017年開催またはジャーナル掲載が2017年のもの）から私が個人的に重要だと思った論文を収集しています。また、2016年末ごろの論文も重要
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在してお
Processingによって花火を打ち上げる 夏です。花火の季節です！今回はProcessingで花火を演出してみました！ 概要 先ほど投稿した記事でも発光表現を扱いましたが、今回はオリジナルを紹介します。 キー入力によって花火が打ち上がるようになっています。 加速度センサなど、各種センサと連携して花火を打ち上げるのも面白いです！ ソースコードも貼っておきます。(※当初より少し整理しました) ArrayList<Fireworks> fireworks=new ArrayList<Fireworks>(); void setup () { fullScreen(P3D); frameRate(50); hint(DISABLE_DEPTH_TEST); blendMode(ADD); imageMode(CENTER); } void draw () { background(0,0,40
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? オンライン講座のUdacityが提供する自動運転エンジニアコースのTerm1を修了したので，その感想を書こうと思います． Udacityとは UdacityとはCourseraやedX等のオンライン講座MOOCの一つであり，自動運転エンジニアコース，AIコース，フルスタックエンジニアコースなど様々なコースがあります．他のMOOCとの違いは，Coursera等はどちらかといえば知識ベースであるのに対し，Udacityはプロジェクトベースであるという点です．また自動運転コースの講義はMercedes-Benz等からも提供されており，最先端の
DeepMind は どこに向かっているのか ？ 〜 2017年の公開論文 を トピック別 に 並べて 俯瞰してみたDeepMindDeepLearningMachineLearning強化学習人工知能 DeepMind社 が 公開した論文 の 技術的達成ポイント を 俯瞰 してみました。 同社 が 汎用人工知能の実現 に 向けて どこまで 歩みを進めているのか を 考える際 の 一助 となれば、幸い です。 それぞれの論文は、互いに異なるアルゴリズム（アーキテクチャ）で動くモデルであり、これらを統合して１つのモデルを作る事は容易ではないと思われます が、 全体として、DeepMind社 は、以下の要求を満たす自律的 な エージェント を 実現させるため の 要素技術 を 実現しつつあることを見て取ること が できます。 （ ただしあくまでも、個々のアルゴリズムを１つのエージェントのうちに
この記事では、animeface-characterデータセットを使ってIllustration2VecモデルをFine-tuningし、146種類のキャラクター顔画像を90%以上の精度で分類できるモデルを訓練する手順を追いながら、以下のことを説明します。 Chainerを使って データセットオブジェクトを作る方法 データセットを訓練用・検証用に分割する方法 訓練済み重みを持ってきて新しいタスクでFine-tuningする方法 （おまけ：データセットクラスをフルスクラッチで書く方法） 使用した環境は以下です。 NVIDIA Pascal TITAN X Ubuntu 16.04 Python 3.6.3 使用したライブラリは以下です。 Chainer >=2.0.1 (最新の4.1.0でも動作確認済み) CuPy >= 1.0.1 (最新の4.1.0でも動作確認済み) Pillow 4.0
R Markdownで画像クリックしたら拡大表示させる機能(Lightbox)の実装 先日r-wakalangで質問があがったのでやってみた。 画像を拡大表示させたい R Markdownでhtml出力する際，plotを描くことが多いでしょう。ただ，このplotなどの画像出力はそのままではサイズ固定であり，これを拡大して見ようとするなら手間がかかります。 よくWebのあちこちで「画像をクリックするとその場でボワンっと拡大画像が出てくる」というのがあるかと思います。これはページ遷移もなく，またポップアップでもないので，読者にスムーズに拡大画像を提供することができます。 これらの多くはJavaScriptで実装されており，代表的なものがLightboxというjsライブラリです。どういうものかはリンク先に飛んでもらって画像をクリックしてもらえればすぐに理解できるでしょう。 というわけで，この記事
#PaaSサービスの簡単な説明 各ベンダーの提供サービスには予め学習されたモデルの翻訳や画像・動画認識などが用意されています。 Google Cloud Platform Google社が提供する機械学習プラットフォームになります。 サイズを問わず、あらゆるデータの機械学習モデルを簡単に構築できるマネージド サービスです。 クラウド上に用意されたTensorFlowも使えます。 ※サイトより抜粋 機械学習の内容 ・Cloud Machine Learning Engine 教師ありの回帰・分類、教師なしのクラスタリングなどさまざまなデータから学習ができます。 使用アルゴリズムは非公開。 Azure Machine Learning Azure Machine Learning は、クラウドの予測分析サービスであり、分析ソリューションとして予測モデルを迅速に作成し、デプロイできるようにします
結論 下記4つがオススメ上から順に見ていく事をオススメします。 【4日で体験】 TensorFlow x Python 3 で学ぶディープラーニング入門 みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 ゼロから作るニューラルネットワーク【Python 3 + NumPyでバックプロップを徹底マスター】 アプリケーション開発者のための機械学習実践講座 大前提 この記事を書いてる人 本職 Railsサーバーエンジニア（iphoneアプリ プログラマでもある） 三十半ば、三十歳過ぎてからプログラマになった。 変わり種とか突然変異と言われてる。 今後は比較的短期間（一年位）でデータサイエンティストになり さらなる給料アップを企んでいる。 想定している読者 機械学習だけでなくプログラミング自体も初心者に向けています。 前置き Udemyと動画学習について Udemyとは？ Udemy
