2020年01月02日

太陽光発電の広告を見て勉強するの巻

利回り10%とか書いてあるけど、利回りってなんじゃらほい? 
https://www.ideastyle.co.jp/column/knowledge/useful-solar-column-015/

なるほどね。分かってきたぞ。

広告では表面利回りが通用している。しかし実質利回りの方が大事だ。そういうことみたいだ。

ついでにコピペ
実質利回り = (売電総額-ランニングコスト)÷ 投資額 ÷ 20年間 × 100

   ランニングコストはどのぐらいか。ここ、素直に説明する業者は優良かね知れぬ。数字が低くなるのを承知で説明するのだから。うむうむ。

儲かる、儲かる、儲かるんだモーんも言い続けて情弱を騙して(笑)

さてと、最近は民家の屋根とかビルの屋上とかもソーラーパネルが増える様子はないなあ、もう飽和しているのだろ。

posted by toinohni at 14:58| 東京 ☀| Comment(0) | 日記もどき | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

OpenLive Writer + 日本語入力で不具合あり

今日、OLWで書いていて日本語入力が不可になった。Win 10 1909 + Google日本語入力

こういう時はMS-IMEに切り替えるとたいていは正常に使えるのだが今日はMS-IMEでもダメになった。
ただし、OLWを閉じて新規投稿のエディターではMS-IMEもGoogle日本語入力も正常なのである。
うーむ。
OLWは元はMicrosoftのアプリなのでGoogleに嫌がらせしているのかと思ったがそうでもないようだ。
OLWの問題か、それとも最近Win10を 1909にしたのだが、そのせいか。原因の特定は僕には不可。

OLWで画像の貼り付けとか秀丸で書いた文章のコピペとかやっていてそうなったので、まーそういうことが生じたら書き直すのが正解か。閉じてから再度。

PCは調子悪くなったら再起動が原則なので僕は毎日夜寝る前はPCをシャットダウンする。
スマホも一週間に一回は再起動している。

僕も年に一回はリセットすべきなんだがな。一回死んでから生き返るって意味ではなくて。

posted by toinohni at 14:39| 東京 ☀| Comment(0) | ソフト系雑学 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

Pythonによる機械学習入門(2016)

Pythonによる機械学習入門

機械学習とは何か? ニューラルネットワークとは何か?  といった原理的な話が最近のこの手の本では少なく、すでに出ているいくつかのツールの使い方の話が多くなっている気がする。だが、この本は基礎的事項にページを割いている。ツールはScikit-Learnである。TensorFlowではない。
ざっとパラパラと見ただけなので本気で読むのは明日からだ(笑)

コロナ社 1998年出版である。このなかにニューラルネットワークの簡単な紹介があった。

パーセプトン型のネットワークモデルのみ。ホップフィールドネットワーク、ボルツマンマシンなどは出てこない。
つまり、ニューラルネットワークには数種類あると勘づく。3層構造のみ紹介。バックプロパゲーションとか勾配降下法とかオーバーラーニングとか用語が出てくる。
ようするに最近のこの手の本に書いてある基礎的事項なのだが、そうであれば機械学習というものは新しい技術でもないのだなと感じた。
そういえば、機械学習の数学的な基礎は昔からある統計であると書いている人もいた。回帰(Regression)とか。
どうも昨今になって機械学習がポッと湧いて出たものではないようだ。2014年ごろか、将棋ソフトのポナンザがプロ棋士に勝ち、Googleの囲碁ソフトが囲碁の世界チャンプに勝ちで話題になった時に多くは人工知能、AI、機械学習がぽっと湧いて出た印象を得たのだろう。

とは言うものの昔からある技術がどうして2014年に開花したように見えたのか、実はそこには進展した技術が機械学習だけではないという事実がある。
パソコンの将棋ソフトがプロ棋士に勝ったのではない。パソコンの囲碁ソフトが囲碁の世界チャンプに勝ったのではない。
多数のパソコンをネットワークでつなぎ並列処理を実現している。数千台相当にもなるらしい。


くそくそくそ、まじめに書いてしまった(笑)

パソコンで出来るのは趣味の機械学習・AI・人工知能であり、せいぜいが学習済みのデータを利用するだけだ。数字の認識から初心者は始めるようだが、そういう材料も用意されている。
初学者にはいたれりつくせりの環境がある。本もたくさんあり、例題は出版社等からDLできる。
それでPCでクリック・クリック、あ、動いた!!   よっしゃ 終わりだ。というのが多くの初学者であろう(あくまでも個人の感想であり)

すでに機械学習のツールは多数あるのだ。それらを使いこなす事だ。だいたいソフトウェアはライブラリを使う、使いこなす事が要求される(あくまでも個人の感想であり)。どのツールが人気か・・・そこだな。
ニューラルネットワークのパラメーターの係数を求めるアルゴリズムはその分野の研究者に任せる。それが無償で使えるというありがたい時代なのである。

で、趣味のプログラムいじりで趣味の機械学習でアーーソブという場合に何をするである? 

近所の野良猫の写真をたくさん取って野良猫の顔の識別ができるようになりたいんだもん、わし。そういう場合にはどないしたらえーんでしょか。
雲の写真をたくさん撮ってだな、雲の写真から数時間後の天気を予報するとかできる?
5歳の時の顔、10歳の時の顔、15歳の時の顔・・・・そこから60歳の時の顔がこうなるとか。
株価のグラフから一週間後の株価を予測するとか。。。。。。
な、素人が考えることってこんなもんだよ(笑)

機械学習で何ができるのよおぉ!!    ってところだな(あくまでも個人のオツムの問題です)

posted by toinohni at 09:01| 東京 ☀| Comment(0) | ソフト系雑学 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする