今日も今日とてツールがつらい。
Pythonのツールを色々おぼえてこれで当面はツールやらなくていいぞ、と思ったのもつかの間。私の得たツール情報はstate of the artではなかったようでした。
twitterでpyenvというのを見かけてなんだこれ、とうっかり調べ始めたのがきっかけで、様々な最新ツール情報を教えていただくイベントが発生しました。twitter上のプロの方々のおかげで知識がアップデートされました。
具体的には以下のような感じ。
既知
- pipでパッケージを管理できる
- virtualenvでPyhtonの仮想環境を作れる。インストール済みPythonのどれを使うか選べる
新情報
- pyenvで特定バージョンのPythonをインストールできる
- 3.4からvirtualenvはvenvとして言語機能に含まれた
- anacondaというPython + 必要っぽいパッケージ + conda(pip・venv・pyenv相当の機能)が入る最強のやつがある
- 複数バージョンのPythonを使い分ける
- データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita
要するにanacondaを入れるのが良いらしいです。自分でパッケージを作るときはpipで入るようにすればよいと思ってましたが、condaで入る感じにしておくのがよい、ということでしょうか。ツール事情がガンガン変わっていく恐ろしい世の中です。
今日もMLP「バンディット問題の理論とアルゴリズム」を読みました。3章の最初のところです。
確率的バンディット問題（それぞれ確率分布が設定されているスロットマシンからの利益を最大化する問題）で、regretを最小化するときのそれぞれのスロットマシン毎の試行回数の下限はどうなるのという話でした。
試行回数の下限は最適なスロットマシンの分布と、該当スロットマシンのKLダイバージェンスに反比例するとのこと（正確な式はテキスト参照）。つまり似ている分布ほど試行回数がたくさん必要になるわけで直感にも一致していました。具体例もいろいろ書いてあって分かりやすかったです。
G社のニューラル機械翻訳の記事を読みました。フレーズ翻訳と違って文章をまるまる入れて学習するぞ！というニューラル感あふれる説明に心を打たれました（打たれてない）。
機械翻訳でニューラルネットというとencoder-decoder modelというのがあった気がしますが、どう違うのかはよくわかってないです。後ほど論文を読む予定です。
本日の労はひたすらコードを書くという穏やかなものでした。こういったCP（コミュニケーションポイント）を消費しない労をやってマネーを得たいものですね。
「V系バンドの王子様が実は学園一の美少女お嬢様なのは秘密にしてくれ」の2巻を読みました。
V系バンド以下略2を読みました。有益度9/10です。まさかの、明らかに有益な百合でした。薔薇で百合とはこれいかに。本シリーズは随所に有益ポイントが仕込まれており、油断なりませんね。特に萌々は全自動有益生成装置状態・・・。次巻も楽しみです(あるのか・・・？)
— 努力したらHappy Come! (@echizen_tm) 2016年9月29日
今世紀最高のアニメのひとつであるGo!プリンセスプリキュア（ごぷり）がTokyo-MXで再放送されるそうです。
これを機にみなさんも努力したらHappy Come!してください。
( ☌ω☌)＜MX10月木曜夜新アニメ番組
— TOKYO MX (9ch) (@TOKYOMX) 2016年9月29日
1900GO!プリンセスプリキュア(27日～)
2200フリップフラッパーズ(6日～)
2330競女!!!!!!!!(6日～)
2400ALL OUT!!(6日～)
是非ご覧下さい！明日は金曜の新アニメをお知らせします！＞(☌ω☌ )
そういえば、そろそろごぷり設定資料集が出ますね。最高ですね。
