ぱたへね

はてなダイアリーはrustの色分けができないのでこっちに来た

Human-in-the-Loop機械学習 社内勉強会資料

昨年末に発売されたHuman-in-the-Loop機械学習がとても良かったので、早速社内勉強会をしました。

www.kyoritsu-pub.co.jp

前半は先に決められたリソースでモデルの改善をするとき、どういう観点で学習データを選ぶべきかを詳しく書いてあります。後半はアノテーションに的を絞って、アノテーション自体やアノテーターの評価のやり方について詳しく書いてあります。

翻訳もとても読みやすく、機械学習やDeep Learningのモデルを継続的に改善している人にはお勧めです。

こちらが勉強会の資料になります。 すぐに実務で使う事を考えながら資料をまとめたので、本に書いてある内容と少し変えている所もあります。 少しでも興味があれば買って読んでみてください。

speakerdeck.com

ゼロからわかる3次元計測 3Dスキャナ,LiDARの原理と実践

ゼロからわかる3次元計測 3Dスキャナ,LiDARの原理と実践

www.ohmsha.co.jp

カメラを使った計測に興味がある人に呼んで欲しい本。

そもそも3次元計測とはなにかから説明があり、結構小難しい話がとても良くまとまっています。 特にカメラの補正機能が何をやっていて測量時にどういう影響があるかは、仕事でやる人は目を通して欲しいなと思いました。

OpenCVを使ったキャリブレーションも、単にライブラリの使い方を説明するのではなく、原理や実際にやる上での注意点が書いてありとても良かったです。

後半は、実際に3D計測をやってみようという内容になります。 ここでも原理をさらっと説明した上で、実際にやっている様子やソースコードもあって分かりやすいです。まあ、実際仕事でやるならお金払って市販の3D Scannerを買うことになるので、どちらかというとホビーか勉強用の情報ですね。ただ、読んでいるとやってみたくなるので、興味ある人はぜひ読んでほしいです。

点群周りの本が少しずつ増えてきている気がします。 もっともっと読みたいですね。

GitLabに学ぶ 世界最先端のリモート組織のつくりかた

パソナのX-TECHエンジニア室 Advent Calendar 2023 17日目の記事です。

qiita.com

GitLabに学ぶ 世界最先端のリモート組織のつくりかた ドキュメントの活用でオフィスなしでも最大の成果を出すグローバル企業のしくみ 読んで気になったことのまとめ。

www.shoeisha.co.jp

8つのプロセス

gitlabが大事にしていてる8つのプロセスです。

  • リモート組織に関する認識を改め明示する
  • リモート責任者を任命する
  • ハンドブックを制定する
  • コミュニケーションガイドラインを明示する
  • ツールの種類を最低限に抑える
  • 経営陣のデフォルトをリモートにする
  • リモート作業環境を整備する
  • インフォーマルコミュニケーションを設計する

本を読むと、原則として「すべて」実行することなので、すでに無理そうと思いながら読んでました。 責任者を置いて権限与えるの大事ですね。

コミュニケーションの改善

読んでいて気になった部分のメモ

  • SBIモデル。事実ベースでのコミュニケーション大事。いつ、誰が、何を言ったか
  • MTGの録画
  • 打ち合わせは議事録ベースにする。DMでの議論は避ける。
  • FBを2週間単位でやる

SBIモデルは今後注意してやりたい。つい「会社の方針でこっちに力いれるらしいよ」とかやりがちなので、誰がどう言っていたのかを明確にしてメンバーに伝えたい。 DMの議論は避けるようにしたいだけど、みんなDMにこもるよね。良くない。 1on1でいろいろフィードバックしているのが、だいたい月1なので回数増やしてみよう。

全体としては、コミュニケーションのルールを決めることと、それをオープンにし、継続が大事。

目標設定の方法

目標設定は目標設定はSMART

  • Specific 具体的
  • Measurable 計測可能
  • Achievable 達成可能
  • Related 経営目標との連結
  • Time-bound 事案制約がある

プロジェクトが変化が多いけど、少しでも意識してやってみようと思う。

2023年読んで良かった本

パソナのX-TECHエンジニア室 Advent Calendar 2023 10日目の記事です。

qiita.com

順番に意味は無いです。

High Output Management

www.amazon.co.jp

昔のIntelの本。経営者が好きそうな本である。 80年代の話なので古い話はあるが勉強になった。 KPIという概念もこの頃からあったとしたらIntelすごいなと思う。

