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データ解析入門〜グラフ分析処理・スクレイピング〜【found IT projectセミナー#6】 https://foundit-project.connpass.com/event/51809/
Python による 「スクレイピング & 自然言語処理」入門
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Tatsuya Tojima
Python利用人口を増やすべく作成したスライド第3版です。PythonとRを使ったデータ分析を行うための環境整備方法などについて解説しました。 第1版との差分は、もう少し初心者にやさしい情報を加えたことと、演習っぽいスライドを追加したところです。
PythonとRによるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認識 第3版
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Katsuhiro Morishita
英語コーパス学会第39回大会ワークショップの1日目で使用した資料です。
統計解析環境Rによる統計処理の基本―検定と視覚化―
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SAKAUE, Tatsuya
LET2011: Rによる教育データ分析入門
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Yuichiro Kobayashi
2023/02/06追記: slideshareが非常に使いづらくなってしまったため、speakerdeckに転載しました。 https://speakerdeck.com/masaha03/hazimeteno-r 補足記事を書きました。併せてご覧ください。http://m884.hateblo.jp/entry/2012/12/03/232431
はじめての「R」
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2019/07/26 Deep Learning JP: http://deeplearning.jp/seminar-2/
[DL輪読会]Making Sense of Vision and Touch: Self-Supervised Learning of Multimod...
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Twitterにおける即時話題推定技術「どたばたかいぎ」の開発
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Rによるデータ分析手順入門
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10分で分かるr言語入門ver2 upload用
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SL(2,Z)の元の生成シミュレーション
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第一回Data mining勉強会 -第二章 - 原案
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Rを用いた外国語教育データの整理・要約
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PythonとRによるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認識
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4月22日(土)~23日(日)に関西大学梅田キャンパス KANDAI MeRISEで開催されたSPAJAM2017の大阪予選で開発したアプリ「ゆれぽいんと」 - SPAJAM http://spajam.jp/ - 参加の様子 https://ubi-s13.naist.jp/ubistpage/ubiblog/archives/2371
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通行量センシングと機械学習に基づく飲食店用不動産賃料推定
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いつでもどこでも環境や人の状況を把握,解析し,ユーザへと還元することを可能とするユビキタス社会の実現に向け,より効率的に環境や人をセンシングする手法が求められている. 本研究では,ユーザが日常生活において利用する端末機器が環境や人をセンシングする,ユーザ参加型センシングに着目している. ユーザ参加型センシングは,ユーザがセンシングに参加するモチベーションを保つことや,使用端末のセンサ個体差や測定環境の差異を補正することが必要となるといった課題を抱えている. 同時に,センシング需要の増加やセンシング対象の多様化に対応するため,より迅速にセンシングシステムを構築することも要求されている. 本研究では,ユーザのモチベーションを高める機構や共通するセンサ個体差補正手法をモジュール化し,前述の課題を解決する機能を有したユーザ参加型センシングを誰もが簡単に実施可能とする,ユーザ参加型モバイルセンシング基盤を提案する. 本稿では,センシング基盤の設計と実装について報告する. また,システムの評価として,実装容易性の検証,実環境における運用性能実験,スケーラビリティに関する実験を行った結果を報告する.
多様なユースケースに対応可能なユーザ参加型モバイルセンシング基盤の実装と評価(DICOMO 2016)
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Ubi NAIST
プロジェクト実習での発表
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Senstickのエナジーハーベスト化
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Senstickを使った姿勢・状態検出
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Ubi NAIST
<受賞>情報処理学会第78回全国大会 学生奨励賞
情報処理学会第78回全国大会"価値共創キュレーションシステムの構想 〜会員制タクシーの会話支援を実例とした概念設計〜"
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Ubi NAIST
<受賞> 第77回MBL研究会 優秀発表賞 <要旨> IoT デバイスが急速に進歩し,実世界のあらゆる情報をセンシングできるようになりつつある.それに伴い,様々なデバイスから時々刻々と生成される IoT データストリームの即時的な利活用が求められている . 本研究では,生成されたデータストリームを, IoT デバイスが持つ計算資源を用いて,その場で素早く処理する「地産地処」をコンセプトに, IoT デバイス群の上位で動作する実時間処理ミドルウェアを設計する.本ミドルウェアには, (1) アプリケーションから要求されるタスクを分割しながら分散で実行する機能 , (2) IoT データストリームを分散処理のためデバイス間でオンデマンドに流通する機能, (3) 複数のデータストリームをオンラインで分析する機能, (4) 異種センサ / アクチュエータのシームレスな連携を実現する機能を設計,実装する.本稿では,機能を限定したミドルウェアのプロトタイプを Raspberry Pi上に実装し,動作検証した結果を報告する.
