ジャンクのノートPC買いました

自作PC ショッピング

今日は、市内のパソコンショップに、ジャンクPCめぐりに出かけました。目的は古くなった嫁のノートPC（Lenovo製、Celeron + 1GB）のリフレッシュという名目で、実は浪費欲の発散なのは秘密です。

向かったお店は、札幌市清田区にある「パソコンショップ インバース」さん。西区の家から車で30分強かかりました。

www.shop-inverse.com

最近の札幌ではあまりみないのですが、ノートPCが十数台カートに詰め込まれていて、ジャンク屋膳としているあたり、ロマンがありました＾＾；

嫁と子供を遊ばせている間、1時間ほどウロウロして、2台のノートPCを購入しました。占めて8,000円強。

購入PC詳細

1号機 LIFEBOOK AH AH54/D

f:id:camelrush:20201010153850j:plain

項目 内容
メーカー 富士通
機種 LIFEBOOK AH AH54/D
CPU Core i3-2310M 2.10GHz
メモリ DDR3 4GB
ストレージ HDD 320GB(後付け)
OS なし

購入価格： 4,550円（以下、内訳）

  • 本体：3,500円
  • アダプタ：250円
  • HDD：800円
2号機 LIFEBOOK A561/D

f:id:camelrush:20201013100112j:plain

項目 内容
メーカー 富士通
機種 LIFEBOOK A561/D
CPU Celeron CPU B710 1.60GHz
メモリ DDR3 2GB+2GB(増設)
ストレージ HDD 320GB(後付け)
OS なし

購入価格： 2,550円（以下、内訳）

  • 本体：1,500円
  • アダプタ：250円
  • HDD：800円

動作検証

家に帰って起動させてみましたが、どちらも完動品で、ジャンクらしい損傷は特に見当たりませんでした。厳密には、AH54/Dのタッチパッドにあった丸いパッド（スクロールバーを操作するものらしい）が動きませんでした。まぁ、使いませんけどね。

