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【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day0:渡米前にやっておくこと】

UMASS Lowellの卒業式@Bostonについて、計画の立て方やら行く前にやっておくことやらをまとめておきます。

Introduction

来年以降卒業される方への参考&自分の旅の備忘として2018年のUMASS Lowell卒業式@Bostonの記録を残します。

毎年微妙に日程が変わるようですが、2018年の卒業式関連イベントは、5月17日(木)にHooding ceremony・5月19日(土)にCommencementが催されました。
Hooding ceremonyとは大学院生限定の晩餐会で、卒業式で着用するHood(マフラーのようなもの)がもらえます。学部ごとに色が違うようで、経営学部は黄土色でした。Commencementとは学位授与式(卒業式)で、博士・修士・学士まとめて一堂に会するとても賑やかな会です。日本の卒業式とは異なり、お祭り感がすごいです。

僕はHooding・Commencement両方参加を前提に最短の旅程を組みました。
  • 5月16日(水):移動日(JL008便。18:00頃に日本を出て、同日18:00頃に現地に着きます)
  • 5月17日(木):Hooding ceremony(夕方までは観光、夕方からLowellへ移動)
  • 5月18日(金):終日フリー・Boston観光。
  • 5月19日(土):Commencement(昼前にLowellへ移動)
  • 5月20日(日):移動日(JL007便。13:00頃にボストンを出て、翌日16:00頃に日本に着きます)

Day 0 渡米前にやっておくこと

航空券・宿泊先の確保

5月は卒業式シーズンであり、ボストンにはハーバードやMITなど大学が多いことからホテルが込み合います。フライトも乗継便含めて選択肢がそこまで多くないので、早目に日程を決めて確保してしまった方が良いと思います。特にこだわりがなければボストン市内(DowntownやBack Bay周辺など)が利便性が高くお勧めです。Airbnbなどを使ってシェアハウスを複数人で借りている方もいました。

卒業式関連の手続き

Hooding ceremony・Commencementともに事前の申し込みが必要です。3月くらいからメールが来始めるので、Student E-mail(xx@student.uml.edu)をこまめにチェックするか、Gmailなどへの転送設定をしておくとよいと思います。

Hooding ceremonyは卒業生は無料・ゲストは$30/人で参加できます。登録するとE-ticket的なものが発行されます。

Commencementはゲスト6名までは無料で招待できます。こちらも事前登録が必要です。今年から午前・午後の二部制になったようです(経営学部は午後でした)。
【2019.1.7訂正】もともと午前・午後の二部制で、午前になるのか・午後になるのかは年によって異なるそうです(2018年は午後でした)。Lisaさん指摘ありがとうございます。
Commencementでは帽子・フード・ガウン・タッセルの4点を着用します。Hooding ceremonyに参加する場合はフードは無料でもらえるので、帽子・ガウン・タッセルを調達すればOKです(タッセルとは帽子から垂らす紐のようなものです)。衣装は現地で受け取ることもできますが、送料$10ちょっとで自宅に送付してもらうこともできます。家族を連れてボストンに行かれる方など、現地で小回りが利きにくい場合は自宅送付してもらうのが良いと思います。

UMASSのホームページに卒業式関連の特設サイトができるので、チェックしておくとよいと思います。

現地での通信手段の確保

現地でスマホを使うための方法は大きく分けて3つあります。

①キャリアの専用プランを使う。
ソフトバンクの”アメリカ放題”のようなキャリアが提供している海外ローミングサービスを利用するやり方です。キャリアによって通話料・パケット料などが異なるので、渡航前に確認するのが良いと思います。OCN Mobile OneやMINEOなど格安SIMを使用している場合、何らかの条件が付く可能性があるので、確認しておいた方がいいと思います。

②現地で使えるSIMを買う。
T-Mobileなどの現地キャリアのSIMを使って通信する方法です。3GBで$40など、決められた容量をプリペイドで買うケースが主流です。現地で買うのが不安な場合は、成田空港のBICカメラなどでも手に入れることができます。(当たり前ですが)SIMフリーのスマホでなければ使えません。

③モバイルWi-Fiをレンタルする。
現地で使えるモバイルWi-Fiをレンタルして、現地ではWi-Fi経由でネットにアクセスする方法です。スマホからモバイルWi-Fiにつなぐだけなので方法としてはシンプルですが、モバイルWi-Fiを持ち運ばなければならない点がネックです。1台のWi-Fiルータに複数台のスマホ・PCを接続できるので、複数人で行かれる場合は1台を共用するなどして割安に使うことができます。
時期によってキャンペーンやっていたりするので、渡航前に業者を決めるのが良いと思います。僕はWi-Ho!という会社に申込み、1台\3,500くらいでした。電池の持ちも良くとても快適でしたが、機種によっては回線が遅い・電池の持ちが悪いなど、借りてみないとわからないリスクもあります。

