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2017年11月05日

分離型キーボード Barocco MD600を購入

分離型のキーボードだと疲れにくいという話があり、Barocco MD600を購入した。キーの軸は赤軸にした。赤軸は普段使っているHHK Pro2と比べてキーストロークが軽くて違和感があるが、慣れてきたら長い間キーを打ってても楽な感じがする。

HHK Pro2とのキー配置の違いの変更

普段使っているHHK Pro2と物理的にキーの位置が違うので、Karabinerを使ってキーリマップをした。

これらはKarabinerでTarget DeviceにMD 600を指定し、それぞれ変更してうまくった。おおまかには違和感なく使えていて満足。

カーソルキーの設定はComplex modificationから行う。ただし、Complex modificationについてはGUIから設定例をダウンロードできるだけで、直接設定できないので、似たような例をダウンロードし、下記のように直接設定ファイルを開いて見よう見まねで変更することうまくいった。

atom ~/.config/karabiner/karabiner.json

参考

tags:hardware
2017年10月15日

機械学習から人の学習へのフィードバック

機械学習やディープラーニングをかつてより簡単に取り扱えるようになった。そのためか、人の脳は不正確で大雑把な認識をしているのではという話題をここ半年のところでよく見るようになった。

まだ科学的にはそのような証拠となるようなもの出てないと思われるが、おそらくそれは経験的にそうであろうと言う話もたくさん出てきている。人の脳の認知機能は機械学習に近い仕組みの部分もあるかもしれない。

逆に、機械学習やディープラーニングの考えを自身の学習の学習の仕方に適用するという考え方もでできた。

ディープラーニングで逆方向にポジティブな学びが自分の中にある。「機械がアレだけいけなら、人間の脳に効率よく大量のサンプルと正誤フィードバックを叩き込めば、人間は大抵のことは学習できる」という気づきが。才能とかじゃなく分量と、サンプルの質、正誤データの質が全てだなと。

— 深津 貴之 (@fladdict) 2017年7月30日

機械学習のように、人にも良質な学習データと検証データを与えるという考え方である。これは人の脳が機械学習のような仕組みで出来ていると仮定した上での考え方だ。機械学習と人の学習の相互補完の入り口となりそうな考え方だ。

人の脳の認知が機械学習に近い形で認知できているという仮の前提になるが、機械学習の学習データ、検証データの考えを教材作成や、教材の評価に適用し、教材の品質改良に使っていけるかもしれない。

tags:AI,機械学習,ディープラーニング
2017年10月10日

Herokuの無料時間がアカウント毎1,000時間に変更

Herokuの無料時間の扱いが変わっているのでメモ。私が知っている初期は1時間アクセスが無ければdynoがsleepされるというものだった。そこでHeroku schedulerを使い、1時間ごとにcurlするという方法でむりやり24時間稼働する方法が知られていた。

2017/10/10現在では、https://devcenter.heroku.com/articles/free-dyno-hoursによると

このような内容になっている。つまり、無料でも24時間稼働は可能だが、1ヶ月30日の場合、1Dynoと11日程度しか利用できなくなる。

ちゃんとアプリをつくったらケチらず課金してねということであるが、1dyno程度は動かせるので、有効活用してみるといいかもしれない。

tags:heroku
2017年10月09日

改めてblogをつくった

何らかのアウトプットをすることが大切だと思い、改めてblogをつくりました。ちなみに、このblogはrubyによる自作のものです。(Sinatra + ActiveRecord)

非常に適当なプログラムなので、バグが多かったり気になるところもたくさんありますが、ひとまずアウトプットすることが重要なので、あまり深く考えすぎず、とりあえず。

tags:ruby,programming