社員日記

3月
25

近づく春

暖かい陽気な日が増え、もうすぐ冬が終わりそうです。
鳥海山の麓でも雪の隙間から地面が見え隠れしています。
暖かい気温が続けば、すぐにでもふきのとうが顔を出しそうです。

写真はにかほ高原に寄った時に撮ったもので、
鳥海山が良く写っています。
雪が解け始めているように見えます。
季節の移り変わりによって様子が変わっていくのを眺めるのも
気分転換になりそうです。

by.タイプA
鳥海山_20180319

3月
15

2月初め、今年の初釣りを実行してきました。
2月でしたので、気温はマイナスになっており、かなり厳しい状況でしたが、
風と波の無い日を狙っていたので、天候としては抜群のコンディションでした。
ポイントは秋田でイカ釣りと言ったらここという場所で行いました。
ヤリイカの仕掛けについてはGoogle先生で調べると出てくる組み合わせで行いました。
(仕掛け:餌巻きイカスッテ、電気ウキ、塩漬けした鶏ささみ)
鶏ささみについてはこの時のためにあらかじめ用意しておきました。
また、餌の仕掛け以外にエギングも行ってみました。
(エギング:イカ用の疑似餌を使った釣りのこと)

午後11時過ぎに釣りを始めましたが、状況が良かったこともあり、
午前3時ころまでで、30cm以上のヤリイカを6杯もあげることができました。
そのうち、2杯はエギングで釣ることができました。

海が荒れているとイカが沿岸によってこないため天気のいい海が荒れていない日を狙っているのですが、
1月、2月と週末は必ず海が荒れていたので、3月の現在まで行けていません。

初夏までヤリイカシーズンですのでチャンスがあればまたチャレンジしたいと思っています。

だるまさんがウィリー

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3月
5

色の持つ効果というものは、人によって細部に違いがありますが、
大枠の効果は共通認識として定義されています。

例えば、赤や黄といった暖色系の色は注意を引いたり警戒を促す効果があり、
青のような寒色系の色はあまり目立たず、安心を与える効果があります。

色の持つ効果と物の意味を合わせることにより、
より相手に物の意味を伝えることができます。

道路標識を例にすると、各色には以下の意味があるそうです。
赤色→危険・禁止
黄色→警告・注意
青色→指示・案内

暖色系と寒色系の効果を考えると、伝えたい意味とイメージが沿うため、
違和感なく運転者に標識の内容を伝えることができていると思います。

システムにも、大きく分けて以下二つの処理イメージがあります。
・正常系【処理を進める・データを登録する 等】
・異常系【処理を止める・データを削除する 等】

あまりカラフルにし過ぎるのも問題ですが、
処理内容と配色のイメージを合わせることにより、
より使用者に内容のイメージを伝えるデザインを心がけていきたいと思います。

2月
25

お客様にサーバーの提案を行う際に、くどいくらいに申し上げるのが、「バックアップは大事です」というセリフ。

中には、『RAIDを構成していたら大丈夫でしょ』とおっしゃる方もいらっしゃいますが、「RAIDはあくまでもハードディスクの構成を保護するためのもので、データを保護するものではないのです」とお答えしております。

世の中には医者の不養生という言葉があります。良い言葉ですね。

まさについ先日、自宅のパソコンでHDD障害が発生してしまったのです。

パソコンとは言うものの、趣味と実益を兼ねてOSはWindows Server 2012R2、しかも壊れたのはデータ重複除去設定していたHDD。

データ重複除去とは、同じような構造のデータを圧縮し、HDDをより有効に利用できる仕組みです。

そのため、同じファイルや同じようなデータ構造のファイルが多いとかなりの威力を発揮します。

壊れたHDDは8TBのものでしたが、中には約10TBほどのデータが入っており、かつ空き容量が2TBほどありました。

正常に動作している限りはとても素晴らしい技術なのですが、いざ壊れてしまうとファイルにアクセスできなくなってしまいます。

それでもバックアップを取得していれば、バックアップデータは重複除去が解除された状態で取得されますので大丈夫だったのですが、残念ながらバックアップを取っておりませんでした。

これから、(限りなく徒労に終わるとは思いますが) 破損した重複除去データのレスキューを実験していこうと思います。

いやぁ~、バックアップって本当に大事ですね。

転ばぬ先の杖、いざとなってからではもう遅い。

自戒を込めて言います。

「バックアップって大事なんです」

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2月
15

近頃AIがブームなので機械学習についてもう少し理解を深めようと思い、機械学習の初歩的なプログラムを個人的に作って色々と試しています。こういったプログラムは自分で作るものよりも、有名なライブラリの方が高性能なのですが、自分でプログラムを組むと勉強になります。プログラムに効果的に学習させる方法を調べていると、学習というものについて改めて考えさせられます。

機械学習の一つに強化学習という分野があります。強化学習では自分の行動によって周囲の状態が変わる様な状況で、試行錯誤しながら行動を最適化していく問題を扱います。プログラムに学習させる場合、取り組む課題の難易度が高すぎて報酬がほとんど得られない状況や、反対に、最適解が既にわかっている状況では学習効率が悪くなります。行動の違いによって正解と不正解が分かれる状況だと学習が進みます。

考えてみれば、我々が学習するときも同じようなことがあります。何か新しいことを学習するために参考書を読んでも、ちゃんと理解できているか自信が持てないことがあります。参考書には正しい方法は説明されていますが、何が間違いなのかに関しては載っていないことがよくあります。そのため参考書を読むだけでは何が間違いなのか良くわからず、理解が浅くなってしまいがちです。実践して失敗や成功を繰り返すことで初めてわかることもあります。

最適解を求めるということは、それ以外の行動が最適解ではないと確認することでもあるため、一度失敗した行動も何度か選択したり、未経験の行動を取ったりする必要があります。失敗からは深い理解が得られるので、失敗をうまく活用すべきだということがよく言われます。しかし、プログラムが学習する様子を観察すると、間違いを「活用する」だけでは不十分で、良い選択をするためには間違いは欠かせないものだという考えに変わってきました。ある科学者は「専門家とは、限られた分野において起こりうるすべての間違いを経験した人のことだ」と言ったそうです。

そうなると、間違うことができる環境を作り、試行錯誤を続ける状況をいかに作るかが重要になるのだと思います。

その上で、強化学習で言われる「探索と利用のトレードオフ」を考え、試行錯誤で最適解を探索することと、これまでに得た知識を利用して確実に報酬を獲得することのバランスをうまくとって行動したいものです。

HM