Google map(マイマップ)の活用 【推奨】

Google mapには行きたいところをプロットした自分専用の地図を作るマイマップという機能があります。これを使ってホテルや気になるレストラン・Lowellの会場などを事前に入れておくとガイドブック代わりになります。また、後述するオフラインマップ機能を使うことでネット接続しなくても地図が使えるようになります。とっても便利なので使うことを強く推奨します。
こうゆうの↓ができます(今回の卒業式用に作ったのですが、先ほど手が滑って謝って消してしまい、人力で復元 泣)。

マイマップの作り方

①自分のGoogleアカウントでGoogle mapを開く。
自分のGoogleアカウントにログインした状態でGoogle mapを開きます(マップの右上に自分のアイコンが出ていればOK

②新規のマイマップを作る。
左上の三本線のアイコン→マイプレイス→右端の”マイマップ”とメニューをたどります。一番下の”地図を作成”をクリックすると”無題の地図”というマイマップのひな形が作成されます。

③目的地を追加する。
普段Google mapを使うのと同じように、目的地を検索します。検索結果の左端に”+地図に追加”というものがあるので、それをクリックすると地図に追加でき、自動保存されます。ホテルから駅からレストランまでガンガン追加していきましょう。

④使いやすくカスタマイズする。
各地点をクリックするといくつかアイコンが表示されます。バケツのアイコンで各地点のマーク・色が変えられるので、レストランやホテルなど地点に応じたアイコンにしておくと見やすくなります。また、鉛筆のアイコンから簡単なメモを記入できるので、お店のURLとかを貼っておくと便利です。
少し難しいかもしれませんが、外部のデータを取り込むことでボストンの地下鉄の路線図を表示することもできます。
僕は以下のサイトからKMLファイル(Google mapなどで使われる地図ファイル)をダウンロード(エクスポート)し、自分のGoogle mapにアップロード(インポート)しました。
(このリンクを開いて、虫眼鏡の右にある縦に・が3つ並んでいるアイコンをクリックして、”Untitled layer”をkmlでダウンロードし、それを自分のマイマップに”レイヤを追加”してからインポートします)

オフラインマップで通信無しで地図を見る方法

これはいたって簡単です。
まず、スマホのGoogle mapアプリを開きます。
次に、三本線のメニューの”マイプレイス”から先ほど作ったマイマップを開きます。
続いて、同じく三本線のメニューの下にある”オフラインマップ”→”自分の地図”を選択します。
すると、(おそらく)マイマップで作ったボストン近郊のエリアがハイライトされて表示されると思うので”ダウンロード”を押して、ダウンロードが終わるのを待ちます。
【補足】
ここで行っているのは、ボストン近郊の地図を自分のスマホにダウンロードしておき、その範囲内であれば通信無しで見れるようにするという設定です。だいたいボストン近郊の地図で160MB位のサイズでした。なお、GPSはパケット通信ではなく、GPS衛星からの信号を使っているので、通信料は発生しないです。

僕が通ったMBAはこのプログラムです。OBからの紹介割引あるので、興味のある方は連絡ください~

ベストビュー(過去1カ月)

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ソムリAI(ワインの評価を機械学習で当てる「ソムリエ+AI」)はもういいかなと思っていたのですが、機械学習の教科書的な本を読んでいるといくつか改良ポイントが見えてきたので、実際に適用してみようと思います。 まずは データの正規化 という手法を試してみました。結論から言うと、 あまり効果はなかった のです。。 ソムリAIの振り返り ワインの成分とランクのデータに対して、決定木・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークの3通りのモデルを使って機械学習 を行い、モデルの精度を検証してきました。それぞれのソムリAIの性能はこんな感じでした。 どのモデルも概ね60%程度の精度 でした。 改良その1:正規化 正規化とは まずは 正規化 という手法を試してみます。標準化とも呼ばれます。正規化を行うことで 尺度の異なるデータを比べやすくする とともに、 はずれ値の影響を小さくする ことができます。正規化には 各データを平均0・標準偏差1に成形する手法 と、各データを 0から1の範囲に成形する手法 の2つがあります。 前者は標準偏差が出てくることからも分かるように、 データが正規分布に従うことを前提にした正規化手法 です。 元のデータが釣鐘型の分布になっている場合に有効 です。後者は単純に データの範囲を0から1の範囲に狭める手法 であり、 元のデータが一様分布の場合 (規則性が無くランダムなように見える場合) に有効 です。 どちらの手法でもデータの範囲を一定のレンジに狭めており、そうすることで異なる尺度のデータを比べやすくしつつ、はずれ値の影響を下げるのです。 正規化してみる 元データの分布を確認 前回同様のワインのデータを使って正規化してみます。まずはワインのデータを読み込んで表示してみます。ついでに機械学習で使うワインの成分と、ワインの評価にデータを分割しておきます。 【オリジナルのワインデータ】 UCI(University of California, Irvine:カリフォルニア大学アーバイン校) http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv #入力データセットを読み込み i

ベストビュー(全期間)

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『深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト』 ☆5

一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している「Deep Learning for GENERAL (通称G検定 ) 」 の公式テキスト 。 ディープラーニングについて1冊で網羅的によくまとめられているので 、 ディープラーニングの入門書としてもおすすめです 。 ついでに勢いで資格も取ってしまいました 。 AI人材への第一歩なのです 笑