matplotlib で IPA の日本語フォントを使えるようにする方法 Windows

IPAフォントをダウンロード
moji.or.jp


ダウンロードした zip ファイルを解凍して
ipaexg.ttf ipaexm.ttf を matplotlib のフォントディレクトリにコピーする

COPY  ipaexg.ttf  C:\Users\ユーザ名\Anaconda3\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fonts\ttf 
COPY  ipaexm.ttf  C:\Users\ユーザ名\Anaconda3\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fonts\ttf 

Windows には サムスン Samsung の SSD がおすすめ

Samsung Data Migration」がとても優秀なので
WIndows の Cドライブ を クローンしたい方には SamsungSSD がおススメです


私の場合、先に クルーシャル Crucial の SSD で 「Acronis True Image for Crucial」を使ってクローンしたのですがうまくいかず。
あれこれやって休日の半分がムダになってしまいました(ちょっと楽しかったけど...)。


サムスン で試したらサクッと成功しました。

Anaconda仮想環境下でのCUDA環境の構築 [Python, Windows11]

  1. 環境変数 Path に 「C:\Users\<ユーザー名>\Anaconda3\Library\bin」 追加しておく
  2. python の実行で文字コード関連のエラーが出いたら C:\Users\<ユーザー名>\.python_history を削除してみる


Anaconda 仮想環境の構築

# 仮想環境の python バージョンは base と同じにした方がトラブル少ない
conda create -n cudaenv python=3.7.3 -y
conda activate cudaenv
conda info -e

# 仮想環境削除するとき
# conda remove -n cudaenv --all

# numpyが起動できるか確認する
python
>>> import numpy


numpyの実行でエラーが出たら次に進んでも意味ないので、何とかする
この場合python バージョンをbase と同じにしたらエラーでなくなった

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\Users\hoge\Anaconda3\Lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 140, in <module>
    from . import _distributor_init
  File "C:\Users\hoge\Anaconda3\Lib\site-packages\numpy\_distributor_init.py", line 34, in <module>
    from . import _mklinit
ImportError: cannot import name '_mklinit'


cudatoolkit, pytorch のインストール

# pytorch が 1.6GB あるので時間かかる
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge -y

# Pytorch テスト
python
Python 3.7.3 (default, Apr 24 2019, 15:29:51) [MSC v.1915 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy
>>> from __future__ import print_function
>>> import torch
>>> x = torch.rand(5, 3)
>>> print(x)
tensor([[0.7623, 0.3126, 0.9493],
        [0.9150, 0.8310, 0.0682],
        [0.1536, 0.3896, 0.1164],
        [0.3110, 0.4086, 0.0440],
        [0.8511, 0.1113, 0.4578]])
>>> print('CUDA:', torch.cuda.is_available())
CUDA: True
>>> print(torch.cuda.device_count())
1
>>> print(torch.cuda.get_device_name())
GeForce GTX 1650
>>> print(torch.cuda.get_device_capability())
(7, 5)


jupyter notebook インストール

conda install jupyter

# カレントディレクトリを移動してから jupyter を起動する
G:
cd \マイドライブ\Gwork
jupyter notebook

データサイエンティスト検定 総合スコア 86.6% 合格したかな?

データサイエンティスト検定 リテラシーレベル | 一般社団法人 データサイエンティスト協会


データサイエンティスト検定 リテラシーレベル を 受験しました
合否判定はまだ出ていないのですが、総合スコア 86.6% だったので、おそらく合格しているのではと楽観的にとらえています


1. データサイエンス 正答率 : 86.6%
2. データエンジニアリング 正答率 : 80.0%
3. ビジネス 正答率 : 95.0%
総合スコア : 86.6%


データサイエンティスト検定 リテラシーレベル は一つひとつの問題は難しくないのですが、対象範囲が広いので初学者の方は勉強時間100時間ぐらいは考えていた方がよいかもしれません。
ITパスポートやG検定よりは難易度高いです。


