seibase

無料ストレージのまとめ記事

2019-03-21T21:19:00.003+09:00

BOXを企業契約で使っていますが非常に便利。

Dropbox無料版に台数制限……　改めて各社無料クラウドストレージを整理する
https://www.itmedia.co.jp/pcuser/articles/1903/20/news078.html

大腸ガンの情報

2015-09-07T17:24:00.000+09:00

あとで見る。
https://medical.nikkeibp.co.jp/inc/all/search/j07/0038.jsp

ある方の闘病記。どのような理由であれば、このような情報を公開してくれていることに深く感謝します。

2015-09-07T17:22:00.003+09:00

カンプト➕マイトマイシン二回目

http://shufumichi.blogspot.jp/2014/10/blog-post_10.html

この抗がん剤は下痢以外の副作用があまりないので、がんばれそうです。食欲も体重もじわじわと戻ってきています。

待ち遠しい新治療法ーBNCT
http://shufumichi.blogspot.jp/2014/08/bnct.html

原子炉などからの中性子とガン組織に取り込まれた中性子との反応断面積が大きい元素との核反応によって発生する粒子放射線によって、選択的にガン細胞を殺すという原理に基づくガン治療法（放射線療法）である。この治療法に用いられる中性子増感元素としては10B、157Gd等が考えられているが、現在はホウ素のみが用いられており、この場合特にホウ素中性子捕捉療法（ほうそちゅうせいしほそくりょうほう、英 Boron Neutron Capture Therapy、BNCT）と呼ばれる。

メモ：（元記事：日経メディカル）　悪液質への介入―浮上した炎症制御の重要性

2015-09-07T11:41:00.004+09:00

悪液質への介入―浮上した炎症制御の重要性
https://medical.nikkeibp.co.jp/leaf/all/search/cancer/cr/201002/513965_4.html

三木氏は、75歳の直腸がん・多発肺転移（stage IV）の患者にプロシュアを摂取してもらった症例を示す。受診時は発症前70kgあった体重は50kgとなり、1日の多くを臥床して過ごす状態にあった。三木氏の悪液質分類では最も悪いD判定だったが、1日2パックのプロシュアを通常の食事に加えたところ、2週間後にCへと改善、さらに1カ月後にはA判定となった。CRPも受診時は1.3mg/dLだったが、1カ月半後には0.5mg/dLに低下した。この結果、当初無理と判断されていたFOLFOX（5FU/ロイコボリン/オキサリプラチン）をフル用量で施行できるまでになった。また、減少していた体重も1カ月で55kgへと増えた。

プロシュアはじめました　／　炎症性サイトカインとその関係
http://shufumichi.blogspot.jp/2014/08/blog-post.html

ちょうど食事が全くとれなくなったころから右肩上がりでCRP値があがっていて、看護師さんはこの値をすごく気にしていたんだけれども、ごにょごにょってかんじでなぜあがっているのかをごまかされてたっていうか、はっきりとなぜかは教えてくれなかったんだけど、そういうことだったのかー。
炎症性サイトカインというやつは悪い事をするやつのようで、がん細胞が増殖するときにもたくさん出てきて食欲不振や体重減少を引き起こすもとになっているらしい。そして血液中のCRP値も増加すると。

がん研有明病院

2015-09-04T15:57:00.001+09:00

http://www.jfcr.or.jp/hospital/

セカンドオピニオン
http://www.jfcr.or.jp/hospital/examination/outpatient/second_opinion.html

