教師あり/機械学習

教師あり/機械学習はチュートリアルしているし。

こんな説明になる。

まず教師データと、データを用意する。

後者は、任意の比率で2つに分ける。

6対4とか、7対3とか。

で、二分した一方のデータに、重みとバイアスをかけていく。

(ここでは詳しく書かないれど)その過程で活性化関数や評価関数などを用いる。

そして、アウトプットされたデータと、教師データが比較され、どのくらいの確率で一致しているかが示される。

このプロセスは、重みとバイアスを変えながら、一致する確率を高くなるまで繰り返される。

その結果、100%に近い、重みとバイアスの値を得ることができる。

次に、この重みとバイアスを使って、残しておいた一方のデータで試してみる。

なぜ、このようなことをするのかというと、繰り返したテストだけに合っているだけでは過学習を起こしてしまうから。

これは、よく学校のテストに例えられる。

練習問題を繰り返しやっていくと、たしかに、その練習問題の回答率は高まるけれど、違う練習問題で、同様に回答率が高いとは限らない、という。まぁ、そんな感じ。

こちらのユーチューブでは、機械学習について正確に解説されていると思う。

pythonのライブラリーの使い方も参考になるねぇ。

トラッキングについて

iPhoneOSがアップデートされた。

「集中モード」など、いろいろなアプリケーションが付け加えられた。

そのほか、ウェッブサイトのトラッキングを許可のYes/Noが求められる。

このへんが、分かりにくい..よね?

ウェブサイトを見たとき、サーバーよりCookieが残される。

詳細は省くけれど、Cookieはサイトを利用する際に、とても便利な役割を果たしている。

アップルが気にかけているのは、サイトのCookieではなく、いわゆる第三者のサードパーティクッキーだ以下の例ではなく、共有されるCookieをサードパーティクッキーと呼ぶのかも知れない)

オッケー。それでは、このページ(鶴巻事務所のウェッブサイト)を見たとき、閲覧者のブラウザーには、どのようなCookieが残されるにか、実際にチェックしてみようか。

Chromeでページを開く。

右上のハンバーガマーク>「その他のツール」>「デベロッパーツール」>「Application」>「Cookies」を見てみよう。

こうなっている。



鶴巻事務所のウェッブサイトからのCookie、それにTwitterCookieとなっている。

これは(たぶん)鶴巻事務所のウェッブサイトのサイドバーに(ぼくのツイッターのタイムラインが表示されるように)TwitterAPIを利用しているからだ。

ツイッター社からみれば、たとえば鶴のウェッブサイトから、次に、ツィッターのCookieのある他のサイトを見たばあい、その足跡が分かるようになっている(トラッキング)。

この実例には意味がないけれど、例えば、靴のウェッブサイトから、カレーのサイトに移ったことが分かれば、「あ、この人、靴とカレーライスに興味があるのね」とか推測したりする。たとえばネ。

Heroku問題、ひと段落〜

ようやくHerokuの問題が、ひと段落した。

おかげで、SQL文も少しカジる、はめになった。

ま、いい勉強かな。

最終的な作業は以下の通り。

Heroku上の自分のデータベース > Shemas > Post > view /edit Data >All Rows

次に、Post > Query Tool  > Query Editor

SELECT " createdAt",content FROM "Post"
//大文字を使う場合は、""(ダブルコーテーション)が必要。




をクリック

抽出した行のデータが一覧される。



右下を指す三角を選択。これにより、すべてのデータが選択される。

「Command」+「C」、「Command」+「V」により、スプレットシートに貼る。Excelに貼ると、フォームが崩れたので、Numbers(Mac)→Excelとした。

で、完了