私は下記2冊を使って独学で勉強しました。どちらか一冊でも合格できると思います。

事前知識がある方は上の問題集から入っていく方が、時短になると思います。ただし、間違いが結構あるので正誤表を反映させてから使うことをお勧めします。
誤植というより、執筆者が正しく理解していないまま問題と解答を作ったのではと思われるようなところもあります。匿名化、仮名化など。


下の公式リファレンスブックは185個のスキル項目が簡潔に整理されているので、とても読みやすく理解しやすいです。ベイズの定理の説明は今まで見てきたもののなかで一番わかりやすかったです
2~3周読めば合格ボーダーラインに届くのではないかと思います。リテラシー レベルでは数式は覚える必要はなくスルーしていて問題ないと思います
数学は簡単な微分や行列の内積、組み合わせぐらいやっておけば何とかなるかな


勉強してみてよかったなと思うのは日本の個人情報保護関連の法律がパーソナルデータの利用がしやすいように変わっていたことに気づけたことです
やってなかったら知らないままでした。ビジネス系の分野はE資格などでは対象となっていないので、その辺まで含まれているのがデータサイエンティスト検定のポイントなのかもしれません

浮世絵 買いました 葛飾北斎 神奈川沖浪裏 The Great Wave

葛飾北斎「神奈川沖浪裏」


最近Outlook等のプロファイル画像にパブリックドメイン素材集からみつけた江戸時代の浮世絵師、葛飾北斎の「神奈川沖浪裏」という作品を使っているのですが、結構気に入っているのでボーナスが出ることもあり購入してみました。「富嶽三十六景」という富士山をテーマにしたシリーズ中の1枚で、タイトル通り36枚出版される予定だったのが人気になったため10枚多い46枚になったそうです。
どうやって手に入れたのか不思議に思う方もいるかもしれませんが、浮世絵は版画なので今でも注文すると新たに摺ってもらうことができます。厳密にいうと江戸時代とは版木が異なっているのでしょうが、骨董品ではない分高価でもなくお小遣いの範囲で買えます。一方、品質は上質な手漉き和紙にプロの摺師さんが丁寧に摺ってくれるので十分に高く、素人目には美術館で見るものと遜色ないようにみえます。何といってもガラス越しではなく手に取って直に見られるところがとても良いです。
大波が小さな舟に襲い掛かる一瞬を切り取ったダイナミックな構図や、人の手のような波先の表現、遠景で佇んでいる冠雪した富士山など見どころがギュッと詰まった一枚です。70歳を超えてから描いたといわれているのですが、年をとっても第一線で活躍し続けてられているなんて憧れますね。見習いたいところです。
写真では見えにくいかもしれませんが、船には左右4名ずつの漕ぎ手がいます。座っている2名は休憩中で、ローテーションしながら獲った魚を日本橋まで運んでいるのだそうです。一年中冷暖房の効いた屋内でOAチェアに座っている身からすると、想像がつかないぐらいハードな仕事ですね。大変そうですが家族のために冬の荒波に漕ぎ出す男たちってカッコいいし、何が起ころうとも粛々と自分の役割を全うしようとしている姿にも尊敬の念を覚えます。
さて現代の私たちにもパンデミックが起きたり、紛争がはじまったり、半導体が足りなくなったり、物価高になったりと次から次へと大波が襲い掛かってきています。そんな中でもこの絵の漕ぎ手たちのように、慌てることなく自分たちの力を信じて助け合いながらゴールを目指して進んでいきたいですね。

5万円で JDLA の E資格 に挑戦 ! スキルアップAI『現場で使えるディープラーニング基礎講座』 受講記録 その2

www.skillupai.com


残っていた、深層学習知識テストに合格


4つの修了条件すべて達成した
1) 数学知識テスト (合格)
2) 機械学習知識テスト (合格)
3) 深層学習知識テスト (合格)
4) AIモデル作成課題 (完了)


目標としていた1ヶ月で修了できたので、8月のE資格に向けて試験対策の時間は取れそう

修了条件を完了したとはいえ、E資格取得のためにはまだまだ学習が足りないと思うので、講座の内容はもう2周ぐらいしたいと思う

6月は中旬にデータサイエンティスト検定があるので、2週間ぐらいはそちらに向けて試験後にまたE資格対策に戻るつもり