強化予定

1号機は嫁に、2号機は義弟にそれぞれ分配する予定ですが、ある程度快適に使ってもらいたいので、それぞれ強化を予定しています。

換装が終了したら、換装前後のベンチマークなどを添えて掲載したいと思っています。

新規事業の実践論(２／２）

書評 起業 ビジネス

「社内起業」こそ、最高のキャリア戦略だ。

第４章 立ち上げ前に必ず知るべき新規事業６つのステージ

新規事業の立ち上げで『してはいけない』質問
  • 案に具体性がない
  • 儲かるのか
  • 市場性が見えない
  • 当社で取り組む意義がわからない
  • 事業の目新しさが感じられない
  • 上記は「既存事業」の評価としてはまっとうな経営判断である。
  • 新規事業を、最初から既存事業と同じステージで評価してはならない。
6つのステージ
  • 新規事業に必要な手順を下表に示す
    ※先のステージのことを先回りして行わないこと
    ※次ステージへの昇格基準の達成だけを目指すこと
No ステージ 内容 次ステージへの昇格基準
- WILL(誕生) おぼろげでも取り組みたい顧客課題を見つけ、そこへのWILLの形成を目指す段階 WILLが強いか、強まりそうか/走り抜けるチームかどうか
1 ENTRY期 魅力的で検証可能な事業仮説の提示を目指す段階 顧客・課題・ソリューション仮説・検証方法のセットが成立しそうか
2 MVP期 事業性を伴った魅力的な事業計画の提示を目指す段階 仮説が実証されているか投資可能な事業計画か
3 SEED期 商用レベルでの事業の成立とグロースドライバーの発見を目指す段階 実際に商売が成立したか成長のための拡大方法が見えたか
4 ALPHA期 実際にビジネスが最初のグロースを実現することを目指す段階 事業が成長状態に入ったか/組織戦略と対競合戦略が現実的か
5 BETA期 経営会議で議論できる最小限の規模に到達し、かつ成長状態であることを目指す段階 成長率を落とさず成長状態が続くか/既存事業と遜色ないガバナンスか
6 EXIT期 新規事業の枠組みを卒業し、成長投資を獲得し、企業戦略の一部に組み込まれることを目指す段階 社内での位置づけ整理・IR戦略/既存事業を凌駕する規模への投資戦略
- Company(卒業) 既存事業と呼ばれる段階 -
ENTRY期
  • このステージでは事業仮説を構築する。以下の4つの要素を揃えることが必要。
    1. 顧客
      課題を持つ「誰か」を定める。ペルソナによってリアリティを。
    2. 課題
      顧客が持つ、お金を払ってでも解決したい、根深い課題。そこまで根深くない課題を、事業成立を優先して曲解しないこと
    3. ソリューション仮説(解決方法) それをやったら本当に課題が解決する解決方法を定める。この時点では実現可能性を追いすぎないこと。
    4. 検証方法 「予算」と「期間」の制約をクリアする、こうすれば実証できるという方法論を確立すること。
  • ステージクリア条件は『1.たしかに存在しそうな顧客が、2.たしかに存在しそうな根深い課題を持っていて、それはその3.ソリューション仮説によって解決しそうであること。さらにどうやったら4.期間内、かつ予算内で検証できそうか、プランにイメージが持てること』である。
  • 上記4つ以外は揃えなくてよい。以下のような要素はステージ2以降に揃えること。
    • 市場調査
    • 競合
    • 実現可能性
    • 事業計画
    • 収益
MVP期
  • Minimum Viable Product（検証可能な最小限の製品）の略。つまり仮説検証期。
  • このステージでは以下2つを実施する。
    1. ENTRY期の事業仮説を実証すること
    2. 事業計画として成立させること
  • 1.事業仮説の実証では、課題を持つ顧客を実際に見つけ、彼らにソリューション仮説の検証をさせてもらうことが必要。
    あらゆる手段(※例)で対象者にたどり着き、実際にその顧客がいると証明すること、検証を経て課題が解決され、お金が支払われることを確認すること。
    ※例. 家族・友人の紹介、社内のネットワーク、SNS、代表電話への電話掛け、HPのメールへ問い合わせ、(予算があれば)インタビュー調査企業への依頼など

  • 2.事業計画の成立でやるべきなのは、以下の３点。

    No 作業 詳細
    ① 売り方の設定と値付けを行う。 顧客がその課題解決にどこまで払えるかをヒアリング。100円か、1,000円か、10,000円か
    ② コスト構造の見積もりを行う。 変動費がいくらか、固定費がいくらか、見積もりする。
    ③ 時間軸を入れ将来的に儲かるかシミュレーションする ①と②から損益分岐点となる顧客数を確認。顧客数が到達可能かをシュミレートする
  • ステージクリア条件は『「顧客・課題・ソリューション仮説」が仮説どおりだったと実証され、そのために「顧客が支払う金額が提供コストよりも大きく、顧客数を拡大できれば大きな利益を生む」シミュレーションが成立すること』である。
SEED期 以降

まずはここまで到達することが必要。続きは到達後に。

第５章 新規事業の立ち上げ方(ENTRY期～MVP期)

ENTRY期～MVP期の落とし穴
  • ENTRY期からMVP期では「確認・事例・調査・会議・資料・社内・上司・先輩・競合」の９つは、１つたりとも出現させてはいけない！
  • 必要なのは「仮説・顧客」の２つのみ！

