これまでのあらすじ:
2016年3月、フェルト生地を手で裁断している際にレーザーカッターがあれば複雑なカットが容易にできるなあと思って、安価になってきたレーザーカッターを購入しようと思ったのがきっかけ。調べていくうちに、合板も切れたほうがいいと思うようになって、CNCルーター(CNCミリング)についても考えるようになった。
Arduinoは以前から使っており、CNCシールドがあると気付いて自作も可能と思うようになった。当初はShapeOkoやX-CARVEを参考にMakerSlide、OpenRail、V-Wheel、2GTタイミングベルトなどで5万円くらいで自作しようと思っていた。AliExpressでも部品が安く買えることが分かって、しばらくは部品探し。探せば探すほど安くて本格的な部品も見つかってくるので、そんなにケチらなくてもいいのではないかと徐々にスペックアップ。最終的には剛性や精度のことも考えてボールスクリューやリニアスライドを使うことになり、予想以上に重厚な3軸CNCマシンをつくることに(約7万円)。
構想から約5週間(制作約3週間)でルーターとレーザーともに使えるようになり、現在はgrbl1.1+Arduino CNCシールドV3.5+bCNCを使用中(Macで)。余っていたBluetoothモジュールをつけてワイヤレス化。bCNCのPendant機能でスマホやタブレット上のブラウザからもワイヤレス操作可能。
その他、電子工作・プログラミング、最近は機械学習などもやっています。基本、Macを使っていますが、機械学習ではUbuntuを使っています。


CNCマシン全般について:
国内レーザー加工機と中国製レーザー加工機の比較
中国製レーザーダイオードについて
CNCミリングマシンとCNCルーターマシンいろいろ
その他:
利用例や付加機能など:
CNCルーター関係:

*CNCマシンの制作記録は2016/04/10〜の投稿に書いてあります。

2017年9月27日水曜日

Coursera:機械学習コース終了

先月の8/26日にCourseraに登録して、11週あるコースでしたが、32日間でMachine Learningコースを終えました。やはり、評判通り非常に勉強になるコースでした。
教え方が上手であるとか、細かく指導してくれるとか受講者の声が書いてありましたが、まさにそうだと思います。途中その他のコースをちょっとのぞいてみたけれども、やはりこのコースがどれだけ優れているかわかりました。しかも無料でここまでの内容を受講できるというのはすごいことだと思います。以前、ネットを頼りに機械学習を独学していましたが、やはりこのようなコースを受講したほうがずっと早いという感じです。優れた書籍も数多くあると思いますが、書籍を使った勉強だとタイムリミットがないため自分のペースでやれるのですが、その分挫折も多くなってしまうので、このようなコースを使うほうが勉強もはかどるような気がします。
このコースはプログラミングもしながら数式を理解できるので、いままでブラックボックスになっていた部分がかなりはっきりしました。オクターブ言語については、行列計算を楽にしてくれるツールという感じで、今回はじめて使いましたが、すぐに慣れて特に問題ありませんでした。
このコースのいいところは、それほど予備知識なくても一通り機械学習について勉強できるというところだと思います。通常、書籍など買い込んで(買い込んで終わりになってしまうパターンもよくある)で予備知識を得てから学ぶという手順になることが多いとおもいますが、そういった余計な書籍も必要とせず進められました。時間的にも金銭的にも一番ショートカットできるコースだと思います。
やはり教え方が上手いというか、分からない人に分からせようとする熱意みたいなものが感じられます。例えばWikiなどで機械学習について調べてみると、数学的に正確に詳しく書かれていたとしても、分からない人に分からせようという配慮ある表現ではないため理解に苦しみます。このコースは解説がとてもわかり易く(初心者が勘違いしそうな部分は何度も説明してくれたり)、クイズやプログラミング課題も適度な難しさがあって、初心者にとってどの部分を鍛えるのが一番効率いいか分かっているような教え方だと思います。


前半はコースの仕組みやオクターブ言語、そして機械学習そのものにも慣れずにそれなりに時間かかりましたが、後半はかなり順調に進み、授業内容もどちらかというと応用的な方向に移行していったので、思ったより時間がかからず一気に最後まで行ってしまいました。最後の2週は、プログラミング課題もないのですぐに終わってしまい、いきなり今後の楽しみが減ったというか、TV番組の最終回のように少しさびしい感じです。

線形回帰、最急降下法、ロジスティック回帰、正則化、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、K-平均法、次元削除、PCA、異常検知、強調フィルタリングなどいろんな種類を学びました。複雑な数式も理解できるようになったのはよかったです。

やはりWeek5のバックプロパゲーションまでが大変という感じです。その後は、これまでの内容をベースに応用的に発展させたり、デバッグや評価、あるいは実際のプロジェクトを模倣した演習課題と移行していくので、前半に学んだ基本原理をどのような場面でどのように使うかということも学ぶことができて非常にためになります。

今後は、個人的にはCNNやGANに興味があるので、同じCourseraのDeep Learningコース(有料:$49/月)を受講してみようかと考えています。ここでDeep Learningを学んで、その後はできればGANのような画像生成に進んでいけたらと考えています。

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