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このブログについて

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こんにちは。こんばんは。

こちらはBBOY(ダンサー)でエンジニアでもあるFTDによるブログになります。

主に以下のようなことを書いています(カテゴリ一覧)。

飽き性なんですが意外とブログ続いています、地道に記事を増やしていこう。

【一眼レフ】ダイナミックな写真を安価に楽しみたいならTAMRON(タムロン)の超広角ズームレンズ「B001E」がおすすめ

本ブログでは旅先の写真もよく載せていますが、今回は私もよく使用しているオススメのレンズを紹介したいと思います!

 

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それがこちら、TAMRONの超広角ズームレンズ「B001E」です。始めにスペックを載せておきます。

超広角の写真や映像を撮りたいと思い購入したのがこちらのレンズです。購入してから約5年ほど経ちますが、特に故障や不具合もありません。写真ガチ勢ではありませんがそれなりのスペックで値段も安価な超広角レンズとなると、当時はこれがベストでした。ちなみにカメラはキヤノンEOS Kiss X6i」を使用しています。

 

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カメラ本体にレンズを装着した様子。

写真の通り、持ち運び時は少し場所を取ります(フードを逆向きに付けてもう少しコンパクトにはできます)。本体合わせると約1kgなので日常使いは少し大変ですが、おでかけするぞー的な時はよく持ち歩いています。

超広角レンズが本領発揮するのが風景や建物の撮影です。どんな感じの写真が撮れるかは是非他の記事もご覧ください。最後の方に載せているのはだいたい超広角レンズで撮影したものです。

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またこれはブレイクダンサー向けの情報になるのですが、超広角レンズで動画を撮影するとフットワークやパワームーブの足捌きがとてもダイナミックに映りやすいです。

 

youtu.be

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スマホ用の広角・魚眼レンズで物足りなくなったダンサーにもオススメです。

商品リンクは以下になります。私が購入した当時は約5万円だったのですが、現在は値下がりして44000円ほどになっています(本記事執筆時点)。

TAMRON 超広角ズームレンズ SP AF10-24mm F3.5-4.5 DiII キヤノン用 APS-C専用 B001E

TAMRON 超広角ズームレンズ SP AF10-24mm F3.5-4.5 DiII キヤノン用 APS-C専用 B001E

 

 

手ぶれ補正付きの「B023E」もありますがお値段少し高め。

 

ちなみにカメラ本体はこちら(中古のみ)。

Canon デジタル一眼レフカメラ EOS Kiss X6i ボディ KISSX6i-BODY

Canon デジタル一眼レフカメラ EOS Kiss X6i ボディ KISSX6i-BODY

 

 

【機械学習】KerasのLSTMで未来のブログ訪問者数を予測してみる

先日、ブログ運営(主にAmazonアソシエイトの話)に関する赤裸々な記事を書きました。
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今回はより赤裸々で且つエンジニアっぽいブログ運営の記事を書いてみます。AI(人工知能)にブログのアクセス解析させてみよう的なやつです。具体的に書くと、時系列データに強いとよく言われるLSTMを使い未来のブログ訪問者数(※ユニークユーザー数)を予測してみようという内容です。

学習用データの準備

本ブログではGoogleアナリティクスでアクセス解析を行なっています。 Googleアナリティクスでは多くの指標を確認できますが、今回使うのは「ユーザー」数です(いわゆるユニークユーザー数のこと)。指標の確認はWeb上で可能ですが、これらのデータはCSVファイルとしてもダウンロードできます。「ユーザーサマリー」ページの右上に「エクスポート」ボタンがあるのでファイル種別「CSV」としてダウンロードしましょう。

データの対象期間は、私が比較的ブログを定期的に書くようになった気がする2018年8月から1年間分とします(2019年7月まで)。このCSVPythonのDataFrameとして読み込みMatplotlibでグラフ化すると以下のようになりました。

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本ブログのアンダーグラウンドぶりを表すかのような数字です(最近は100弱辺りで安定してきました恥)。ちなみにCSVの日付列(仮に'date'とする)を読み込む際はparse_datesに該当columnを指定しdatetime型として読み込むと、グラフのplot時に目盛り表示を良さげにしやすいです。

df = pd.read_csv(csvpath, parse_dates=['date'])

今回は「二週間分のデータからその翌日のユーザー数を予測させる」ようにDataFrameから学習用データを作成します(イメージ的には以下)。

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モデルの構築・学習

モデルは以下のような構成にしました。KerasのRecurrentレイヤーを使うと超簡単に構築できるので非常に楽です。

model = Sequential()
model.add(LSTM(
  1024,
  input_shape=(14,1),
  return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation("linear"))
model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=Adam(lr=0.001))
model.fit(
  X, Y,
  batch_size=100,
  epochs=300,
  validation_split=0.1
)

上記モデルにデータを学習させた後、確認として2018年8月15日から2ヶ月分のユーザー数を予測してみました(実際に記録した2週間分のユーザー数を各入力とする)。

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うん……まあ何となく予測できているかな?
では今回の目的である未来の訪問者数を予測してみたいと思います。2019/7/18~7/31のデータを入力として8/1のユーザー数を予測、それを末尾に追加して7/19~8/1の入力データを作成し8/2のユーザー数を予測……という流れで未来のブログ訪問者数を予測していきます。こうして予測した2ヶ月分の訪問者数をグラフに出力してみました。