どういうこと！？（笑）

  • 優秀なサラリーマンほど次の行動に出るが、いずれも新規事業ではNG。
    • 前提条件の整理＆上司に今後の進め方を確認
    • 社内の他部署の事例収集
    • 市場調査という名のアンケート、浅いインタビュー
    • アイディア会議
    • 先輩や上司からのアドバイス
    • アドバイスを踏まえた会議室での議論
    • 業務工程の立案
    • プレゼン資料の作成
  • 上記は既存事業の業務では、非常に正しい行動。リスクを下げ、成功確率を上げるもの。そのため、殆どのサラリーマンが陥る落とし穴である。
  • 「仮説」を「顧客」で検証→「仮説」を修正。これを300回行うこと！ （300回とは、6か月の制約時間では50回/月、2.5回/日に相当する）
  • そのためには、「上司に確認」とかは非効率である。
MVPの6Level
  • 1日2.5回ペースには、MVP（検証可能な最小限の製品）でやるしかない。
  • そのためのアプローチは、次の6Levelである。
Level 名称 時間 説明
1 Paper 30秒 コンセプトを表した30文字の言葉。画面を手書きで紙に書いたもの、ただの企画書など。想定カスタマーに見せるだけで検証できる
2 Analog 3時間 想定顧客を人力で集めて、課題に対してすべて手作りで応えてみれば、最小限のサービスが成立する（プロダクトは作らない。何も使わない）
3 Combination 12時間 Facebok、LINE、Twitter、ブログなど、既存の便利なサービスを組み合わせて使えば立派なサービスになる
4 Only Visual 1日 はじめて、オリジナルのビジュアルを作ってみる。Webならトップだけ。デバイスなら外側の見た目だけ、など。動かさなくていい。それを見せるだけで検証できる。
5 Prototype 3日 4まで検証出来たら、初めて動的なサービス検証に進んでよい。その場合も、まずは市販品（WebならWordPressなど）を使って最低限のものを作ることを考える
6 Minimum Viable Product 数日 5まで検証出来たら、はじめて必要となる機能セットを揃える開発を始めてよい。それでもできる限り「作らなくて済む」方法を考える
  • 後半に行くほど時間がかかり、1日2.5回は回転できなくなる。平均 1日2.5回とするには、Level1の時点で1日10回は顧客に当たる必要がある。全員で手分けして、当たりまくれ！
意味のある市場規模のシミュレーションをする
  • SEED期昇格に必要な「儲かるシミュレーション」では、そのビジネスを最大限成長させたときのシミュレーションをすること。
  • 市場全体の数字や記述を上げても意味がない。
    悪い例 2014年度における介護サービス市場の規模は8.6兆円。2025年を迎えるころには18.7兆円と、倍以上の額にまで到達する見込みである。
  • 「理論上到達可能な最高売り上げ」を求めるべし。
    　理論上到達可能な最高売り上げ =
    　　　いち顧客あたりの平均売上/年 × 理論上到達可能な最大顧客数

新規事業の実践論(１／２）

書評 ビジネス 起業

「社内起業」こそ、最高のキャリア戦略だ。

第１章 日本人は起業より「社内起業」が向いている

なぜ日本で起業家が増えないのか
  • 日本人が『社内起業』に向く理由は、政治的構造に由来している。
  • 日本は、アメリカや中国とは、起業家輩出の背景が異なっている。
国名 起業の背景
アメリカ 企業が簡単に社員を解雇する。社員は自身を守るために、自律的にキャリアを考え、転職し、起業する。これが定着しており、起業家の絶対数が増えていく。比例して起業家のレベルが上がっていく。スタートアップ企業中心の社会である。
中国 共産主義であり、政府が企業をバックアップする。政府主導でイノベーションを推進している
日本 資本主義であり、中国のように政府は企業を主導しない。政治構造的にも労働者が手厚く守られており、会社をやめてまでスタートアップしない（する必要がない）→スタートアップは増えない
  • 日本でスタートアップが増えないのはイノベーションへの害悪か。→ No。「失敗しても生活は揺るがないから、企業にいながら進んでリスクを取ることができる」とも言える。
  • 日本でイノベーションを実現する母体は『政府(中国)』でも『スタートアップ(アメリカ)』でもなく、『社内起業』が最も適しているという事実。
なぜ日本でイノベーションが減ったのか

第２章 「社内起業家」へと覚醒するWILLの作り方

WILLの定義

WILL（意志）の強さと明確さを評価する基準は以下の３つ。

  • Q1. 誰の（課題を解決するのか） ← 領域の明確化①
  • Q2. どんな課題を（解決するのか） ← 領域の明確化②
  • Q3. なぜあなたが（解決するのか） ← 圧倒的当事者意識

