a7cやE-M1 mark II/III で撮った写真を自動で webp に変換してgoogle photos に上げる仕組み、便利に活用してるのだけど、こないだラズパイの電源をブチッと切ったタイミングで、gphotos-uploaderのdbが壊れてしまい、いつの間にかアップロードできなくなってしまった居たので復旧させる(dbを削除しただけだけど…)。久しぶりのラズパイ+docker-composeだったので、どんな仕組みかを思い出すまでに時間がかかってしまった。

カメラで写真を撮ったら人間が何もしなくてもクラウドにアップロードされるの、仕組み自体はEye-Fiを使いだした2008年頃から使っていて普通に便利だと思うのだけど(というかスマフォのカメラではそんな感じである)、Eye-Fiが潰れてしまったように、一部にしか需要がないしフォトストレージは儲からないしで、採算がとれないのだろうなぁ。スマフォからのアップロード先であるiCloud も Google Oneもフォトストレージというよりはセットでどうぞ、で価値につなげている物だろうし。

ワクチン接種3回目。先日、市からワクチン接種受けられる通達がきたので予約サイトを見てみたら、翌日から空きがあったので早速。会場が郊外の大型スーパー、というのが面白かった。駐車場は広いし、スーパーとしては客寄せ的にも良いのだろうし。

接種の帰り道、ラーメン勝や(しょうや)で豚骨醤油ラーメン。かつやではない。

ついでに車が雨や雪で結構汚れていたのでガソリンスタンドで洗車。前回は一番高い洗車(1600円)を選んでみて、今回は500円の安価な洗車を選んだのだけど、これでも十分汚れが落ちる。大きな違いはコーティングらしいのだけど、パット見の汚れを落とすだけならこのプランでも十分そうだなぁ。

ちょくちょく書籍、PyTorchとfastaiではじめるディープラーニング ――エンジニアのためのAIアプリケーション開発をノートブックで動かしつつ読み進めている。元Kaggle世界ランク1位ランカーかつfastai自体の作者と、数学とCSを大学院で教えているという二人の作者の共著。Amazon.co.jpだと評価が悪いのだけど、自分にとっては今まで読んできたニューラルネットワーク書籍の中で一番わかり易い、かつ実用的と思える内容で、読み進めてまだ半分ほどだけどめちゃくちゃ良い。

ツールとしてNNを使うときに必要な知識を丁寧に徐々に解説していき、本質でないところ、例えばデータローダやtrain,valデータのsplitなどはfastaiのAPIを使ってできるよという説明でササッと飛ばしている。コードも綺麗ではないが十分理解できる(が、とりわけ標準ライブラリのPathやPyTorchのTensorにメソッドが自動で作られるのはプログラミング初心者は混乱するだろう…）し、大事なところは殆どちゃんと書かれているので好感が持てる。

今読み終わった8章は、協調フィルタリングを確率的勾配降下法と自動微分を用い、PMF(Probabilistic Matrix Factorization)の手法で実装し、続いて非線形層を挟んで所轄ディープラーニングでも実装する、みたいな内容を簡潔かつ解りやすく書いている。どの章も学びがあって、非常に面白い。最後まで読み終えたらちゃんとレビューを書きたい。