第77回MBL研究会 "多様なIoTデータストリームをクラウドレスで分散処理するミドルウェアの設計"
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Ubi NAIST
調味料をセンシングし、アナタの健康を守ります。
調味料から健康に「ちょみけん」
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Ubi NAIST
奨励賞受賞.災害等により携帯電話回線が断絶した際,インターネットを使わずに情報交換でき,アプリを持っていない人にも自分自身を配布できるチャットRecurChatの提案
[DPSWS2015] Recurchat: 端末間でアプリ配布可能なBluetoothChatシステム
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Ubi NAIST
学生奨励賞 受賞
【2015年度関西支部大会】照明装置の順点灯制御と照度‐距離モデルに基づく屋内位置推定手法をとその評価(守谷)
【2015年度関西支部大会】照明装置の順点灯制御と照度‐距離モデルに基づく屋内位置推定手法をとその評価(守谷)
Ubi NAIST
SakuraSensor, a system which senses and shares the information of roads with flowering cherries by leveraging car-mounted smart-phones. Honorable Mention Award of UbiComp2015.
[Ubicomp'15]SakuraSensor: Quasi-Realtime Cherry-Lined Roads Detection throug...
[Ubicomp'15]SakuraSensor: Quasi-Realtime Cherry-Lined Roads Detection throug...
Ubi NAIST
本論文では,スマートホームにおいて様々な家電デバイスを制御するコンテキストアウェアシステムの実現を目的に,スマートホームにおいて目標温湿度環境への遷移を最小コストで実現する家電制御システムを提案する.提案システムは,著者らが以前から開発してきた任意の2つのコンテキスト間を最小コストで遷移させる家電操作系列をシミュレーションにより求めるツールPathSimを用いて,実空間における温湿度を目標の値に最小コストで遷移させることを目的としている.本システムを実現するため,任意の家電の操作系列を記述可能な家電制御言語を定義し,PathSimの出力を提案言語の形式に変換する機能と,提案言語で記述された家電制御シナリオを実行し,赤外線リモコン学習デバイスIRKitを用いて各対象家電を制御する機能を持つシステムを実装した.本システムの有用性を示す実証実験として,実際のスマートホーム環境でシステムを稼働させ,目標温湿度環境への遷移の際の消費電力,遷移時間を測定し,PathSimによるシミュレーション結果と比較した.その結果,消費電力,遷移時間ともに10%以下の誤差に収まることを確認した.
Dicomo2015yoi
Dicomo2015yoi
Ubi NAIST
一般のスポーツの観戦者が撮影した複数のカメラの映像を,リアルタイムで自動で切替えてスポーツ中継を行う人工知能システムの研究. DICOMO2015にて発表し優秀プレゼンテーション賞を受賞しました.
[DICOMO’15]複数カメラで撮影したスポーツ映像ストリームの実時間自動編纂システムの提案
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Ubi NAIST
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科ユビキタスコンピューティングシステム研究室の研究説明資料.
研究室説明@オリエンテーション2015
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Ubi NAIST
血糖値と空腹状態の関連性に着目し,食事・行動の履歴情報を基に血糖値を推定,血糖値を基に空腹度を推定する手法を提案し,推定精度の評価を行った.
食事・行動履歴に基づく非侵襲的血糖値・空腹度推定手法
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Ubi NAIST
インターネットレス通信アプリケーションをインターネットレスに拡散できるアプリ.e-ZUKAスマートフォンアプリコンテスト2014にて発表.
Recurshare 〜インターネットレスにアプリ拡散〜
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Ubi NAIST
消費者に電力ピークシフトについて学習を促すシリアスゲームの提案と開発,被験者実験による習熟度と熱中度の評価を行った.
ピークシフトに貢献する行動を学習可能なシリアスゲームの提案と開発
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Ubi NAIST
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ゆれぽいんと ~ユーザ参加型センシングを用いた揺れの事前通知アプリ~
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Senstickを利用したペン動作の解析
1.
プロジェクト実習報告 博士前期課程1年 1651125 与那嶺俊 1651052 佐藤哲朗
2.
内容 lSenstickを用いて取り組んだことについて Ø目的 Ø実験 Ø考察 2
3.
目的 lセンサーデータの扱い(データマイニング) Ø(テーマ)ペン動作のセンサーデータの特徴 • 無造作に振る • ペン先をつつく Ø特徴や傾向を数値化 Ø可能なら文字を認識したい 3
4.
実験 Øデータの収集 Øグラフへプロット Øデータマイニング • 相関係数の計算 4
5.
データの収集 Ø以下のペン型ケースを振る 5
6.