3つの評価基準に至る成長過程を「原体験化」と（筆者は）呼んでいる。

ゲンバとホンバ、2つの行動で「原体験化」

  1. ゲンバに触れて対話する

    • 課題の震源地（発生源）に足を運べ
      • 震災のボランティア
      • 介護施設の現場
      • 一次産業の現場
      • 民泊トラブルの現場
    • 日本のサラリーマンはゲンバに足を運ばない。やりたいことが見つからないのではなく「見てないし、知らない」のだ。
    • NPOボランティア、カンファレンス、イベント参加など、方法はある activo.jp

  2. ホンバを訪れて刺激を受ける

体験したことをアウトプットする
  • 誰かに感動をコメントする。
  • コメントついでに「小さな約束」をする。

「小さな約束」をすることで、自身をつぎの行動に後押しし、結果を生み出す好循環が生まれる。

第３章 最初にして最大の課題「創設メンバーの選び方」

『人数』の王道

3人以下が王道であり、4人以上にしない方がよい。

人数の観点は以下の3つである。

  1. コミュニケーションスピード（少ない方がよい）
    人数が増えればコミュニケーションは『指数関数的に』複雑になる。2人なら1だったコミュニケーションパスが、3人なら4倍に、4人なら11倍になる。調整にも時間がかかり、情報が共有しきれない。1人が最強説。
  2. チームレジリエンス・くじけぬ心（多い方がよい）
    ダメだしに折れない。挫折にくじけない。スクラムでチーム力向上。
  3. マンパワー（多い方がよい）
    業務をさばける量。人数が多ければ『比例的に』高まる。

新規事業の立ち上げでは、情報共有が超重要。共有はデイリー(daily)ですらなく、アワリー(hourly)である。そのスピードに対応するには、5人は多すぎ。情報共有と、会議調整するだけ時間がムダ。

『役割』の王道
  • 創設メンバーで何の役割を果たし、何の役割を外部に委託するかを決める。数ある役割のうち「外部に委託しえない役割」こそが、新事業における「競争優位性の源」となる。以下に例示。
    • システム開発を外部に委託できる
      → ビジネスモデルの先進性やUX・デザインが優位性
    • システム開発を外部に委託できない
      → システム自体に差別化を備えている
『人数』と『役割』以上に必要な『3つの力』
  • Network（異分野をつなぎネットワークする）
    名刺交換の力ではない。異なる異分野・異業種の人たちとゼロから人間関係を構築する力が必要
  • Execution（圧倒的にやりきる力）
    マネジメントを含めた実行力（割愛）
  • Knowledge（深く広い知識と教養）
    新たな業界との対決では「無知の知」（何をしらないかを知る力）が必要。そのためには基礎教養と、個別の知識が必要であり、業界慣習や歴史、関連法規などを知らねばならない。これからのリーダーは哲学・宗教・科学・化学・数学・美術・歴史・倫理学、経済・金融・生命科学・宇宙科学などの知識が必要である

運動不足と血圧問題

体調管理

血圧問題

若いころの不摂生がたたったのか、6月に血圧が140を超えていることが判明しました。病院に行って診断してもらったところ、まずは体重を減らす努力としてウォーキングなどをはじめ、だめなら薬（降圧剤）で落とすしかないと言われました。

現在の成果

項名 2020年6月 2020年9月
体重 75.2Kg 78.2Kg
BMI 29.0 30.2
体脂肪率 37.8% 31.2%
基礎代謝 1,220Kcal 1,440Kcal
血圧(上) 145 142
血圧(下) 101 99

努力のわりに体重が減らないので凹んでいたんですが、インナーマッスルが鍛えられたのか、体脂肪率と基礎代謝が上がっていました。体重が増えたのは筋肉になったせいだと考えておくことにします。

