説明的分析を見せる場面で探索的分析を見せてはいけない。
- 100パターン(失敗98パターン)のときに100パターン全部見せるのはNG
- 相手が知りたい2パターンだけ具体的に丁寧に説明する
誰に何を伝えるか
- 考えて資料を作っていると思うが、一般化したターゲット設定はやめるべき
  - 興味を持っているすべての人とか、利害関係者とかはNG
- 相手との関係性を考える。
  - まずは相手の信用信頼を勝ち取るほうが先だったりする
- 相手に何をしてほしいか
  - 意外と見落としがち
  - データを示しておしまいにならないように
プレゼンの練習
1. 各スライドの重要なポイントを書き出す
2. 声に出して言いたいことを言う練習、とくにつまずきがちなスライドの移行部分の説明に慣れておくように
3. 周りに人にプレゼンを聞いてもらう

以上のことは,誰に→何を→どのようにの順番で決めるのが良いだろう。

2018-08-05

またまた、LightGBMのインストールでエラーが出た

環境構築

事件の発生

LightBGMというライブラリを公式の手順に従ってインストールしようとしたらエラーメッセージが突如現れた。

github.com

これのmacOS Apple Clang(9.0 or higher)に従ってインストを行ったらエラーが出た。

どんなエラーがでたか

インストレイションガイドに従って

brew install --HEAD cmake
brew install libomp
git clone --recursive https://github.com/Microsoft/LightGBM ; cd LightGBM
mkdir build ; cd build
cmake ..
make -j4

ここまでエラーはでなかった。そして

pip install lightgbm

でインストール。いざ、使おうとしたところでエラーが出た。

>>> import lightgbm

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/Users/{ユーザー名}/.pyenv/versions/anaconda3-5.0.0/lib/python3.6/site-packages/lightgbm/__init__.py", line 8, in <module>
中略
OSError: dlopen(/Users/{ユーザー名}/.pyenv/versions/anaconda3-5.0.0/lib/python3.6/site-packages/lightgbm/lib_lightgbm.so, 6): Library not loaded: /usr/local/opt/gcc/lib/gcc/8/libgomp.1.dylib
  Referenced from: /Users/{ユーザー名}/.pyenv/versions/anaconda3-5.0.0/lib/python3.6/site-packages/lightgbm/lib_lightgbm.so
  Reason: image not found

どうやって解決したか

アンインストールしてから再度やってみたりいろいろしたがどうしてもimportができなかったので諦めて他の方法でインストールした。

github.com

こちらのInstallation GuideのmacOS GCC/G++のやり方に従って、インストールした

cd LightGBM #gitからクローンしたディレクトリに入ってください。
rm -r build # 上記の失敗で作ったbuildを消しておきます。

#ここからほぼ上記のリンク通り
brew install cmake
brew install gcc

export CXX=g++-8 CC=gcc-8  # 上記のリンクとは異なり、ここを8に変えておかないとエラーが出ます。
mkdir build ; cd build
cmake ..
make -j4

これで無事にインストールでき、importもできるようになった。

関係あるかわかりませんがpyenvやvirtualenvを使っている場合は、事前にactivateしておくと無難かもしれない。

それでも直らない場合

実は、他のサーバーにインストールしようとしたところまた同じエラーが出てしまった。gcc-7を使ってインストールしたため、

Library not loaded: /usr/local/opt/gcc/lib/gcc/8/libgomp.1.dylib

って怒られるのは当たり前...でも管理者権限がないのでgcc-8をインストールすることもできず。

そこでstack overflowをあさっていたら、

pip install --no-binary :all: lightgbm

でインストールするといいよと記述を見つけた。ので、早速ためしたところ無事importできるようになった。これも一回試すといいかもしれない。

余談

前も別のところでエラー履かれたしスムーズにインストールできるようになってほしい aotamasaki.hatenablog.com

追記

condaを用いているなら、かなり楽にインストールできる

conda install -c conda-forge lightgbm

2018-07-28

ハンズオンUMAP

機械学習

はじめに
なぜ、あとからサンプルを布置できると嬉しいのか？
ドキュメントにそって
- インストール
- データの概要
- 訓練とテストに分割
- 訓練データで空間を学習
- この潜在空間で学習
- テストデータの潜在空間への布置
- テストデータへの汎化性能
まとめ

はじめに

UMAPという新しい可視化の手法が開発された。

github.com

私的に、この手法の利点は大きく2つあると考えている。

t-SNEよりも高速でありながらt-SNEと同じような可視化の結果が得られる。
t-SNEと違って、学習済みの空間に、あとから新規のサンプルを布置できる。

特に、2番目について言及している。ブログ記事は日本語では見つからなかった。ので、2番目の強みの紹介がこのブログの目的である。

学習する天然ニューラルネット

主に機械学習に関する覚書や情報の整理。競プロ水色→Kaggle Master→？

Hyper+xonshで超モダンな環境づくり

はじめに

時系列データでVariational AutoEncoder keras

はじめに

モデルの概要

時系列データを使ってオートエンコーダー keras

はじめに

メモリに乗り切れないデータをkerasで学習する

はじめに

何を使うか

方法1

方法2

Google流資料作成術を読んで

ここで書くことは？

コンテキスト(文脈,背景)を理解する

心持ち

またまた、LightGBMのインストールでエラーが出た

事件の発生

どんなエラーがでたか

どうやって解決したか

それでも直らない場合

余談

追記

ハンズオンUMAP

はじめに