ウィリアムのいたずらの、まちあるき、たべあるき

ウィリアムのいたずらが、街歩き、食べ物、音楽等の個人的見解を主に書くブログです(たま~にコンピューター関係も)

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

2017-07-11 15:58:31 | Linux
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・・・

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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・・

2017-07-11 12:34:08 | Weblog
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




■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

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仕事はAIに奪われるより、バイトに奪われるよな・・

2017-07-11 10:29:06 | Weblog
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・・・

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