相談料	30分以内のご相談　32,400円（税込）
相談料	30分を超える場合、30分毎に加算　10,800円（税込）

丸山ワクチン

2015-09-04T15:38:00.000+09:00

どれぐらい効果があるか分からないが藁にもすがる思いで使ってみたい。近所の診療所に相談すると処置してくれるらしい。ありがたい。

大腸ガンの薬

2015-09-04T15:23:00.001+09:00

知人はゼローダを使っているようです。投薬すると影が消えるものの、投薬を止めると、再度発生してしまうらしい。個人差があると思うがメモとして記録しておく。

Make in India：バイオテクノロジー産業

2015-08-16T01:51:00.001+09:00

http://www.india-bizportal.com/jacomp/column-jacomp/p19028/

インドのバイオテクノロジー産業は、バイオファーマ、バイオサービス、バイオ農業、バイオ工業、バイオインフォマティクスの5つの主要セグメントに分類されている。2013年度のバイオテクノロジー産業の総売上における分野別シェアは、バイオファーマが63%、バイオサービスが13%、バイオ工業が3%、そしてバイオインフォマティクスは1%であった。

Windows PowerShellクックブック

2015-08-16T00:25:00.000+09:00

http://www.amazon.co.jp/dp/4873113822/

目次
まえがき
はじめに

ガイドツアー Windows PowerShell

I部 PowerShellの基本
1章 Windows PowerShellインタラクティブシェル

2章パイプライン

3章変数とオブジェクト

4章ループ処理とフロー制御

5章文字列と非構造化テキスト

6章計算と算術

II部一般的なタスク
7章単純なファイル

8章構造化ファイル

9章インターネット対応スクリプト

10章コードの再利用

11章リスト、配列、ハッシュテーブル

12章ユーザーとの対話

13章トレースとエラー管理

14章実行環境の認識

15章 Windows PowerShellの適用範囲を広げる

16章セキュリティとスクリプト署名

III部管理者タスク
17章ファイルとディレクトリ

18章 Windowsレジストリ

19章データの比較

20章イベントログ

21章プロセス

22章システムサービス

23章 Active Directory

24章企業のコンピュータ管理

25章 Exchange Server 2007の管理

26章 Operations Manager 2007の管理

付録A PowerShell言語と環境
付録B 正規表現リファレンス
付録C PowerShell自動変数
付録D 標準のPowerShell動詞
付録E 便利な.NETクラスとその使用法
付録F WMIリファレンス
付録G 便利なCOMオブジェクトとその使用法
付録H .NETの文字列書式
付録I .NET DateTime書式指定子

blast

2015-07-29T15:11:00.002+09:00

http://bi.biopapyrus.net/seq/blast/

blastn 入力された核酸配列と相同性を持つ核酸配列をデータベースから検索します。
blastp 入力されたアミノ酸配列と相同性を持つアミノ酸配列をデータベースから検索します。
blastx 入力された核酸配列を6通りのアミノ酸配列に翻訳し、そのアミノ酸配列と相同性を持つものをデータベースから検索します。
tblastn 核酸データベースを6通りのアミノ酸配列に翻訳してから、入力されたアミノ酸配列と相同性を持つものを翻訳後の核酸データベースから検索します。
tblastx 入力された核酸配列を6通りに翻訳し、また核酸データベースも6通りに翻訳します。それから、翻訳された入力配列と相同性をもつ配列を翻訳された核酸データベースから検索します。

tblastx -db /XXX/XXX/XXX -query ./YYYYYY.fa -out ./temp.txt -outfmt 6 -num_threads 40

makeblastdb

2015-07-29T14:41:00.002+09:00

http://bi.biopapyrus.net/seq/blast/makeblastdb.html

-max_file_sz

makeblastdb -in XXXXX.fa -out <DATABASENAME> -dbtype nucl -max_file_sz 10000000000 -parse_seqids

MedDRA

2015-07-29T10:00:00.001+09:00

https://www.pmrj.jp/jmo/php/indexj.php
http://www.meddra.org/how-to-use/support-documentation/japanese

mount

2015-07-28T15:57:00.001+09:00

su -

cd /

mkdir /cifsserver

mount -t cifs //10.111.0.150/Share /terastation/

umount /cifsserver

umount -l /cifsserver ※busyとなりアンマウントできない場合

rm -r /cifsserver ※再マウントしない場合

SSDの寿命を確認する

2014-04-20T07:25:00.000+09:00

SSDの寿命を確認する方法のメモです。

Intel® Solid-State Drive Toolboxをインストール
https://downloadcenter.intel.com/Detail_Desc.aspx?lang=jpn&DwnldID=18455