計画書を作るのが大事で、実際に読まれることはなくても計画を作り切れって言うのはプロダクトマネジャーにも通じる物があった。 マネージャの仕事=ミーティングである。

プログラマのためのCPU入門

プログラマーのためのCPU入門 ― CPUは如何にしてソフトウェアを高速に実行するかwww.lambdanote.com

過去にブログ書いた。

natsutan.hatenablog.com

エンジニアのためのドキュメントライティング

これもブログに書いた。 なかなか実践できないが、諦めては駄目。

natsutan.hatenablog.com

離散数学入門

www.youtube.com

本じゃないけど、グラフ理論の講義です。 理屈っぽいところ無しで、アルゴリズムと使い方を教えてくれるのが嬉しい。 証明も簡単なところは説明があって、あーこうやって証明ってやるんだってのが勉強になりました。 お勧め。

ロボット

ロボ関係だと、詳解三次元点群処理、Planning Algorithm、Robotic Grasping from Classical to Modern: A Survey が良かったです。 お勧めするにはニッチな気がする。

natsutan.hatenablog.com

natsutan.hatenablog.com

Raspberry Piでバーコードリーダーを作る

パソナのX-TECHエンジニア室 Advent Calendar 2023 8日目です。

qiita.com

家に転がっていたラズパイを使って、バーコードリーダーを作ってみました。

ハードウェア

接続はこんな感じです。 フレキの向きだけ注意すれば、特に問題無いかと

設定

とりあえずOpenCVのインストール必要。 バーコードの読み取りに使うpyzbarもpipでインストールしてください。

カメラを有効にするのに sudo raspi-configでカメラIFを有効にしてください。

ソースコード

無限ループしながら、バーコードを見つけるとそれをファイル名にして保存します。 ESCキーを押すと終了です。 こちらも特に問題無いかと。

import time, os
import cv2
from pyzbar.pyzbar import decode, ZBarSymbol

camera = cv2.VideoCapture(0)
code = ''

while True:
    ret, frame = camera.read()
    if not ret:
        break

    decode_list = decode(frame)

    if decode_list:
       code_new = decode_list[0].data.decode('utf-8')
       if code != code_new:
           print('found ', code_new)
           code = code_new
           out_file = os.path.join('img', code + '.png')
           cv2.imwrite(out_file, frame)

    cv2.imshow('barcode', frame)
   
    key = cv2.waitKey(1)
    if key == 27:
        break

print('finish')    
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()

読めたバーコード

なんか自分の手が入っていて気持ち悪かったので、画像の一部だけ。 こんな感じでカメラにバーコードが入ると、自動で見つけて値を読み取ります。

4910015780148

9784040751160

9784434311017

Planning Algorithm Steven M. LaValle

Steven M. LaValle先生のPlanning Algorithmを読みした。

書籍は結構値段がしますが、ここからpdfがダウンロードできます。感謝しかない。

lavalle.pl

経緯

Robotic Grasping from Classical to Modern: A Survey を読んでいたら、軌道生成に関してはPlanning Algorithm読めって書いてあったのがきっかけです。このSurvey自体も読み物としては面白く、把持可能かどうかを従来の二値分類を使った機械学習から、Deep Learningへ変わっていく様子が分かります。紹介されている論文の量が多いので、実際の所はDeep Learning以前の物は無視しても良いかなと思いました。

arxiv.org

内容

ロボの軌道生成で論文書く人は必読かなと。 数学的な問題の定義から始まって、手法の紹介、簡単な例が載っています。数学も工学書にしては厳密に感じました。例えば、何かの区間を処理するのに境界を含むか含まないかで、数学的なアプローチが全然違うといったことが書いてありますが、実務だとそこはあまり気にしない気がします。

ボリュームは1000ページあって、参考文献だけでも50ページ以上あり、実質は900ページくらい。各章の最初で問題の定義を行い、解説があり、章末に大量の練習問題があります。