やったこと

子供も小さく、将来に不安を残したくはなかったので、すぐに対策に取り組みました。具体的な対策は以下のものになります。

ウォーキング : 2日に1回、約10,000歩強。時間にして1時間～1時間半。

ドラクエウォークをやったり、某Youtuberの学習チャンネルを片耳で聞きながら歩き続けます。番組内容が楽しく、意外に続けられました。

運動① : 「ゆらころん」を購入。30分/日程度ゆらゆら。

テレビでCMしていた「ゆらころん」をドンキホーテで購入しました。少しさぼり気味で、カミさんに途中怒られました(--;

運動② : 週に5日、8分/日 スマホアプリで腹筋強化トレ。

短時間ながら、カミさんに紹介されたアプリでトレーニングを開始。最初は腹筋がツリそうになったり、結構きつかったです。
play.google.com

減煙 : 60本/週 → 2本/週。たまに付き合いで吸う程度。

22年続いた喫煙をわずか3か月でなくせました。たまたまサツドラで見つけたiQOSのNICORESSカートリッジを使ったところ、驚くほどスムーズに禁煙できました。途中、食欲が増えることはなかったんですが、イライラを自覚することがあったので、ストレスはあったのだと思いますが。

その他
  • 飲み会 : 1回/2週（コロナ前）→ 0回
  • 飲酒 : 飲酒は週1日、350ccのビール１缶。
  • 食事制限 : 極端に量は変えていないが、大食にならないよう加減。
  • 食事内容 : 以下3点。
    1. 妻が料理を減塩（感謝）
    2. 職場での缶コーヒー本数を制限
    3. 1日に水を2L以上飲む
    4. 9月からフルーツ酢、黒酢ドリンクを常用

副次効果

喫煙、コーヒーの制限、小金が貯まりました。まぁ、前回のグラボ強化なんかはそのおかげだったのですが。。。

自作パソコンのGPUを強化して廉価版ゲームPCにしました。

自作PC ゲーム

今回の活動経緯

前回、IoT検定に合格したので、自分へのご褒美としてグラボを購入してパソコンをパワーアップすることにしました。もともと、ノートPCとしてMacBookを買うために貯金をしていたのですが、ステイホームのため、携帯PCの購入意義が減りました。自宅にて、デスクトップの方を強化することにします。

今の装備

現在の自宅PCのスペックは以下のとおりです。

パーツ ブツ
CPU Intel Core-i5 4333（第4世代）
マザーボード ASUSTeK H87M-PLUS
グラフィックボード ASUSTek NVIDIA GeForce GT610
ストレージ Netac SSD 240GB
メモリ DDR3 SDRAM 16GB(PC3-10600)

先日メモリを8GB増設しましたが、それ以外の改造履歴はもう忘れてしまいました。4年ほど前にCPUを入れ替えて以来、ほぼ触っていなかったはず。

現在のスペック

2つのベンチマークソフトを使い、現在のスペックを計測しました。どちらも非常に残念な結果となりました。

強化パーツ

いろいろなサイトを参考にしましたが、CPUの第4世代Core-i5は、ゲームPCとして現役活用されている人もおり、そう悪くない様子。やはりグラフィックボードの強化が優先課題のようです。そこで、某YouTuberさんの紹介を参考に、現役最強コスパと名高い「MSI Radeon RX 570 ARMOR 8G J」を搭載することにしました。
f:id:camelrush:20200905184521p:plain

ツクモで中古の在庫がありました。同じ中古で上位機種のRT5500(￥17,800)と比較して悩みましたが、店員さんの「ほとんど変わらない」というアドバイスで購入を決定。

f:id:camelrush:20200905184505p:plain

開封するとこんな感じ。まるでスポーツ用品みたいにスタイリッシュ。おじさんからすると、たかがPCパーツなのに…と思うのだけど、やはり e-Sports 世代になってデザイン性も問われてきているんですかね…。
以下のAmazonリンクは、これとは別の、同機種・最新製品であるRX570です。冷却性能が少し高いようですが、ほぼ性能差はないようです。一応、貼っておきます。