Update機能は入れませんでした。なんとなく。

Intel以外のSSDでは使えないので注意です。

Crystal Disk Infoでチェックすることもできるようです。
http://crystalmark.info/

CurveExpert

2014-03-24T20:10:00.001+09:00

CurveExpertを使ってみた。（2014/3/24時点）

http://www.curveexpert.net/download/にアクセスする
[Download CurveExpert Basic 1.4 (evaluation edition)]からダウンロードする
とりあえず、デフォルトでインストールして、起動する
Open -> ETA.DAT を読み込んでみる
Apply Fit -> Quadratic... をクリックして、ポップアップを表示する
Info をクリックすると数式が見える

参考

http://jglobal.jst.go.jp/public/20090422/201102299354494260

環境構築のまとめ

2014-03-17T14:49:00.000+09:00

新しくパソコンを買い換えた場合、開発者は環境構築に追われることになります。仮想化やクラウドの技術を活用することで昔に比べると楽になりました。それでも、いくつかの作業は残ることになりますので、備忘録として残しておきたいと思います。（Windowsバージョン）

古いパソコンから必要な資源をコピーする
Chromeをインストールする　※メイン
Firefoxをインストールする　※検証用や共用アカウント用
Paint.NETをインストールする
JDKをインストールする
Rをインストールする
1. install.packages(available.packages()[,1])　※CPAN全PKGインストール
2. source("http://www.bioconductor.org/biocLite.R")
3. biocLite(all_group())　※Bioconductor全PKGインストール
Wekaをインストールする

http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

（2014/3/17執筆中）

技術評論社『Software Design』 Mahout入門　後編

2012-08-24T19:28:00.002+09:00

Mahout関連のまとめはこちら

Software DesignのMahout関連のまとめはこちら

この記事は『Software Design』2012年9月号の後編の内容の補足情報を記載しています。本編と同じ章立てにしていますので、本編を読みながら参照していただければと思います。

はじめに

後編では、Mahoutを実際に実行します。

Mahoutで何をするのか？

そもそも、Mahoutではどのようなことができるのでしょうか。Lucid Imagination社が公開しているMahoutの概念図をご覧ください。

おすすめ商品の提案（Recommendation）、ニュースの分類（Clustering）、メーラのスパムの推定（Classification）などの処理で活用できます。Frequent pattern miningは、頻出するアイテムの組み合わせを抽出することができます。具体的な例を上げると、POSデータからビールとおむつを一緒に購入する消費者が多いことなどの知見を得るために使われます（※参考）。Geneticは、宅急便のトラック配車計画の最適化などに利用することができるでしょう。様々なアルゴリズムが提供されているMahoutですが、今回はRecommendationを取り上げます。

Recommendationのメリット

システムから見れば、利用者が欲しい情報を提示することができれば、より頻繁にシステムを利用して貰えることになります。アクセス数／広告収入／商品売上の増加などが期待できます。ユーザーは、自分が興味を持っている新しい情報を知ることができます。

但し、これは利用者に適切な情報をRecommendationしているときに限ります。興味がない／関連性がない／既知の情報をRecommendationしても、ユーザーは関心を持たないか、煩わしく感じることさえあるでしょう。未成年にアルコール商品を薦めることなどあれば、企業の信用問題にも繋がります。マイナスの評価を受けないためにも、チューニングはしっかりしていく必要があります。

