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『ネバーエンディング・ストーリー』コレクターズ・エディション [テレビ / 映画]

80年代を代表する映画といえば、『ネバーエンディング・ストーリー』。
子供の時に、ドキドキしながらこの映画を観た記憶があります。

そのコレクターズ・エディションが2018年3月発売されるとのこと。
これは、是非、もう一度、観てみたいですね。





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国営武蔵丘陵森林公園 [ファミリー]

国営武蔵丘陵森林公園に行ってきました。

ここは、ものすごく広くて子供向けの遊具がたくさんあるところ。
なんでも東京ドーム65個分あるとか!

ただ、12月1日~2月末日の開園時間は、午前9時30分~午後4時とちょっと短めでした。











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おがわ温泉花和楽の湯 [温泉・スーパー銭湯]

森林公園から、おがわ温泉花和楽の湯に行ってきました。
車で20分くらいで行けます。

今回は、「じゃらん遊び・体験予約」を利用しました。
値段は現地で払っても同じなのですが、「じゃらん遊び・体験予約」経由だと岩盤浴が無料でついてくるようです。

おがわ温泉花和楽の湯
https://www.jalan.net/kankou/spt_11343cd2112024026/

温泉の後は、こちらのレストランを利用しましたが、とても美味しくて満足でした。

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BMW Tokyo Bayでクリスマスイベント [自動車 / バイク]

最近、新しく車を探しているのですが、まずは、BMWに行ってきました。

BMW Tokyo Bay(お台場)は、ものすごく広くてBMWだけでなく、MINIもありました。
ほとんど全ての種類があるんじゃないかってくらいの台数が置いてありましたし、試乗も可能となっています。

ちょうどクリスマスイベントやっていて、陽気なサンタさんもいました。


その後、ダイバーシティに移動してランチタイム。

ちょうど実物大ユニコーンガンダムが公開されていました。


青柳翔のニューシングル『Snow!』の発売イベントとして、本人も歌っていました。

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第30期竜王戦 七番勝負 第5局 [将棋]

先手が羽生棋聖、後手が渡辺竜王。
これまでのところ、羽生さんの3勝1敗でこの対局勝てば、羽生さんが竜王となります。

そして、同時に永世竜王の称号も獲得し、念願の永世七冠の爆誕となります!(・∀・)

直前まで、王位を失い、得意だった王座も失い、その他のトーナメントでも負け続け、ものすごく不調の羽生さんでした。

しかし、竜王戦が始まってから覚醒し、鬼畜の強さで渡辺竜王をなぎ倒していきました。

そして、第5局。
先手番の羽生さんが採用したのが、角換わり。
渡辺竜王の△5五銀に対して、▲2五桂と攻めはじめました。
封じ手の▲4六飛あたりは、既に先手の有利。

最後は鮮やかに寄せきって、87手にて羽生棋聖の勝ちとなりました。
なんだか、涙が出てきますね。。。

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【SPSS Datathon】日本科学未来館 未来館ホールで発表 [時系列解析 / 需要予測]

SPSS Datathon - 研究奨励賞復活!データサイエンティストへの道
http://spss-datathon.com

こちらで発表してきました。

日本科学未来館は、よく子供と行くところで、つい先日もここに子供と遊びに行ったばかりでした。
そんな場所での講演となると、なんだか不思議な感覚です。

発表内容は、「ビジネスにおける時系列分析」という視点で発表しました。
何かの参考になれば幸いです。

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永世七冠達成!羽生さんのインタビューと分析者の自分を重ねてみる [将棋]

何度か羽生さんの言葉を分析者の像に置き換えてみるとどうなるか、について書いてきましたが、
今回、羽生さんが永世七冠達成したインタビューをもとに自分自身について、
分析者としてのありたい姿を書いていきたいと思います。

http://kifulog.shogi.or.jp/ryuou/2017/12/post-1155.html
https://abematimes.com/posts/3346918

