RedhatでGitがないし、入らない（yum install gitができない）とき

トラップが２つある
（１）ネットで検索すると、epel-releaseに入っているように見えるけど、そこにはない。
　wing リポジトリを使う
　（ただしepel-releaseも入ってたので、必要なのかもしれないけど）。

（２）yum install gitをすると、perl(Error）というのの依存性を解決できない。
　　　perl-Errorというrpmがあるので、それを入れる

手順
wget ftp://fr2.rpmfind.net/linux/dag/redhat/el6/en/x86_64/extras/RPMS/perl-Error-0.17016-1.el6.rfx.noarch.rpm
sudo rpm -ivh perl-Error-0.17016-1.el6.rfx.noarch.rpm

cd /etc/yum.repos.d/
sudo wget http://wing-repo.net/wing/6/EL6.wing.repo
sudo vi EL6.wing.repo

ここで、以下のようにファイル編集
[wing]
name=EL $releasever - $basearch - wing Repository
baseurl=http://wing-repo.net/wing/6/$basearch/
enabled=1
gpgcheck=0

(以下省略）
[wing]のenabledを1にする
baseurlのところ、/6/と、数字にする（でないと、おかしくなった）

そうしたら

sudo yum install git

・・・やっとはいったよ・・・

社内おトイレＩｏＴを本気で解くと、マルコフ連鎖の定常状態解析になるらしい・・

７月１０日

WorksApplications
AI-Data Scienceチーム事例紹介

に行ってきた！ので内容メモメモ

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■会社紹介など
・本日のアジェンダ
・会社説明
・to the future HUE
　世界の働くを変える

■「ＡＩすだちくん」の内部ロジック
・自己紹介
・ＡＩすだちくんとは
　すだちくんをつかったＷｅｂコンテンツ
　職業と生存率を予測
　ＮＬＰ研究所の開所式に向け作成
・ＡＩすだちくんのフロー
　質問表示（３たく）
　ユーザー回答
　質問（自由記述）
　職業と生存率
　結果を入れる

・事前データ
　質問文：必要に応じて
　職業

・職業宛の目標とアプローチ
　目標：少ない質問
　アプローチ：決定木

・決定木学習
　回帰、分類モデル
　　分類ルールを木構造で保持
　分類ルールの生成
　　質問したら、より偏りが出る質問をする
　　　　偏り→エントロピー
　回答
　　学習方法：エントロピーを減少させる質問がなくなった時点で質問終了

・バンディッド問題
　同じ学習木を使うと同じ質問ばかりでる
　　　→ランダムに

・職業生存確率の計算
　マイケルオズボーン先生の論文＋自由記述のネガポジ（ＴＦ－ＩＤＦ）

・実装
　Python WebフレームワークDjango
　Radisで回答傾向を保持

・苦労した点
　ランダムな質問の扱い：決定木を複数
　負荷テスト：研修生８００人による一斉アクセス（すぐだうん）

・体験者の回答傾向
　正答率
　アクセス数：おちている→ＰＲ必要
　決定木
　どんな人が遊んでいる？：ＳＥ，営業、ＰＧ
　職業別正答率

・まとめ
　初期データ：違うサイトで集めたデータを使ったが、はじめ正答率が低かった

■「社内おトイレＩｏＴ」に本気（？）で取り組んでみた話
・おトイレＩｏＴ戦国時代
・なにをしたか
　　データインべすてぃげーしょん
　　モデリング
　　パラメータフィッティング
　　結果

・受け取ったデータ
　３がつ４がつの２日間
　・滞在時間が長い人がいる→使い方が変な人
　　可視化したら・・・

・モデル
　　待ち行列モデル
　　　ポアソン分布と指数分布
　　　待ち行列の種類（ケンドールの手法で）

・マルコフ連鎖の定常状態解析の例
　　Page rank
　　系統分子進化学

・定常状態解析
　ポラチェック・ヒンキンの公式
　到着率
　　カテゴリかる分布に従うとしてＭＣＭＣ（PyStar)

・まとめ
　今後は共変量

■ワークスアプリケーションズにおいて開発を進めるＡＩ機能の紹介
・自己紹介
・ＡＩ技術の動向
　２０１５年のハイプサイクル
　　機械学習は坂を転がり落ちる予定が、ＤＬでとまったが
　　今落ち始めているところ
　→大事なのは、クラウドコンピューティング（大規模リソース）
・ビッグデータからＡＩ
　　データのライフサイクル：入力業務の省力化
　　→入力サジェスト
　ＮＬＰ：オープンソースを使いながらコントリビュート
・業務サポート
・分析
・ダッシュボード機能
・文書検索
　　いろんな検索
・コラボレーション機能
　　いい場所にスケジュールを設定しよう
　　ソーシャルグラフ　外せないミーティングを探す
・ＱＡ　Ｂｏｔを搭載
　　ＨＲ　Ｂｏｔ
・サジェスト
・タイムラインによる状況をかんがみたリマインド
・ＨＵＥによるＡＩ
　　入力
　　処理
　　分析
　　検索・共有
　　再利用

仕事はAIに奪われるより、バイトに奪われるよな・・

よく、AIに仕事が奪われるというけど、
それ、導入コスト考えてないよね
（学習時間とかAI入れる費用とか、場所とか）

将来的にはAIに奪われるかもしれないけど、
その前にバイト、パートに奪われる。
働き方改革で、時間短縮して勤める人に
企業が対応するようになれば・・・

日本の人件費コストは相対的に安くなっているので、
AIを入れるより、人を入れたほうが安いかも・・・