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8月, 2019の投稿を表示しています

『外来種は本当に悪者か? 新しい野生:THE NEW WILD』☆4

ブラックバスやセイタカアワダチソウは日本に定着したイメージのあまりよくない外来種ですが、セイヨウミツバチのように役立つ外来種もいます(ちなみに、日本のワカメは他国においては忌み嫌われる外来種)。「在来種」「外来種」の枠組みを超えた「新しい生態系の捉え方」が提示されています。

『世界を救った日本の薬:画期的新薬はいかにして生まれたのか?』☆4

最近「医療×AI」に興味がありますの第七弾。新薬開発における様々なアプローチ&日本人が医療に残した爪痕に加えて」、予想外の効用による別の病気への転用(ドラッグ・リポジショニング)など、創薬の醍醐味が分かるのです。

『女の子が生きていくときに、覚えていてほしいこと』西原 理恵子☆4

西原さんの育児記録。我が家にも娘がいるので軽い気持ちで読んだのですが、想像以上に壮絶な人生を送られていたのです。。「子供の熱が出たら会社を休んでくれる夫こそ白馬の王子様」という一説が印象に残りました(僕は白馬の王子様かもしれません)。

『創薬科学入門 ―薬はどのようにつくられる? (改訂2版)』☆4

最近「医療×AI」に興味がありますの第六弾。医薬品の歴史に始まり、様々な創薬手法やこれからの医療まで、薬について網羅的に学べます。「どんな名医でも救えるのは目の前の一人だけだが、画期的な医薬は何万・何十万の命を救うことさえできる」という一説が印象に残りました。

『LIFE SHIFT』☆5

医療の進化などによって寿命が100歳まで伸びていく世界におけるキャリア論。これまでのような単一企業もしくは複数社で65歳まで働いて、リタイアするという働き方では資金ショートしてしまうので、マルチに長く働ために高い専門性や差別化できるスキルを持つことが大事になるのです。

『IT・ビッグデータと薬学:創薬・医薬品適正使用への活用』☆5

最近「医療×AI」に興味がありますの第五弾。日本学術会議薬学委員会の分科会が開いたシンポジウムのまとめ本。講演内容の書籍化なので内容が重複している部分もありますが、IT×薬学の最前線が分かるのです。

『エボラの正体 死のウイルスの謎を追う』☆4

最近「医療×AI」に興味がありますの第四弾 。 高い感染力・致死率を誇るエボラ出血熱の正体に迫った本です。RNAウイルスゆえ突然変異が発生しやすいことに加えて、急速に発生して一気に収束するというためウイルスの宿主が特定困難であることが難しさの理由なのです。

ベストビュー(過去1カ月)

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

UMASS Lowellの卒業式@Boston。4 日目は卒業式本番です。とても賑やかでアメリカンな式典でした。ただしあいにくの雨、僕曇り男なのに。。

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第6回】乳がん診断AI その1

ソムリAI(ワインソムリエAI)で使った手法で乳がん診断AIを作ってみます。まずは決定木とニューラルネットワークの2つのモデルを試してみます。かなり高性能なモデルができました。名医誕生かもしれません 笑

【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)

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...

【番外編】ビッグデータ解析やってみた。【第1回】地震解析 ~最近地震多くないですか?~

「なんか最近地震多くない?」と思って調べ始めたら結果としてBI(ビジネスインテリジェンス)ツールを使った”なんちゃってビッグデータ解析”になってしまいました。4回くらいに分けて連載してみようと思います。

『Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践』 ☆5

これ1冊マスターすればそれなりに戦えるPython技術者になれます(きっと)。機械学習の基礎(パーセプトロンとか)とPythonの基本文法を覚えた後に読むのがよさそうです。

【番外編】息子断乳チャレンジ! Day3 嫁、背水の陣の巻

Day3である。事前に調べた情報だと、2日間でだいたい仕上がっており、3日目は予備日的な扱いだそうなのである。

【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~

AI(機械学習)やってみた、第3弾です。「ニューラルネットワーク(Neural Network)」を使ったソムリAIを作ってみようと思います。”ニューラルネットワーク”、見るからにAIっぽい名前ですよね。

【番外編】ビッグデータ解析やってみた。【第3回】地震解析 ~活断層型地震~

プレート境界で発生する「海溝型地震」についてはかなり明確な前兆があることが分かりました。地震解析の第3回では内陸プレートで発生する「活断層型地震」について、過去起きた大地震のデータを検証します。一般的に活断層型地震は予測が困難らしいので、本当に前兆がないのか(予測不可能なのか)を見てみます。

『子どもの話にどんな返事をしてますか? ―親がこう答えれば、子どもは自分で考えはじめる』☆5

たまに読む育児関連本シリーズ。子どもとのコミュニケーションの基本や”あるある”が事例を交えて書かれています。かなり目からウロコ。4年前くらいに読みたかったなぁ。

【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~

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。

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

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。

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第1回】ソムリAI ~決定木編~

最近ブームのAI(機械学習)に手を出しました。まずは、決定木(Decision Tree)というモデルを使って「ソムリAI(ワインソムリエAI)」を作ってみようと思います。

【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。

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第6回】乳がん診断AI その1

ソムリAI(ワインソムリエAI)で使った手法で乳がん診断AIを作ってみます。まずは決定木とニューラルネットワークの2つのモデルを試してみます。かなり高性能なモデルができました。名医誕生かもしれません 笑

【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~

AI(機械学習)やってみた、第3弾です。「ニューラルネットワーク(Neural Network)」を使ったソムリAIを作ってみようと思います。”ニューラルネットワーク”、見るからにAIっぽい名前ですよね。

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

UMASS Lowellの卒業式@Boston。4 日目は卒業式本番です。とても賑やかでアメリカンな式典でした。ただしあいにくの雨、僕曇り男なのに。。

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

UMASS Lowellの卒業式@Boston。5 日目にして帰国なのです。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day2:晩餐会】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。 2日目は午前中はボストン観光、夕方から Hooding ceremonyという卒業生(大学院生)向けの晩餐会です。卒業式で被るHoodをもらいました。

【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~

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。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day1:ボストンへ】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。 1日目は移動だけで終わりました。