こちらの2つのインタビューを参考にしています。

羽生「10年ひと昔という言葉がありますけど、やっぱり現状は隔世の感があって、全く想像できなかったです。ただ、非常に若くて強い棋士の人たちがたくさん出てきて、それが将棋界において大きな活気を生んだという面があると思います。」


分析業界も「隔世の感」はあります。
自分の名刺も、15年くらい前は、「アナリスト」って肩書でしたが、
その後、データマイニングが流行った頃は「データマイナー」と呼ばれたこともありましたし、
最近では、「データサイエンティスト」と呼ばれたこともありました。

分析に対する姿勢は変わっていないつもりですが、「アナリスト」と呼ばれていたころのデータ解析手法と最近のデータ解析手法は少しずつ違ってきている。

ただ、面接などを通じて感じることは、個人的には、昔と今の両方のスキルが必要かなって思っています。

若い人は、当然時間の都合上、最近の分析手法にめっきり強いのですが、古典的な統計の話を質問すると、そこがすっぽりと抜けてしまっている場合がある。

しかし、物事の原理原則をきちんと理解した上に今の最先端の技術がないと、それが上手く行かなかったときに、立ち戻るよりどころというものがない。

学習の効率という面では、今の流行りの手法から入っていくのは間違いではないと思いますが、そこで満足せずに、勉強を続けていって欲しいなと思います。
(↑自分にも言い聞かせています。w)


羽生「記録としてのものを目指していくのもあるんですが、将棋そのものを本質的にわかっているかというと、まだまだ何もわかっていないというのが実情。これから自分自身強くなるかわからないんですが、そういう姿勢や気持ちを持ってやっていけたらいいなと思います。」


羽生さんのこういう姿勢がとても好きです。

自分自身も分析の本質が分かっているかといえば、どうだろう。
少なくとも10年前の自分と比べると、分析の本質に近づけた感じがします。

ただ、分析の真理の扉を見つけて、開いたと思っても、そこ次の扉が待っていて、
そして、その扉の数や進むべき道はどんどん分岐して行っています。

10年前に、分析の真理の箱が詰まっている大きさは、これくらいかな、、、と思っていたのですが、10年経ってみると、自分が見ていた箱の大きさはごく小さい部分しかみていなく、それはより大きいものだったことがわかりました。

きっと10年後、今を振り返ったとしても同じことを感じるんだと思いますが、一つ一つ分析の扉を開けていきたいと思います。


羽生「ここ最近は将棋そのものも内容というものが大きく変わってきているので、それについていくとか、理解していくのが難しくなってきているのが、実情としてあります。ただ、若くて研究熱心な人たちの棋譜とかを勉強しながら、いいところを取り入れていかなくてはいけないなと感じることが、ここ1、2年非常に多いです。」


これも全く同感です。
「将棋」→「分析」と言葉を変えてみても、違和感なく通じますよね?w

ここ最近は分析そのものも内容というものが大きく変わってきているので、それについていくとか、理解していくのが難しくなってきているのが、実情としてあります。ただ、若くて研究熱心な人たちの棋譜とかを勉強しながら、いいところを取り入れていかなくてはいけないなと感じることが、ここ1、2年非常に多いです。


将棋の世界は、基本的に伝統、長い歴史がある世界ですが、盤上で起こっているのはテクノロジーの世界。日進月歩でどんどん進んでいます。過去の実績で勝てたといっても、これから先に何か盤上の上で意味があるかと言われれば、あまり意味がなくて。常に最先端を探求していくという思いでいます。


ストイックな言葉ですね。。。
永世七冠ということは、過去のこととして、さらなる真を探求していく。。。

自分自身も、基本的には、いつまでの最先端を走り続けることができる分析者でありたいと思っています。

最先端のスキルを追い求めるだけでなく、物事の原理原則をしっかりと理解するということを忘れずに、それでいて、テキノロジーやアルゴリズムの進化とともに、これまで分からなかったことが分かるようになる世界もあり、
一つ一つ丁寧に真理を探究する階段を昇っていきたいと思います。