データの収集 6 Øロギング用ツールlogger_rtsensor.jsを作成 • コマンドラインからログを取得したい • 手早くPythonスクリプトへ回すため •
サンプルコードtest_rtsensor.jsを編集 • 置き場所https://
7.
7 コマンドラインからテキストファイルwritetest.txtへ出力
8.
8 ファイルへの出力結果
9.
データ収集の結果 Øグラフへのプロットを通して Øペン動作で違いが出るのは • acceleromete(振ると加速) • gyroscope(振ると空気を受ける) •
magneticfield(ペン先をトントン叩いた時上下に変動) Øペンの場合チェックするのはこれら3つで十分 9
10.
実験(グラフへプロット) Ø2つのsenstickの加速度センサー(3次元空間へのプロット) 10
11.
実験(グラフへプロット) Ø加速度センサー(senstick片方の z軸要素, z方向に振ってたらしい) 11
12.
実験(グラフへプロット) Ø加速度センサー(senstick片方の z軸要素) Ø(後に詳細)振ってる3秒間ほど、繰り返しパターンが存在していると 計算できる 12
13.
実験(グラフへプロット) Ø加速度センサー(senstick片方の x軸要素) • 一定のリズムで波が動く •
「周期性」がありそう • 挙動の特徴「周期性」を数値化したい -> 自己相関関数 13 左右に振るから波がx軸方向にリズミカルに流れる
14.
実験(相関係数の計算) Ø自身の周期性を測る「自己相関係数」の計算 Ø「振る」、「つつく」などのリズミカルな挙動 Ø時間軸方向にシフトした自身のベクトルと相関係数が一致するかも • 参考サイト「相関係数を求める http://d.hatena.ne.jp/natsutan/20111017/1318867267 14 加速度センサーのx軸(一部切り抜き)
15.
実験(自己相関係数) Ø自己相関係数 • 信号処理で使われる • ある配列を自身をシフトさせたバージョンとの相関 •
自己相関係数が高い -> その信号(配列)には周期性がある • (今回は相関の正負は考慮しない、絶対値から相関の大きさのみを考慮) 15 通常の相関関数(2つの配列x,yを比較) x, yの共分散をそれぞれの標準偏差の積で割る 自己相関関数(配列xとxをdシフトした 配列との相関, μはxの要素の平均)
16.
実験(相関係数:作成したコード) Øpencorrelate.py • 必要なもの üPython üNumpy • 置き場所url •
https:// 16
17.
実験(相関係数の計算) 17
18.
実験(相関係数の計算) 18 パターンがありそうな部分800秒-1200秒のところ
19.
実験(相関関数の計算) Ø指定した範囲から相関が高い(70%より高い)ものを検知 Ø周期パターンがある配列を並べる 19
20.
実験(実装のアルゴリズム) Ø下図のデータがあるとする ØPython上の処理は以下のようにシンプルに計算 x = data[3*i:] // i はスライドの幅 y = data[:(-3)*i] corr = numpy.corrcoef(x, y) // 相関係数の計算 20 加速度センサーのx軸(一部切り抜き)
21.
実験(相関係数の計算) Øpencorrelate.py • 必要なもの üPython ünumpy • https://www.dropbox.com/s/lpdp6x2uep8hn5o/pencorrelate.py?dl= 0 21
22.
実験(まとめ) Øペン特有のリズムのある振る動作のとき • 自己相関関数を通して、繰り返しの箇所を特定できる Ø相関係数は正負(-1.0 ~ 1.0)の間なので、どの範囲での相関が欲しい のか、どの大きさから相関が高いとするか、で閾値を決める • 使うときに柔軟に切り替える Ø今回は70%を閾値として相関係数からペンを振るパターンと定義 •
ペンを持ち直すときにリズムがみだれるが、時間の範囲を指定 22
23.
考察 Øペンの動きに影響をうけるセンサーは以下 Ø振ったときの影響 • Accelerometer, Gyroscope Øどちらがペンの上か下かが分かる • senstickを2つ使用時 •
Magneticfield Øペンの机との接触が分かる ØPressure Ø強く机を「トン」と叩くと数値が変動 Ø文字を書く際の辺と辺の間の区別に使える(例: 平仮名「い」 2本の辺の識別) 23
24.
まとめ Øマイニングを統計的な手法で行う • コマンドラインでデータを収集 • センシングデータの周期性(自己相関係数)の計測 •
相関係数の値も教師データへ応用できそう Øツールの作成 • logger_rtsensor.js • pencorrelate.py Ø繰り返しパターンを数値に変えて特徴データへの変換 Øペンの空に書いた文字の識別 • エントロピーなど、センサーデータを組み合わせて特徴量を作ろうとした • ラベリングが難しい • 「あ」と書いてどのモーションからどのモーションまでを「あ」とするか 24
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