Recommendationの概要

Recommendationの説明する前に使われる用語の説明をしたいと思います。

Recommendationの用語を整理する

http://seibase.blogspot.jp/2012/08/mahout4.html

Recommendationの方式は、Itemの関連性を分析する方法とCollaborative Filteringの二種類が代表的なものでしょう。前者は、コンテンツベースのRecommendationと言われています。例えば、同じジャンルの商品を提示する方法はシンプルで分かりやすいでしょう。しかし、意外性のある情報が提示される可能性は低く、ユーザーにとって新しい情報である可能性が低いことが欠点です。Collaborative Filteringは、ユーザーの行動履歴をベースにしてRecommendationを行ないます。更に細分化すれば、ItemベースとUserベースの考え方があります。こちらの違いは「Recommendationの用語を整理する」にまとめています。ここまでの話で幾つかの方式が登場したので、以下にまとめておきます。

Recommendation

コンテンツベース
CollaborativeFilteringベース

Itemベース
Userベース

Mahoutを動かす

現在、Mahoutの最新版は0.7です。既に0.8の開発がはじまっており、下記コマンドでリポジトリからソースコードをダウンロードすることができます。

svn checkout http://svn.apache.org/repos/asf/mahout/trunk mahout/trunk

ClusteringとClassificationの違い

2012-08-24T16:45:00.001+09:00

Mahout関連のまとめはこちら

Software DesignのMahout関連のまとめはこちら

機会学習を学んでいると、ClusteringとClassificationという単語が登場します。Mahoutのアーキテクチャでも、この両者が登場しますが、どのように違うのでしょうか。日本語に直そうとすれば、どちらも「分類」に訳してしまいそうです。悩んでいたところ、あるWebサイトがスッキリと解説してくれていたので紹介したいと思います。

クラスタリングとクラス分類って違うらしい

http://d.hatena.ne.jp/Kshi_Kshi/20110110/1294687656

クラスタリングとクラス分類

http://www.mindware-jp.com/basic/group.html

Clustering（クラスタリング）

クラスタリングは、既知の分類方法では見えなてこない情報を読み取るための方法となります。クラスタリングの対象となるデータから属性を抽出し、各属性を次元軸としてN次元空間を定義します。その空間に対して対象となるデータをプロットしていきます。空間内での距離が近いもの同士をグループ化して分けていくことがクラスタリングです。

Classification（クラス分類）

それに対して、クラス分類は、予め用意されている正解例に従い、対象となるデータを分類していく方法です。例えば、人の属性に着目すれば、性別・年齢・居住地などがあるでしょう。性別＝男女、年齢＝10代・20代・30代・・・、居住地＝京都・大阪・兵庫・・・などに分類していきます。

クラス分類は、明確に「ある属性」に着目して分類をします。クラスタリングは、各属性（クラス分類とも言える）を俯瞰して、そこから見えてきた状態で分類をします。

Recommendationの用語を整理する

2012-08-22T18:10:00.000+09:00

Mahout関連のまとめはこちら

Software DesignのMahout関連のまとめはこちら

Recommendationの解説をするには、用語の定義を曖昧にしてしまうと、読み手が混乱するということを改めて感じています。分かっている人には当たり前のことですが、改めて整理してみたいと思います。

Recommendation（レコメンデーション、リコメンデーション、リコメンド等）
Item（アイテム）
User（ユーザー）
Preference（評価、評点、嗜好度）
Recommender System（レコメンダシステム、レコメンドシステム等）
Collaborative Filtering（協調フィルタリング）

Recommendation

各人の行動や関心にもとづき、各人に関連性のある情報を提示すること。素直に訳せば推薦になります。（事例で良く取り上げられるAmazonのRecommendation機能の場合、「おすすめ商品の推薦」と表現すると同じニュアンスの単語が繰り返されるので、「おすすめ商品の提案」などと表現することが多いと思います。個人的には、「おすすめ商品のRecommeantion」と書いてしまった方が分かりやすいのですが、反対も多そうです。）

AmazonのRecommendation機能

User

Recommendationの説明をする場合、Userには3つの役割があります。Recommendation機能の入力情報として使う場合、ユーザーの属性情報や行動履歴を活用します。