取付け

取付けはなかなか難航しました。なんせグラボが大きい。配線を適当にしていたせいもあって、そのままでは刺さらず、結局一度内部のケーブルをすべてつけなおしました。

再計測

セッティングの後、再度計測を行いました。下の写真のとおり劇的に改善されたようです。浪費家のストレスも多少は解消されて、めでたしめでたし。
f:id:camelrush:20200905210600p:plain
f:id:camelrush:20200905210503p:plain

IoT検定 レベル1試験 プロフェッショナル・コーディネータ 合格！受験記

IoT IoT検定 資格

合格報告

この度、「IoT検定 レベル1試験 プロフェッショナル・コーディネータ」に合格しましたので、報告いたします。

IoT検定とは

f:id:camelrush:20200829221934p:plain

概要

  • 「IoT検定制度委員会」が主催するIoTに関する知識を問う民間検定。
  • 技術的な視点だけでなく、マーケティングやサービスの提供、ユーザーの視点からどのようなスキルが必要か判断する能力が問われます。
  • 国内のIoT試験は、現在これと、類似試験の「IoTシステム技術検定」の2つだけのようです。
    • 『IoT検定』・・・ユーザ視点・コンサル視点の検定
    • 『IoTシステム技術検定』・・・技術者・開発者視点の検定

  • その他、試験概要は以下のとおり。

    項目 内容
    資格種別 民間資格
    受験資格 なし
    試験日程 随時実施(プロメトリック)
    試験方法 CBT
    受験料 11,000円(税込)

検定レベル

IoT検定には、以下の4つのレベルが定められています。今回は、左から２つ目の「レベル１」を受験しました。
※このうち、現時点で受験できるのは、IoT-PU、IoT-PC(レベル1)のみであり、上位のレベル2、3については、「準備中」となっています。 f:id:camelrush:20200829202921p:plain

出題内容

IoT検定では、以下のカリキュラムから試験内容が出題されます。
（詳細なシラバスは、公式ページにpdfで掲載されています）

  1. 戦略とマネジメント
  2. 産業システムと標準化
  3. 法律
  4. ネットワーク
  5. IoTデバイス
  6. プラットフォーム
  7. データ分析
  8. セキュリティ

出題範囲は、所謂エンベデッドスキルに限定したものではありません。内容的にも、「戦略」ではファイブフォース分析、ブルーオーシャン戦略、破壊的イノベーション等といったMBA関連の問題が出ます。「法律」では電波法だけではなく、製造物責任法、下請法といった調達・開発プロセスに関する内容も出題されます。特にシラバスで高い配点を占める「データ分析」では、機械学習に関する用語が幅広く出題されます。

受験理由と経緯

  • 本ブログへの投稿も含め、これまで各種デバイスを弄り回し、本業ではないプログラムやプラットフォームを勉強してきました。そろそろ、無形財産として体系的なものを残しておきたく、受験を希望した次第です。

  • 受験を考えたのは今年の春ですが、2020年のコロナ禍の影響で「IoTシステム技術検定」からの7月受験回の中止が発表されました。やむを得ず、今回は「IoT検定」を受験することとしました。

  • IoT検定の「レベル」についても途中で方針転換をしています。最初の1か月は IoT-PU（パワーユーザ）を受ける予定で勉強していましたが、途中でレベル1に変更し、もう1か月勉強を継続しました。理由は主に以下2点です。
    • テキストを読んだ結果、IoT-PUの難易度を低く感じた。
    • IoT-PU検定は、検定評価が合否制ではなく(※)、この点も魅力薄。
      ※「グレード制」評価。A=正答率86~100%、B=76~85%、C=66~75%。

学習方法

  • 私が勉強にかけた時間は、期間としては約2か月。時間数の累積としては50~60時間程度。なので、平均して 5~6時間/週 程度です（厳密にいうと、最初の1か月は IoT-PUに向けた勉強をしていたので、IoT-PC対策をした時間は、1か月程度です）
  • 参考書は、IoT検定制度委員会が推奨する、以下の2冊です。

