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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day3：終日観光】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。３日目は終日フリーなので、ゆっくりボストンを観光しました。

Day 3 ボストン観光

この日は1日フリーなので、皆さん思い思いにボストン観光を楽しんだようです。僕はハーバードとMITを見学し、印象派とレンブラントなどを見るべくボストン美術館に行きました。見どころ・観光ポイントがある程度固まっているので、うまく計画で切れば地下鉄と徒歩で効率的に回れると思います。ちょうどこの時期メジャーもやっているので、ふぇんウェイパークでレッドソックス戦を見るという選択肢もあります。

こちらの大学は敷地面積が広く、街そのものが大学という感じでした。ハーバードは青々とした芝生が印象的。日本のビルのような校舎ではなく、古き良きレンガ造りの校舎なので伝統を感じます。ハーバードも今週卒業式のようで、Commencement（学位授与式）の案内板がありました。在校生らしき人たちを見かけましたが、とても賢そうに見える気がしました（少なくとも”ほえー”っと間抜け面で観光している僕よりかは）。とりあえず生協を見つけてお土産を買いこみます（ブランド代が入っているのでちょっと高め）。ハーバードビジネススクールも見てみたかったのですが、本キャンパスからはちょっと距離があったので断念。。

ハーバードキャンパス内1
ハーバードのキャンパス内その1 

ハーバードキャンパス内2
ハーバードのキャンパス内その2 

ハーバード大周辺
 ハーバード大周辺
お猿のジョージショップ
お猿のジョージショップ発見。ハーバードとのコラボ商品もあります。 

地下鉄に乗って2,3駅でMITに着きます。ハーバードととっても近いです。MITもとっても開放感のあるキャンパスでした。留学して日本に戻りたくない・日本企業に定着できない理由が少しわかる気がします。MITでも生協に行ってお土産を調達。理系の雄なので、合金製やチタン削り出しなど素材にこだわった商品が多かった気がします。MITにもスローンという有名なビジネススクールがあるのですが、こちらも少し距離があったので断念。。

MITのキャンパス内
 MITの有名な建物

気を取り直してボストン美術館へ。世界有数の美術館だけあり、規模が大きい。ちゃんと見るには丸一日は必要そうです。お目当ては印象派とレンブラントでしたが、娘氏が疲労困憊＆空腹を強く訴えたため、チラ見してミュージアム内のカフェで昼食。子供中心の旅行なのでしかたないのです。

ボストン美術館
ボストン美術館。でかい！ 

ボストンの地下鉄の1つであるGreen Lineはトラム型（路面電車型）でした。郊外は地上を走り、中心部に近づくと地下にもぐります。

MBTA Green Line
地下鉄Green Line

ボストンの街並み
歴史を感じさせる落ち着いたたたずまいの建物が多い素敵な町です。

水陸両用観光バス

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ベストビュー（過去1カ月）

『九龍城探訪 魔窟で暮らす人々 - City of Darkness』 ☆4

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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）【Day 4：卒業式】

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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day5：帰国】

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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第3回】ソムリAI　～ニューラルネットワーク編～

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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第2回】ソムリAI　～ロジスティック回帰編～

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AI（機械学習）やってみた、第2弾です。前回は決定木（Decision Tree）を使ったソムリAI（ワインソムリエAI）を作りました。今回は「ロジスティック回帰（Logistic Regression）」というモデルを使ったソムリAIを作ってみようと思います。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第4回】ソムリAIの改良（正規化）

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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
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ベストビュー（全期間）

Malaysia Quarantine Premium Package　【番外編】Malaysia赴任記　隔離ホテル情報

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Once entering Malaysia, we need to be quarantined for 14days. At the beginning of COVID-19 spread, the hotel for quarantine have been determined randomly. In these days, we can choose "premium quarantine stay package" in advance . This article is summary of premium packages which I asked each hotel. Note: Information in this article might be old. It's better to confirm the latest plan to the hotel. Note: Only Hotel Istana can be booked via its homepage so far. As the other hotels don't show their premium package plans on their homepage, you need to contact them through their reservation E-mail address or "Contact us". マレーシア入国とともに14日間ホテルで隔離されます。当初は滞在ホテルがランダムに割り振られていたようですが、より快適なプレミアムプランが追加されました。各ホテルにどんなプランがあるのか聞いてみたので、聞いた内容をまとめます。 ※情報が古い可能性があるので、念のため最新情報を各ホテルに確認したほうがよいかもしれません。
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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

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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
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