AI オートエンコーダー

久しぶりの投稿です。

 

このところ、「AI」のことをやっています。

 

このブログには、ちょこちょことAI、あるいはディープラーニングに関することも投稿していきます。

 

人に呼んでもらう記事、というよりは、どちらかといえば、自分用のメモや備忘録的な意味合いがあります。

 

さて、今回はオートエンコーダーです。

 

オートエンコーダーは、ニューラルネットワークです。

 

言語はPythonです。

 

from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model

encoding_dim = 32 # 32 floats -> compression of factor 24.5, assuming the input is 784 floats

input_img = Input(shape=(784,))
encoded = Dense(encoding_dim, activation=’relu’)(input_img)

 

縦横それぞれ28画素の画像、

つまり、

28x28=784次元のベクトルデータを

いったん32次元に圧縮します。

 

次元が大幅に削減されたため、

この段階でかなりの「情報落ち」が発生します。

 

この情報落ちしたデータを今度は・・・

 

decoded = Dense(784, activation=’sigmoid’)(encoded)

autoencoder = Model(input_img, decoded)

 

で、784次元に戻します。

上のコードでは、

784次元⇒32次元⇒784次元

というオートエンコーダーを生成しています。

 

さて、当然、32次元に圧縮した段階で大幅に情報落ちしているため、

通常であれば、これを784次元に戻そうとしても、戻りません(一応、なんらかのデータはできますが・・・)。

 

ところがこのオートエンコーダーを、事前に学習しておくことで、

データを再現できるようになります。

 

学習しておいたデータの特徴を持ったデータを入力すれば、

オートエンコーダーは、その特徴をもとに再現できます。

 

逆に、学習していないデータを入力しても、そのデータを再現できません(ノイズが入る)。

 

さて、実際に、NMISTの数字画像データ6万枚を用いて、オートエンコーダーの学習を行い、

再現させてみました。

 

数字画像、上段が入力、下段が出力です。

全く同じではないものの、人間の目には、同じような画像に見えますね。

 

今日はここまで。

ブログに一旦区切りをつけます

1年間365日、毎日書くと決めて

2017年8月7日にスタートした

このブログですが、

 

今年の8月6日で1年間毎日更新を達成したあと、

だらだらと続いています。

 

なぜ続けているのだろう?

と自分の胸に問うに、

 

毎日更新の日数を途切れさせたくない

という動機になっていると感じています。

 

このような動機で続けるのは、

いかがなものか?

 

仮にですが、

私のクライアント企業が、

だらだらと惰性で何かを続けている、

とします。

 

そのようなクライアントの行動を見たときに、

私はどう思うだろうか?

 

どのようなことを伝えるだろうか?

 

・・・

 

そんな風に考えてみて、

 

このブログの毎日更新は

一旦区切りをつけるべき

判断しました。

 

というわけで、決めました。

明日は更新をしません。

 

今後は、毎日更新ではなくなります。

(ときどき更新はすると思います)

 

本日は、以上です。

 

佐野敏幸(キャッシュフローコーチ®/認定経営革新等支援機関/中小企業診断士)

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タイトルなし

こうやって毎日ブログを書いているのですが、

 

実際のところどういう意味があるんだろう?と

 

考えてます。

 

単に毎日更新することが目的になっていないか?

 

もちろん、同様にブログを書いている仲間たちが言うように、

 

自分の強みを掘り下げる、

 

といった意味もあるかもしれません。

 

ただ、最近、よくわからなくなってきています。

 

本日は、形だけの更新ながら、以上です。

 

 

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本日のブログはお休みです

世の中は3連休ですね。

 

ブログを書かなきゃと思いつつ、

 

書くことが思い浮かびません。。。

 

ということで、

 

今日のブログはお休みです。

 

 

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深海の新種の魚とスモールビジネス

南米西岸沖の7,500mの深海で、

新種の魚3種が発見されたそうです。

(参考:深海で新種発見。3種の半透明の魚(アタカマ海溝)

 

 

通常では生物が生きられない超高圧下のため、

ゼラチン状の構造をしているとのこと。

 

 

そのため、もし捕まえても、

海上に上げるまでに溶けてしまうんだとか。

 

なんとも、特殊な生物ですね。

 

他の生物が生きられないような

超高圧の深海でも生きていられる。

 

まさに、ニッチです。

 

生物学的ニッチは、

生物の進化を主張したダーウィンが主張しました。

 

コトバンクによると、

C・ダーウィンが『種の起原』のなかで「自然の経済における位置」と表現した概念が、後の生態学において具体化され、ニッチ(生態的地位ecological niche)とよばれるようになった。

 

とのこと。

 

さて、新種が発見された深海7,500mですが、

このような環境には、

普通の魚は住むことができません。

 

この魚だけが生息できる。

 

ニッチです。

 

 

スモールビジネスも同じですね。

 

スモールビジネスは、

大手が入ってこれないスキマ市場を

狙うのがコツです。

 

スキマ市場には、

大手は入ってくることができません。

 

大手は、より多くの顧客をとらえるため、

スキマ市場は切り捨てています。

 

 

 

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ハーマンモデル診断と桃太郎

ハーマンモデル診断をやってみました。

 

私の結果は「冒険的・独創的」が一番強いグラフでした。

(グラフそのものの掲載は控えておきます…)

 

脳の使い方は、人それぞれ違います。

 

いわば、利き脳があります。

 

ハーマンモデルは、

人それぞれの利き脳のモデルです。

 

脳の使い方として、

「論理的・理性的」

「冒険的・独創的」

「計画的・堅実的」

「友好的・感覚的」

があります。

 

人それぞれ、これら4つの使用配分のバランスに癖があるんですね。

 