情報を推薦される人
入力情報としてのUser
ユーザーの属性情報→　年齢・性別・職種など
ユーザーの行動履歴→　評価結果（明示的に収集）・閲覧履歴（暗黙的に収集）など
出力情報としてのUser
類似・関連ユーザーが推薦されることがある

Item

Itemとは、ユーザーが購入する商品やコンテンツのことです。Recommendation機能の入力情報や出力情報になります。

入力情報としてのItem
Webコンテンツなどであれば、中身や内容そのものが使われる
物品であれば、それらを説明する文章や価格などの情報が使われる
出力情報としてのItem
ユーザーに関心があると予想されるものが推薦される

Preference

評価・評点・嗜好度など表現されます。ユーザーがItemに対して評価をした値になります。はい／いいえの二値の評価や、段階的に数値で評価した結果などがPreferenceです。

Recommender System

Recommendationを実現するための仕組みがRecommender Systemになります。後述するItemやUserの情報を使ってRecommendationを行います。

Recommender Systemの入出力

Collaborative Filtering

ユーザーの行動履歴を元にRecommendationを行う仕組みで、協調フィルタリングと呼ばれるものです。ItemベースとUserベースの処理があります。

Itemベース
ユーザーが関心がある／好んでいるItemがあれば、それと類似しているItemを探しだして、Recommendationする方式です。

Itemベースの概要

Userベース
Recommendation対象ユーザーと類似している（嗜好が同じ）ユーザーを探しだして、Recommendationする方式です。

Userベースの概要

Mahoutおすすめ情報1（筆者の主観で厳選した5本）

2012-08-20T10:28:00.004+09:00

Mahout関連のまとめはこちら

Software DesignのMahout関連のまとめはこちら

Mahout関連の情報をリンク集として以下の記事にまとめています。数が多いので、幾つかをピックアップして説明していきたいと思います。
『Software Design』Mahout入門参考資料1

Apache Mahoutで機械学習してみるべ
都元ダイスケ氏の記事をはじめに紹介します。Mahoutのサンプル実行から、Recommendationの基本的な処理、Hadoopでの実行までを分かりやすく解説されています。私もMahoutを勉強している途中ですが、この記事を読んで引っ掛かっていたところが、スカッとわかりました。お勧めです。クラスタリングの記事もあります。

大規模データマイニング・機械学習 Mahout 活用に向けて読んでおきたい12のプレゼン資料
Mahout JPの主催者でもある濱田晃一氏の記事になります。データマイニングの勉強会を開催しており、非常に先進的な技術情報や事例が集まっています。クラスタリング概論・ベイズ・Recommendation・Mahoutのパッチなど、多様な話が集まっています。

Mahout Recommendation
同じく濱田晃一氏によるRecommendationの解説記事です。12のプレゼン資料の中にも含まれています。アルゴリズムの詳細な説明やHadoop上の構成などを分かりやすく解説されています。筆者も、これぐらい分かりやすく情報をまとめていけるようになりたいと思います。

Mahout in Action Chapter 1 Summary
洋書『Mahout in Action』の解説記事です。洋書を買ったはいいけれど、読了できない日本人の人は多いのではないでしょうか。各章のポイントを分かりやすく記載してくれているので、読み進めることができない人は参考にしてみましょう。Chapter1の他にも、2,3,4の記事が公開されています。ブログ内検索を使えば一覧で出てきます。

日本語入力を支える技術 ―変わり続けるコンピュータと言葉の世界
Mahoutをはじめるにあたって、そもそも「機械学習」とは何か？という人は多いのではないでしょうか。筆者もその一人で大いに躓きました。この『日本語入力を支える技術』は文字通り、Iunput Method Editorに関する書籍ではありますが、機械学習について分かりやすく解説されている部分があります。ピンと来なくて困っている方におすすめです。