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Makeblock プログラミングロボット mBot 日本語版 [ファミリー]

クリスマスのプレゼントを買いに行きました。

ロボットとか興味を持っていたので、ロボット+プログラミングができるロボットを探していました。

日本製のロボットが「mBot」。
アメリカ製のボールっぽいロボットもあるのですが、説明書やチュートリアルがいまいち。


Makeblock プログラミングロボット mBot 日本語版 【日本正規代理店品】 99095

Makeblock プログラミングロボット mBot 日本語版 【日本正規代理店品】 99095

  • 出版社/メーカー: Makeblock
  • メディア: エレクトロニクス



「mBot」は、チュートリアルにそってプログラムをしていくと、手順を追っていろいろなプログラミングができるようになるという仕組みです。

日本語の書籍も販売されているので、こちらも買っておけば安心ですね!


Makeblock公式 mBotで楽しむ レッツ!  ロボットプログラミング

Makeblock公式 mBotで楽しむ レッツ! ロボットプログラミング

  • 作者: 久木田 寛直
  • 出版社/メーカー: 富士通エフ・オー・エム FOM出版
  • 発売日: 2017/03/29
  • メディア: 単行本




ロボットを動かそう!  mBotで おもしろプログラミング

ロボットを動かそう! mBotで おもしろプログラミング

  • 作者: 石井モルナ
  • 出版社/メーカー: リックテレコム
  • 発売日: 2017/04/08
  • メディア: 単行本(ソフトカバー)



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Google HomeとChromecastのセットアップ [住宅・インテリア]

ビックカメラにサンタさんのプレゼントを買いに行ったら、
Google Homeが半額で売っていました!

以前から気になっていたのですが、思わず買ってしまいました。

家に帰ってセットアップをすると、意外と簡単にセットアップができます。

Macアドレスのフィルタリングを行っているのですが、Google HomeのMacアドレスを調べたところ、スマートフォンでのセットアップ画面で確認できることが分かりました。

ついでに、Chromecastもセットアップします。

同じスマートフォンからセットアップしたのですが、Google HomeとChromecastを連携する設定などなく、気が付けば勝手に連携してくれていました。

なので、「OK, Google。テレビを付けて」って言えば、勝手にテレビが付きますし、また、テレビを消すこともできました。

驚いたのは、日本語がとてもスムーズ。
なんかロボットっぽい受け答えを想定していただけに、自然な会話に驚きです。

『Google Play Music 3ヶ月無料トライアル』があったので申し込んでみましたが、意外と曲数が少ない。
「○○の曲をかけて」といっても、対応していない曲が意外と多く、3ヶ月無料トライアルで終了かな、、、と思っています。

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Amazon Alexaのセットアップ [住宅・インテリア]

1か月くらい前に注文したAmazon Alexaがようやく届きました。
Google Homeの次の日に家に届いたので、なんだか微妙な感じですが。。。

Google Homeでのセットアップ経験があるので、それほど難しいことなくセットアップが進んでいきます。

いつだけ、はまったトラブルがMacアドレスのフィルタリングです。

Amazon AlexaのMacアドレスを登録してもエラーが起きてしまいセットアップできませんでした。
いったん、Macアドレスのフィルタリングを切ってセットアップを完了してから、
再度、Macアドレスのフィルタリングをオンにしたところ、無事にセットアップすることができました。

Google Homeと比較して感じることは、日本語が自然じゃないですね。
ちょっとロボットっぽい会話になります。

後は、Google HomeとAmazon Alexaで同じような質問をした際に、ちゃんと答えることができる質問の差異がありました。
どっちが得意というわけではなく、質問の種類によって微妙な回答になる場合がそれぞれありました。