  • 書籍の内容は、前記カリキュラムに準じた１章～８章で構成されています。
  • この書籍を１日～２日に１章のペースで分けて読み込んでいき、はじめて覚えた内容は本ブログにアウトプットしていく、という作業を続けました。
  • 自分の言葉でアウトプットできない場合は、書籍とは別のHPなどで解説ページを読み解き、理解を深めるようにしました。
  • 特に「７章 データ分析」では、データサイエンス関連の理解が厳しく、某教育系Youtuberさんのお世話になりました。

所感・難易度など

  • 最初に、今回の勉強について、合否はさておき、体系的な知識を理解するのに非常に有益でした。特に法律と事業戦略の項は、IoTをビジネスに活用するうえで、考慮すべき事項の良い道標となりました。
  • 試験自体の難易度は「中の下」程度に感じます。理由は以下。
    • 試験対策としては、全体的に抑えるべき範囲が広く、斜め読みした程度では太刀打ちできません。それでいて専門分野の内容が非常に難解です。私は、IoTデバイスとデータ分析(機械学習)の一部を、理解するのを諦めました。特に後者は、参考書だけでは理解するのに例示が少ないため、別の入門書が必要と感じました（ベイズ分析とか、確率論、微積がらみの話はほとんどわからん）
    • しかし、試験の内容は比較的単純であり、単語の意味や用途の成否を問われるものがほとんどでした。事業提案の落とし穴とか、高度なネットワーク設定の実践とか、そういった問題はありません。なので、下手に原則を理解しようはせず、機械的に丸暗記するだけで合格率は上がると思います。
    • 私の場合、年のせいか最近丸暗記が苦手で…。試験対策の効果もあったのですが、4割程度はこれまでの経験に助けられた気がします（業務系SIer20年の実績と、ここ2~3年でPICマイコンやRaspberryPi等を弄った経験）

合格通知

本来の認定証は4週間以内に送られるとのことですので、取り急ぎ、本日送られてきたプロメトリックからの合格通知を掲載します。右上に「合格 77」とあるのが、正答率 77%を示しているようです。

f:id:camelrush:20200829195636p:plain

IoT検定対策７章 データ分析（２／２）

IoT IoT検定 資格

データ分析（２／２）

機械学習（の続き）

  • 強化学習
    • 構成要素は『エージェント』『行動』『環境』『報酬』から成る。
      f:id:camelrush:20200828232216p:plain
    • 機械学習の目標は、エージェントが、状態sで行動aを起こしたときに得られる報酬 Q(s,a) の中で、最も高い値の行動aを最適な行動とし、状態遷移を繰り返すこと。
    • Q学習：エージェントが行動した結果の価値(Q値)を、時間とともに繰り返し更新していく学習。更新では状態s、行動aと、割引率γを用いる。
    • 割引率：時間の経過によって変動する価値を調整するためのウエイト。

  • クラスタリング

    • 階層型クラスタリング
      • 要素同士の距離の関係（例えば最短距離にある要素の）に基づき、要素２つずつを段階的にグルーピング（クラスター化）していく分類する。分類の段取りを階層的なデンドログラフで表現した後、任意の高さで切り、クラスタリング結果を得る。 f:id:camelrush:20200829000237p:plain
    • 非階層型クラスタリング
      • k-means法：要素の集合に対する重心位置を割り出して、クラスターを特定する方法。
        1. 要素の集合にランダムな２つの点をうつ((a)のひし形)
        2. 各要素がいずれの点に近いか、判定する((b)で黒・白に色分け)
        3. 一度ランダム点を消し、２集合それぞれの重心(集合の中心部分)に点を打ちなおす((c)でひし形の位置変更)
        4. 再度、各要素がいずれの点に近いか、判定する((d)で黒・白に色分け)
        5. 3~4を、判定が変わらなくなるまで繰り返す。
        6. できあがった２集合がクラスターである
          f:id:camelrush:20200829000859p:plain

  • 回帰分析

…ここでまた「教師あり学習」に戻るのか…
…この本、微妙に行ったり来たするのでわかりづらいなぁ…
…いったん整理しよう…

機械学習の分類