Mahoutを開発している人たち

2012-08-16T16:58:00.000+09:00

Mahout関連のまとめはこちら

Software DesignのMahout関連のまとめはこちら

Mahoutを調べるにあたって「誰が開発をしているんだろう」と気になったので調べてみました。はじめに、Mahoutの大まかな系譜を紹介します。

歴史的に関係するプロダクトは、Lucene/Solr/Nutchなどがありますが、やはりHadoopとの関連性が大きいと思います。開発者の流れとしては、Luceneの開発者が合流していることが分かります。ただ、Mahoutは、複数の開発者が中心となって立ち上げているので、彼らの経歴を見てみたいと思います。

ApacheCon Europe08

Mahout -Bringing Machine Learning to Industrial Strength-

http://apachecon.com/eu2008/program/materials/mahout_fast_feather.pdf

上記、Apacheカンファレンスの資料によると、2008年1月25日にMahoutのプロジェクトがスタートしたようです。そしてメンバーに名前を連ねている人たちも紹介されています。

Dawid Weiss

Karl Wettin

Ted Dunning

Grant Ingersoll

Isabel Drost

Jeff Eastman

Otis Gospodetnic

Erik Hatcher

現在、MapRに勤めているTed Dunning、Carrot2のDawid Weissなど多くのエンジニアが参加していたことが分かります。最新の情報は以下のサイトに公開されているようです。徐々にエンジニアが増えていっているようですね。パッと見たところ、日本人はいませんが、Mahoutのパッチを作っている人も国内にいるようなので、彼らがコアメンバーとして開発する日が来るのかもしれませんね。