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SPSS Modeler、NetezzaとOracle Exadataの微妙な違い その3 [データサイエンス、統計モデル]

どうも日付の計算でNetezzaとOracle Exadataで仕様がことなっており、
それが原因のエラーが発生しやすいです。

困るのが、一見、プッシュバックが効いていて上手く動いているように見えても、
データベースの内部で大量にメモリを確保してしまいエラーが起きたり、
出力される結果が想定外のものだったりします。

ユーザ側はちゃんと動いている認識なので、エラーが起こっていることが発見しにくいのが厄介ですね。

Netezzaは、同じIBMの製品なので、細かいバグのチェックなどはやっているのでしょうが、
Oracle Exadataに対しても、丁寧なバグチェックはして欲しいものです。

今回のバグですが、SPSSのストリーム内で条件抽出をしたところ、
そのレコードの抽出が微妙で、処理がすごく遅くなってしまいます。
データベース内のメモリもたくさん使ってしまいます。

そこで、SQLを書く一番最初の入力ノードに条件抽出を書いてしまうのが良いかと思われます。
速度は劇的に速くなりました。

今日から日付差が、7日以内のレコードを抽出したい場合は、このように書きます。

WHERE (TO_DATE(TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYYMMDD'), 'YYYY-MM-DD') - TRUNC("フィールド1",'DD')) <= 7
今日の日付を SYSDATE 持ってきて、"フィールド1" との日付差が7日以内という処理になります。 ~その他のTipsはこちら~ SPSS Modeler、NetezzaとOracle Exadataの微妙な違い その1 http://skellington.blog.so-net.ne.jp/2017-11-27 SPSS Modeler、NetezzaとOracle Exadataの微妙な違い その2 http://skellington.blog.so-net.ne.jp/2017-11-28

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階層ベイズのモデル比較、DICを実装 [階層ベイズ]

階層ベイズモデルのモデル比較をどうするか?

通常のglmなどのモデルでは、AICやBICといった基準がありますが、階層ベイズにはAIC, BICを直接適用することはできません。

Deviance Information Criterion(以下、DIC)を使ってモデル比較をすることができます。

以下、その実装方法。

1) Burn-In以降のパラメータを抽出します。
必要なのは、イテレーションごとに、個人ごとのβと対数尤度を保存。

DIC = mean.Deviance + pD
pD <- mean.Deviance - mean_para.Deviance

Deviance = -2 log p(y|θ) の定義はこちら(↓)。

mean.Deviance
各イテレーションごとに保存しておいた対数尤度の平均から計算します。

mean_para.Deviance
イテレーションごとに、個人ごとのβの平均値を計算。
この平均値とデータから、再度、尤度を計算します。

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竜王「世界の半分をやろう」 [将棋]

前回の同時七冠達成のタイミングでも良かったと思うのですが、ようやく、検討ですね。

「永世七冠」ということで、短距離走的な同時七冠に加え、長期的な強さを要求される永世七冠ということで、羽生さんがもらわなかったら、誰が貰うんだてきな感じはあります。


初代ドラゴンクエストで登場する有名な竜王のセリフ。
よくきた ◯◯◯◯よ。 わしが おうのなかの おう りゅうおうだ。
わしは まっておった。 そなたのような わかものが あらわれることを…
もし わしの みかたになれば せかいの はんぶんを ◯◯◯◯に やろう。
どうじゃ? わしの みかたに なるか?


