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『森の探偵―無人カメラがとらえた日本の自然』☆3

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全国の山や被災地に無人カメラを設置し、野生動物の営みを専門に撮影するカメラマンの記録。「野生動物」というと山の中にいるイメージでしたが、案外我々人間との距離が近く、文明や都市化に適応しているのです。

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この本を読むとわかること

動物たちの痕跡

  • 足跡が残りにくい肉球を持つ動物の痕跡の探し方
    • 糞や食痕、尿臭から推測
  • 全国で20台くらい稼働している自作の自動撮影カメラのしくみ
    • 「売っていないものは自分で作る」というポリシー
  • カメラに映った想像以上に人間の近くにいる野生動物
    • 橋や電線、ブロック塀などの構造物を高速道路のように利用する動物たち
  • 野生動物との遭遇を避ける山の歩き方
    • 人間の気配を察して伏せている動物に近づいて襲われることが多い
  • 野生動物にとって落とし穴になる人工のU字溝
  • 顔や服装といった視覚ではなく足音などの聴覚で獲物を識別するフクロウ
  • ひとつの樹洞（木に開いた穴）をめぐる様々な動物たちの駆け引き
  • 人工物に適応した生き物と、人工物を全く使わないホオジロ
    • 洗剤キャップを被ったヤドカリ
    • ビニール紐を使って巣を作る鳥
  • 巣が清潔なワシやタカと、清潔でないフクロウ
  • クマが牙で傷をつけた木の幹がまわりまわってに熊の冬眠穴になるという仮説

生と死のエコロジー

  • 道路の凍結防止剤に含まれる塩をなめにやってくる野生動物たち
    • 塩が貴重な自然環境に人間が作った「塩場」
    • スパイクタイヤが禁止になり凍結防止剤の使用量の増加に重なる全国的なシカの増加
  • 動物のフンを土に植えることでそこに含まれている植物（食料）を明らかにしようとする「糞盆栽」
  • 腐りかけの肉を食べ病原菌耐性も強いクマ
    • クマの胆のうである「熊胆」は古来から貴重な生薬の原料
  • 弱ってよろよろ歩いている動物を狙って卵を産み付けるハエ
  • 毒性の高いシキミが墓地や寺の周りに多い理由

文明の力、自然の力

  • 被災地・仮設住宅に仕掛けた無人カメラがとらえた様々な生き物
    • 野生化する飼い主を失ったペット
    • 豚舎から逃げ出した豚がイノシシと交雑したことで生まれたイノブタ
  • 人里に降りてきたクマを捕まえて痛い目にあわせて山に返す「学習放獣」の危険性
    • 懲りずに降りてくる捕まったことのあるクマたち
    • 誤って学習したクマがヒトを襲う可能性
  • 雑居ビルの排水管や非常階段を使って三次元で移動する新宿のアライグマ
  • 人間の手が入らなければ維持できない「里山の風景」
    • 人手がなくなると自然に飲み込まれる

人間の傍らで

  • 決まったところにゴミを出すことで餌場と認識して集まってくる野生動物たち
    • 人間の予想以上に近くにいる野生動物
    • 釣り堀を餌場にするクマ
  • 都市の緑地化によって増えるネズミ
  • 里山の警備担当だったイヌの減少と、人の生活圏への野生動物の侵入の増加
  • 電気を利用する動物たち
    • コンビニの入り口に巣を作るツバメ
    • 自動販売機に巣を張るクモ

森と動物と日本人

  • 山や猟師が女人禁制であることが多い生物学的理由
  • かつてなく近くなっているヒトと野生動物の距離

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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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魔窟とも言われた香港の九龍城の住人へのインタビューや、在りし日の写真集。香港の本土返還に伴い取り壊されてしまっているけど、その怪しさに妙に惹かれるのです。
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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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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。。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day2：晩餐会】

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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。
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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】

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

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 1日目は移動だけで終わりました。
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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。
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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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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。5 日目にして帰国なのです。
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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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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。
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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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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第1回】ソムリAI　～決定木編～

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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。
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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】

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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。
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【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

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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
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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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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。
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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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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。5 日目にして帰国なのです。
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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】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）【Day 4：卒業式】

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

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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。
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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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