Who We Are

Mahout

2012-08-16T16:52:00.001+09:00

本ページは、Apache Mahout関連の情報をまとめています。

『Software Design』Mahout入門参考資料1

2012-08-16T14:54:00.000+09:00

Mahout関連のまとめはこちら

Software DesignのMahout関連のまとめはこちら

Webサイト・書籍・ソフトウェアなどの参考情報へのリンクを記載しています。ここに記載されていないリンクがあれば、コメント欄でお知らせいただければと思います。

Webサイト

New! 次の10年で一番熱い学問は統計学！統計学を勉強する上で参考になるサイト・書籍まとめ
New! Books Tutorials and Talks
MatrixFacorization を使った評価予測　―アルゴリズムシリーズ 3―
Apache Mahout を用いたレコメンデーションエンジンの検討
Apache Mahout
機械学習の勉強を始めるには
Elastic MapReduceでMahoutを使ってリコメンデーション
Mahoutインストール
Mahout開発環境の作成
Mahout in Action Chapter 1 Summary
Mahout in Action Chapter 2 Summary
Mahout in Action Chapter 3 Summary
Mahout in Action Chapter 4 Summary
"Elastic MapReduce"で"Mahout"使ってリコメンデーション
MapReduce Optimization in Mahout Recommendation Engine
Mahout Recommendation Engine ? Threshold flag
Sarwar et al.:Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms
RHadoop を動かしてみました
テキストマイニングのための機械学習超入門　一夜目
テキストマイニングのための機械学習超入門　二夜目　パーセプトロン
Apache Mahoutで機械学習してみるべ
レコメンデーションの簡単な原理を視覚的に把握してから実際に計算してみる
機械学習における重大な"仮定"と、アルゴリズムの評価
今度はMahoutでクラスタリング
今度はMahoutでクラスタリング(ソース編)
Mahoutで分散レコメンド(1)
Mahoutで分散レコメンド(2)
Mahoutで分散レコメンド(3)
Apache Mahout で単純なレコメンドを実施
Mahout RandomForest Driver 実装法 -大規模分散機械学習・判別 -
大規模データマイニング・機械学習 Mahout 活用に向けて読んでおきたい12のプレゼン資料
MapReduceできる10個のアルゴリズム
画像処理と機械学習のメモ
超簡単 ! Windows で Mahout IN ACTION (Mahout IN ACTIONの自習その１)
MAHOUT In Action レコメンダー事始め Chapter2 (Mahout In Action 自習その２)
集合知 in Scala (2)　Jaccard係数、Tanimoto係数、マンハッタン距離、ユークリッド距離、ピアソン相関係数
Apache Mahout 機械学習Libraryを使って「魔法少女まどか☆マギカ」の台詞をテキストマイニングしてみた
金融システムへの最新技術の適用　「大量データ分析処理技術『Hadoop』」（前篇）
機械学習はじめよう
Hadoopでレコメンドシステムを作ろう
朱鷺の杜Wiki
人口知能
協調フィルタリング
協調フィルタリング
機械学習
統計
Mahout 関連情報メモ
Apache Nutch
AppEngineでMahoutを使ったレコメンド機能を作ってみた
OSS検索エンジンLuceneとは
代表的3つのレコメンドロジック
ACKマトリクス
レコメンデーションの分類
試すのが難しい―機械学習の常識はMahoutで変わる
数理情報工学特論第一【機械学習とデータマイニング】
MahoutとHadoopを使ったレコメンデーション（前編）
MahoutとHadoopを使ったレコメンデーション（後編）
GroupLens
m2eclipse1.0でmavenリポジトリの自動検索ができない
mahoutで簡単レコメンド
Apache Mahout の紹介
Apache Mahout: 万人のためのスケーラブルな機械学習
Apache Mahout: 拡張性の高い機械学習アルゴリズム
械学習ライブラリ：Apache Mahoutとは ? IOUGセミナーより -
レコメンデーションの虚実
Mahoutメモ
mahout/レコメンドシステムの作り方
Mahoutにパッチを送ってみた
OpenNLPにおける最大エントロピー法とパーセプトロンによる機械学習
自然言語処理における機械学習による曖昧性解消入門
Introduction to Recommender System
パターン認識と機械学習入門
Jubatusにおける大規模分散オンライン機会学習
MapReduceによる大規模データを利用した機械学習
Distributed Itembased Collaborative Filtering with Apache Mahout
Jubatusのリアルタイム分散レコメンデーション
はじめてでもわかるベイズ分類器－基礎からMahout実装まで－
Apache Mahout Algorithms
Mahout JP
書籍
日本語入力を支える技術
Mahout in Action
パターン認識と機械学習上
パターン認識と機械学習下
Hadoop　MapReduce　デザインパターン
Hadoop Hacks――プロフェッショナルが使う実践テクニック
ソフトウェア
Jubatus
Mahout
weka
R
Rhadoop

技術評論社『Software Design』 Mahout入門の補足

2012-08-15T14:54:00.005+09:00

この記事は、技術評論社の『Software Design』2012年8月号、9月号で連載された『Mahout入門』の補足情報をまとめています。

前編

はじめに
注目を集める「機会学習」
Mahoutによる機会学習入門

後編

はじめに
Mahoutで何をするのか？
Mahoutを動かす
Big DataをMahoutで処理する
Mahoutを組み込んだシステムの例
最後に

参考

筆者の力量不足のため、紙面で分り易く説明ができなかった部分があるので、責任を持ってカバーしていきます。なお、『Software Design』の補足情報をまとめ終えたら、下記の記事にMahout全般の情報を掲載していく予定です。

Mahout

Android Open Accessory Development Kit

2011-11-14T00:00:00.004+09:00

AndroidのADKについて開発者の皆さんと話をする機会があり、分かったことをまとめます。「Androidアプリの開発経験はあるがADKを知らない」開発者の人たちにも参考になればと思います。

・はじめに
Android関連の技術やビジネスに興味を持っている人であれば、ADKと呼ばれるキーワードを良く耳にしていると思います。しかし、ADKの正体がはっきり分からない人も多いことでしょう。ADKの理解については様々な解釈があるようです。本家Googleがどのように考えているのかは、Android DevelopersのサイトにあるADKの部分に書かれているはずなので、そこを読み解いていきたいと思います。