これらを知ることは、組織づくりで活用できます。

 

スタッフらの利き脳がわかると、適材適所に使えますね。

 

このハーマンモデルに似てると思うのが、

神田昌典さんの提唱している神話のマネジメントです。

(ハーマン・モデルが元ネタかもしれません…)

 

会社の創業から成長していく過程でどんなことが起きるかを事前に予測し、まとめています。

神田さんは、昔話の桃太郎で例えています。

 

桃太郎のキャラをハーマンモデルに並べると、

 

桃太郎(起業家) 「冒険的・独創的」

犬(実務者) 「論理的・理性的」

サル(官僚) 「計画的・堅実的」

キジ(まとめ役) 「友好的・感覚的」

 

こうやって並べて考えると、

あれこれと想像が膨らみます。

 

とりあえず、本日は以上です。

 

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専門家の活用について思った

私の生き方、道筋が乱れているなぁ…なんて思います。

 

そろそろこのブログも辞め時かもしれません。

 

さて、今日あった出来事。

 

ある書類作成の件でご依頼いただいた件で、

 

途中まではその事業者さんで取り組んでいました。

 

ところが、

その中身がちゃんとしてなかったので、

全く使い物にならず、

むしろ、

今後の足を引っ張る方向になってました。

 

・・・

 

専門家の活用は、

中途半端にするよりは、

最初から任せてしまったほうが

良い結果になりますね。

 

そんなことを思いました。

 

本日は、以上です。

 

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腹痛から考える

今日は腹が痛いのです。

 

 

昨日、激辛のものを食べすぎました。

 

もともとかなり辛さ耐性が強いので大丈夫と思ってたのですが。

 

やはりいくら耐性があるとはいえ

勢いで食べすぎるのではなく、

客観的に量を気にしながら

食べるべきでした。

 

反省。

 

これってちょうど、

売上が思った以上に上がるので

調子に乗って売りすぎたときに起きる

黒字倒産に似てるな、

などとも思いました。

 

本日は、以上です。

 

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知らないことを調べる

ある件で、スタジオ録音の話がありました。

 

スタジオで録音するには、

クリック

というものを使うんだそうです。

(PCマウスのクリックではない…)

 

聞いたことがないので、

どんなものだろう?

とYoutubeを検索するも、

なかなか見つからない。

 

ふと思い出して、

レコーディングエンジニアをしている友人に

問い合わせたところ、

「あっ!」

と言う間もなく、

音声データが送られてきました。

 

さすが、専門家!

 

知らないことを調べるのに、

自力で調査するという方法以外に、

その道の専門家に聞く

という選択肢もるんですね。

 

自分でやるのと、

専門家を使うのだと、

 

それぞれメリット・デメリットがあります。

 

代表的なメリット・デメリットとしたら、

 

自分でやる

メリット:

金かからない

デメリット:

時間がかかる。

不正確かもしれない。

 

専門家を使う

メリット:

時間がかからない。

正確で深い知識が得られる。

デメリット:

金がかかる。

 

といったところでしょうか。

 

その時々に応じて、

それぞれのメリットとデメリットから

良い方を選択するのがいいですね。

 

本日は、以上です。

 

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大坂なおみ選手の真っ白なドレスから考える

テニスの全米オープン女子シングルスで

日本人初の優勝を果たした大坂なおみ選手。

 

一夜明け、「コム デ ギャルソン」の

真っ白なドレスで登場して

話題になってます。

 

 

映えますね。

 

世界中から注目を浴びている、

時の人が着ると、

そのブランドも注目されますね。

 

さて、このドレス、

もし、ブランド名なしで

ただの白いドレスだったら

どうでしょうか?

 

「白いドレス着てる」と話題になります。

 

でも、どこのだれが作ったドレスかってのは、

話題になりにくいですよね、きっと。

 

特徴的な名前のブランドであることが、

話題性を高めています。

 

そういえば、わが地元の

「ブラックサンダー」

というチョコ菓子もそうです。

 

 

このチョコ菓子、1994年に発売したものの

売れ行きが悪く

1年後の終売。

 

九州では多少の売れ行きがあったことと

終売から1年後に九州のみで販売を再開。

 

しかし、再開後の売れ行きは芳しくなかったが、

九州の営業員の熱意を認めて、

その後もほそぼそとやってきたそうです。

 

そして、2008年に転機がきます。

 

北京オリンピックで体操個人

銀メダルに輝いた内村航平選手が

ブラックサンダーを

好んで食べることをマスコミが報じると、

売上に火がつきました。

(詳しくはコチラ

 

ヒット商品の誕生です

 

ブラックサンダーのヒットで、

現在の売上は約120億円(当時の約4倍)

とのこと。

 

さて、この話、

内村航平くんが話題にしてくれたという

会社にとってはある意味では

めちゃくちゃ運が良かった

「宝くじに当たった」

みたいなラッキーな話かもしれません。

 

ただ、私が思うのは、

この商品名が

「ブラックサンダー」

という特徴的な名前だったからこそ、

 

話題にのぼったとも思うんです。

 

この商品名がもし、

「黒いチョコバー」

みたいな、ありきたり(?)な名前だったら?

 

きっと、内村航平くんは、

話題にすることもなかったと思うんです。

 

仮に話題にしたとしても、

 

「よくチョコバーを食べてます」

 

で、終わったことでしょう。

 

やはり、

 

「ブラックサンダー」

 

という名前が、

 

「え?なにそれ?詳しく聞きたい!」

 

と、話題を起こしてくれたと思うんです。

 

ネーミング、大事ですね。

 

ネーミングが幸運を引き寄せた事例だと思います。

 

運も実力のうちですね。

 

本日は、以上です。

 

 

 

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