とあります。

勇者 -> 羽生さん
竜王 -> 渡辺前竜王

と考えてみると、羽生さんは、竜王の誘惑に負けずに、渡辺前竜王に勝ったわけですが、それの理由はこちら。

羽生永世七冠が初めてタイトル取った1989年(19歳)から2017年12月5日(47歳)にまで行われたタイトル戦は202回。
羽生さんは、99期タイトルを取っているので、まさしく将棋の世界の半分をすでに手に入れているわけですね。

なので、竜王の提案である「世界の半分」という提案に、
羽生さん「既に半分手に入れているわ!」と答えたかもしれません。

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いたずら魔女と眠らない街 [ゲーム]

モンストのアニメ
https://www.youtube.com/watch?v=s5CS7q3f50A



この公開と同時に、ゲームでも「いたずら魔女と眠らない街」編があり、
【激究極】にゴッサムが出ています。

前回の、【超究極】メルエムに比べたら、難易度はかなり低め。
ただ、ゴッサムのドロップ率が低いので面倒ではありますが。。。

こんなパーティー編成でした。
1. リザホークアイ(進化)→使っていないけど、クシナダでも可能。
2. モーツァルト(獣神化)
後の2体は適当に入れ替えながら。

この編成で運極達成できました。

蒲公英(獣神化)、メリオダス(神化)、バッハ(獣神化)、キルア(進化)あたり。

個人的には、キルアが好きなので、キルア多めでした。

毒には、完全対応しているのですが、地雷には対応していないので、
キルアの前に、きちんと地雷処理に注意すれば、特に難しい部分はなかったです。

負けるとしたら、キルアが地雷につっこんで、HPが激減してしまったときくらいです。



~過去の記事~
【モンスト】メルエム 運極達成! ~安定攻略編
http://skellington.blog.so-net.ne.jp/2017-11-30

【モンスト】メルエム 運極達成! ~失敗パーティー編
http://skellington.blog.so-net.ne.jp/2017-11-29

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羽生さんは永世14冠! [将棋]

将棋の「永世」獲得の条件です。

永世竜王:連続5期または通算7期
永世名人:通算5期
永世王位:連続5期または通算10期
名誉王座:連続5期または通算10期
永世棋王:連続5期
永世王将:通算10期
永世棋聖:通算5期

羽生さんは、永世七冠ってことですが、実は、同じタイトルで勝ち過ぎているタイトルもあり、同じタイトルで複数回「永世」の資格を取っています。

それでは、順番に見ていきましょう。
仮に、一度「永世」の資格をとったら、そこからゼロリセットで再度計算しなおしたらどうなるか?

永世竜王:連続5期または通算7期
→ こちらは、通算7期取ったばかりなので、二回目の永世竜王はまだ先ですね。(^^;

永世名人:通算5期
→ 通算9期獲得しているので、後1期取れば、永世名人の資格二度目となります。

永世王位:連続5期または通算10期
→ 1997年に永世王位獲得(連続5期)、2013年(通算10期)
ということで、王位に関しては、二度永世の資格を獲得しています。

名誉王座:連続5期または通算10期
→ 1996年に名誉王座、2001年に二度目の名誉王座、2006年に三度目の名誉王座、2016年に四度目の名誉王座。
ということで、一人で四つの名誉王座を獲得しています。

永世棋王:連続5期
→ 1994年に永世棋王、1998年に二度目の永世棋王を獲得。
連続5期のみという厳しい条件でも、2回永世棋王になっています。

永世王将:通算10期
→ 2006年に永世王将を獲得。
今、12期なので、後、8回タイトルを取れば、二度目の永世王将となります。

永世棋聖:通算5期
→ 1995年に永世棋聖を獲得。2011年に二度目の永世棋聖を獲得。2016年に三度目の永世棋聖を獲得。

ということで、複数回の永世称号を認めると、羽生さんは永世14冠となりますね!
(上記の計算間違えていたらすみません。。。)

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学芸会 2017 [ファミリー]

今日は、小学校と幼稚園の合同の学芸会だった。
毎年行われるわけじゃなくて、3年に一回らしい。
他の年は展覧会とか合唱。

息子の方は、普段は小さい声なのですが、この日は大きな声で演じていてなんだか頼もしかったです。
やるときはやるんだなぁって。

娘の方は幼稚園ってこともあり、歌を歌って終わりでした。
1曲だけだったので、すごく短かった。。。

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