Android Open Accessory Development Kit

http://developer.android.com/intl/ja/guide/topics/usb/adk.html

・ADKとは？
Android関連でADKと言えば「Open Accessory Development Kit」のことを指します。ADKのAは、AndroidではなくAccessoryの頭文字です。Android3.1以降（Android2.3.4はバックポートが用意されている）に追加された周辺機器用のAPIを利用するためのソフトウェアやドキュメント、Accessory Demo Kitと呼ばれるハードウェアを合わせてADKと呼ばれています。ADKの動作を試すことができる基板は、Accessory Demo Kitと呼ばれており、こちらも略すとADKになってしまいます。違うものが同じ略語になってしまうことも、ADKの正体がはっきりしない理由の一つかもしれません。

・host modeとaccessory mode

現在のADKはUSB(Universal Serial Bus)を前提としています。USBは各種周辺機器を接続するためのバス規格であり、NPOであるUSB-IF(USB Implementers Forum, Inc.)が仕様の策定や管理を行なっています。

Android搭載デバイスは、USB接続をすると2つのモードで動作することが想定されています。1つ目はhost modeです。これはAndroid搭載デバイスがUSB Hostとなり、Android搭載デバイスに接続されている機器（USB Device）への電力供給元となります。2つ目がaccessory modeです。この場合は、Android搭載デバイスがUS Deviceとして動作して、接続先の機器（USB Host）から電源を供給して貰います。

host mode

[Android端末(USB Host)]<=>[外部機器(USB Device)]

accessory mode

[外部機器(USB Host)]<=>[Android端末(USB Device)]

・USB Host APIsとUSB Accessory APIs

USBホストやUSBデバイスとして動作するアプリを開発するためのAPIは、以下のサイトに記載されています。これらのAPIは、ADKが登場するタイミングで整理されたもので、厳密にはADKではありません。しかし、ADKはAndroid端末がaccessory modeで動作することが前提なっているので、USB Accessory APIはADKにとって必須コンポーネントと言えます。

USB Host

http://developer.android.com/intl/ja/guide/topics/usb/host.html

USB Accessory

http://developer.android.com/intl/ja/guide/topics/usb/accessory.html

・ADK Component

ADKを構成するコンポーネントは下記の6点です。リファレンスとなるハードウェアと、実際にADK互換デバイスを開発する際に必要となるライブラリやサンプルソースコードが含まれています。accessory modeで動作するAndroid端末と連動するハードウェアを作成するために必要なものをセットしたものがADKです。

1:ADK board

USB micro-controller board(Arduino Mega2560 と Circuits@Home USB Host Shield design に基づく)

2:ADK shield

Android Demo Shield(Joystick,LED,temperature,light等の入出力)

3:ADK boardがUSB Hostとして振る舞うためのlibrary

Arduino USB Host Shield libraryをベースしたもの

4:Arduino Sketch

ADK board上で動作するfirmware(Android accessory protocol libraryを呼び出す)

5:Android accessory protocol library

accessory modeをサポートするAndroid端末との接続処理を行うもの

6:ADK boradの機能を実現するための各種ライブラリ

CapSence library,I2C / TWI (Two-Wire Interface) library,Servo library,Spi library,Wire library

・ADKの可能性

ADKで何が変わったのでしょうか。それは、Android DevelopersサイトのADKページの「Attempt to start the device in accessory mode」の項目にあるように、外部接続デバイスからAndroid端末をaccessory modeへ移行させて、任意のアプリを実行できるようになった点です。冷蔵庫や電子レンジなどの電源が確保されているハードウェアと接続する場合は、USBデバイスとして動作した方が電源を供給して貰えるので、バッテリーを消費抑えて（充電をしながら）任意のアプリを実行することができます。

以上です。特にまとめることもありませんが、ADKについて出来るだけ正確に書いたつもりです。間違いなどあれば、コメント等でご連絡・ご指摘いただければと思います。

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