不思議の国 SEが住んでいるところ、そこは不思議な不思議なお国柄です。 新たな国民として移住してきた人、特産物のシステムを買いに来た人など色々な人がこの国には存在します。 しかしこの国で話される言葉は 独特 です。 ぱっと聞いただけでは意味がわからなかったり、よく似た表現であっても微妙にニュアンスが違っていたり。 似たような表現を使い分けるその裏に、その人の意図や省略された文脈が隠されていたりもします。 どこの国でもコミュニケーションを間違うと非常に厄介ですが、そんなことにならぬよう、 お国言葉らしきもの をまとめてみました。 SEを代表例として、このお国言葉を話す人も、話される人も、改めて言葉の意味合いを見つめなおしてみると新たな気付きが得られるかもしれません。 なお、そんなことから 「絶対にSEしか使わない用語」を集めたわけではない のでその点ご了承くださいませ。 他言語版 @micr
はじめに 4月ということで、新卒が入ってきたりRを使ったことないメンバーがJOINしたりしたので、 超便利なdplyrの使い方を何回かに分けてまとめて行きます。 Rは知らないけど、SQLとか他のプログラミング言語はある程度やったことあるみたいな人向けです。 dplyrを使いこなす！シリーズ 基礎編以外も書きましたので、↓からどうぞ。 dplyrを使いこなす！Window関数編 dplyrを使いこなす！JOIN編 dplyrとは データフレームの操作に特化したパッケージです。 Rは基本的に処理速度はあまり早くないですが、dplyrはC++で書かれているのでかなり高速に動作します。 ソースの可読性もよくなるので、宗教上の理由で禁止されている人以外は使うメリットは大きいです。 処理可能なデータサイズの目安 あくまでも個人の環境に強く依存した感覚値ですが、1000万行、100MBぐらいのデータサイ
前振り 先に、{biOps}によるフィルタ操作を書きました。 前回、{EBImage}と{biOps}を使った画像生成を比較しました。 [0, 255]しか扱えないimagedataクラス(biOps)と、 数値なんでも扱えるimageクラス(EBImage)に注意ですね。 計算処理には{EBImage}が向いていますが、その代わり出来合いの関数が少ない。 なので道具を自分で作らないといけない事になる。 今回はその例としてCanny Edge detector を作ります。 罠 ただし、ですね。 {EBImage}は方向が変なんですよ。いや、変じゃないんですが…。 こうなっているんです。 これでフィルタ処理とかすると、X軸・Y軸、プラスマイナスがカオスになって、 大混乱のうえ悶え苦しむので、絵を保存するときは-90度回転させます。 angleはdgreeで入れるのが何ともむず痒い。 rot
Help us understand the problem. What is going on with this article? はじめに この記事は、UE4向けに公開されているがエンジン内部に標準で含まれていない様なUE4コミュニティユーザが作成した非公式プラグインについて忘れない為の一覧兼個人まとめです。 当然ですがこれ以外にも多く存在しているはずですが面倒なので特に調べていません。 SNSで話題になったりForumでさくっと調べて引っかかった内容がメインになります。(もし必要があれば随時追加予定) なお、各プラグインについてはほぼ触っていないのも含まれており、個人的で一方的な感想・印象で記載しています。 したがって私が誤って理解している事もあるかもしれませんので注意。 加えて、「このプラグイン最近更新されてない…」とかざらにあり、「最新環境ではコンパイルが通らない、Shippi
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 同人ゲームを制作するに当たって使用したツールやサービスの紹介 しあわせの国って同人サークルでゲーム制作してます。 ダラダラと野郎4人でゲーム制作を開始してから1年経ちました。まったり楽しく制作しています。 そんな同人活動ですが、資金はないし、同じ物理スペースに居るわけでもないし、活動時間なんて決まってないしと、様々な事情が会社という組織と異なってきます。そんな中で、快適に活動するためにいろんなツールだとかサービスだとか試してきました。以前はコロコロ使用サービス増やしたり使用ツール変更したりしてましたが、安定してきたのでいくつか紹介します
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? #はじめにお詫び 当初の予定では、Audio SDKについて書こうと思っていたのですが、私（正確には私の嫁さん）の仕事の関係で、データサイエンスというか、人工知能というか、その辺りのことを勉強することになったので、Riftでもその辺をやってみようと思い、テーマ変更しました。Audio SDKのことは、また別の機会に書くのでお許しください、、、。 #データサイエンスって データサイエンスは、データから何らかの知識や知見を得るための方法を考える学問分野だそうです（Wikipedia）。個人的には データの可視化（直感的にわかるようにする）
この記事は裏UE4 Advecnt Calender 2016の16日目の記事になります。 UE4.12で実装されたPlanar Reflectionを自作プロジェクトで使ってみて、 その時分かったことや使い方についてまとめました。 今更な内容かもしれませんが、おさらいだと思って見ていただけると幸いです。 ##使ってみました Screen Space Reflectionでもまあまあきれいなんですが、 いまいち満足いかないのでPlanar Reflectionを試してみました。 きれいですね。 ビジュアルは文句ないです。 (水面はノーマルマップで歪ませてます。) このプロジェクトは映像にしてYouTubeに上げています。 https://youtu.be/iJfnwQAZmBs いつの間にかEPICさんにチラッと紹介していただいてました。 We love sharing your amaz
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事は Unreal Engine 4 (UE4) Advent Calendar 2016 17日目の記事です。 UE4を用いて全天球画像を撮影する方法について、いくつか紹介します。また、そのうちの一つの方法でVR内でリアルタイムに全天球キャプチャを活用する方法とファイルへの保存についてをまとめます。 デモ動画 Theta in VR Play Movie https://youtu.be/Pkh3ZekwoCs VR内で全天球画像を活用したデモです。ポイントはVR内でリアルタイムに活用できている点です。また、VR内で撮
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