全体としては大きく4つに別れていて

  • Introducton Material 離散系のパスプランニングを中心に基本の解説
  • Motion Planning 連続系やサンプリングベースの軌道の話
  • Decision-Theoretic Planning 確率を使ったプランニングの話(SLAMとか)
  • Planning Under Differntial COnstrains 速度の制約などが入るプランニングの話

という構成になっています。

どれも最初に数学から入るので、知っていれば飛ばせるし、知らなければ別の本で勉強してから戻ってくるようにすれば理解が深まると思う。 なんでこういう手法が出てきたのかという説明が簡潔に書いてあって助かりました。

確率を使ったプランニングはよく分からなくて、別の本で基礎を固めてからもう一度読み直したい。

最近の論文から

この本でサンプリングベースの軌道生成が紹介されていて、軌道がジグザグになるしピッキングロボではこんなの使わないでしょって思ってました。

最近のロボ系のニュースでVoxPoserというのがあります。

github.com

LLMを使って把持をしています。最先端のトピックですが、ここで軌道生成がサンプリングベースと書いてあってサンプリングベースも使うんだと驚いてしまいました。 最新の論文の理解もずいぶん深まるので、論文から情報を得たい人には一度さっと目を通すのをお勧めします。

KOF2023楽しかった

先週末は関西オープンフォーラムKOFやってましたね。

https://www.k-of.jp/2023/

二日目 南港まで行きたかったけど、咳が酷かったのでオンライン参加でした。次回はちゃんと参加したい。

史上初の「AI倫理」論争を追って

藤田先生のAIの歴史的な話。 第二次世界大戦のナチスやベトナム戦争の話もあって面白かったです。

以下、メモ書き。

  • 今のAIの対応は国によって対応が違う。同じように反対に見えても国によって反対の仕方が変わる。 日本はノールールなのでいろいろやりやすい。
  • 過去のAIブームも人間の仕事を奪うのかという論争があり、それらを踏まえて今のLLMと向き合わないと行けない。
  • よく分からない人がわーわー言うのが困るが、Web3.0の時よりマシ。
  • ビッグデータを使わない技術がでてくると課題をクリアーできる。集合知と機械学習を分離する。
  • アトムや火の鳥に関しては、元ネタがアメリカにもあり手塚フィルターを通っている。ロボットやAIとの共存は日本固有のアイデアではない。

来年度から大学入試に「情報I」が入ります

元官僚の方の話で、途中からやもやして聞いてました。

最初の方は、大学入試で情報をやるから企業はそれ前提で求人や新人研修をしないといけないとか、入試の内容と情報処理検定は内容を寄せているとかは面白かった。

ただ、高校に求める話になると、大分違うんじゃないかと思いました。 例えば、学校によって情報の勉強に差があるから保護者から学校にプレッシャーを変えて欲しいとか、情報の先生が足りていないから自習できるテキストが大事とか。そういう課題を解決するのが官僚の役目では。現場丸投げ意識を感じました。高校の先生が聞いていたら怒りそうだった。

Python 3.12の新機能紹介

こういう話を聞くのが久しぶりだなとテンション上げて聞いてました。

  • dis Disassembler for Python bytecodeでByte codeの中身が見れる
  • sys.monitoringでプロファイルが取りやすくなった

この辺の低レイヤー寄りの話が面白かったです。

ホビーロボット最前線2023

今、仕事でロボやってるからこれが一番聞きたかったのですが、ホビーロボット=役に立たないロボットということで、初手から違ったーって笑ってました。

大阪の飲み屋で隣のグループの話題がめちゃ楽しそうみたいな感じでした。司会者っぽい人の突っ込みとその返しがキレキレで台本無しでやってるならすごいなーと。

大阪って感じでした。

IT男子に送る婚活大作戦!マル秘情報伝授致します! vol.7

こっちも飲み屋ネタっぽい。 話術がすごくて勢いで押されたけど、冷静になるとそれってどうなん・・・ってのもある。 冷静に聞いてはいけない発表だった。

こっちも大阪って感じでした

ITエンジニアにおすすめのFactorioご紹介

これもよう分からんかった。 どう聞いても、このゲーム仕事やん・・・って感想しかなく、仕事じゃないからって言われても、実質仕事やん・・・て感想でした。でも発表している人が楽しそうでうらやましかったです。

時間が無限にあっても足りなそうで、逆に近寄っては駄目そうなゲームでした。