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なんだこれ。途中からずっと同じユーザー数を予測しています。8月後半辺りに本記事を作成しましたが、もちろんこんな数字にはなっていません。モデル構造やパラメーターの設定がうまくいっていないのでしょうか。

実際のところ、これまでのユーザー数の推移を見てもそんなに分かりやすい特徴は無いですよね。単純に学習データがあまり良くない(特徴を抽出できていない)って話な気がします。他のチュートリアル記事でよく出てくるSin波の予測等であれば多分うまくいくでしょう。

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ちなみに学習たび微妙に結果が変わることもあるのですが、こんな感じの予測になった場合もあります(Sin波っぽい)。

考察

今回はあまり面白くない結果となりました。例えば「夏の間は遊びまくってブログの更新頻度が下がるからアクセス数も減る」みたいな分かりやすい特徴があると学習しやすいかもしれません。しかし、そんな特徴をとらえたところで深層学習している意味はあるのか。

もっと頑張ってブログを継続することによりこれまで知り得なかった傾向が分かるかもしれません、ということで終わりにしたいと思います(爆)。


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【北九州】ノーフォーク広場を散歩しながら関門海峡を眺める

福岡県北九州市門司区にあるノーフォーク広場に行ってみました。関門海峡を跨ぐ巨大吊橋である関門橋のすぐ横にあります。

 

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到着。門司港レトロ観光線ノーフォーク広場駅が最寄りですが、休日しか運行していなかったりするので注意が必要です。JR門司港駅からも徒歩で行けますがちょっと遠い。

www.retro-line.net

 

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門司港方面。

 

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アメリカはバージニア州ノーフォーク市と姉妹都市らしい。

 

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中央広場。この日は花火大会があるため場所取りシートがたくさん(剥がしたくなります)。

 

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景色は素晴らしいです。

 

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すぐ横には関門橋がそびえ立ちます。

 

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海峡沿いの道を進みます。

 

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写真は進んできた道を振り返ったもの。

 

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真上には関門橋、巨大です。

 

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道を進んだ先には神社が。

 

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めかり神社というらしい。

最後に写真を何枚か載せて終わり。

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【通勤・通学にも便利】キックボードを電車内に持ち込んでみる

キックボードは便利で楽しい乗り物です(迷惑な乗り方をしない前提ですが)。詳しくは他の記事でも書いてますのでぜひご覧ください。

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そんなキックボードの利点として、公共交通機関への持ち込みがしやすいという点があります。電車に持ち込んだ場合、どんな感じになるか記事にしてみました。

 

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改札を通る様子。車体を折りたたむとキャリーバッグを押す感じになります。

 

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電車内の様子。座席に座るときや混んでいるときは体に寄せます。こいつは違いますが、折りたたんだ際に自立するモデルだと楽。

とはいえ、満員電車だとちょっと厳しいかも。感覚的にはキャリーバッグを運んでいるのとほぼ一緒です。

 

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ハンドル部分も完全に折りたたむとだいぶコンパクトに。写真は新幹線の荷台に載せた様子。長距離移動だといつもこんな感じです。

 

最後に、個人的に少し嫌なのがタイヤ部分が服につくと汚れる場合があること。車体収納袋があると良いかもです(最初からカバーが付属しているような製品もあります)。

以上、簡単ですがレポートでした。電車やバス移動にも使えるのでキックボードはおすすめ。

串カツ田中には大阪名物「かすうどん」もある

かすうどんを食べてみたいと思ったので、何気にうまいと評判の串カツ田中に行ってみます。

 

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到着。本日は大井町店です。

 

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ビールとお通しキャベツ、冷やしピーマンです。写真を撮る前に手をつけてしまいました。

 

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串カツたち。

 

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締めに大阪名物「かすうどん」です。ここでの"かす"とは揚げたホルモンを指します。たしかにうまい。税別640円でそんなに安くはない。

ごちそうさまでした。

【ブログ収入】150記事書いてAmazonプライムの会員費ぐらいは稼げるようになった話【Amazonアソシエイト】

このアンダーグラウンドブログもとうとう150記事を達成しました。飽き性ですが頑張りました。

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ブログ専門にやっている方には到底及びませんが、こんな私でもここまでブログを継続できた理由は上記の記事に書いてるのでぜひ読んでみてください。

本記事ではブログ収益化を考えている方に現実をお見せしようかなということで赤裸々に書いてみます。

 

ブログ収益化の方法

私はAmazonアソシエイトのみでブログの収益化を行なっています。記事内にAmazonの商品リンクを貼ってそこを経由して購入されると紹介料が入るというやつですね。ポイントは紹介している商品以外でもリンクを経由さえすれば紹介料が入るという点です。紹介料率は2~10%ほどで商品カテゴリーによって異なります(AmazonビデオやKindle本などWeb上で売買が完結するものは高め)。

affiliate.amazon.co.jp

記事タイトルにあるように、本ブログでのAmazonアソシエイトによる月の平均収入はAmazonプライムの月額会員費ぐらいです(あえて金額は書きません笑)。ブログでお金稼ぎを目指している方にとっては夢のない数字でごめんなさい!これでも始めたての頃は収益0円の時期が続きました。

ちなみに最近でも週に2~3記事ほどは書いています。手抜き簡潔ですぐ書き終わるような記事もあれば、技術系の話など数時間は費やす記事もあります。

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時給換算すると目も当てられません泣

しかし、そもそも本ブログを始めた理由は自分の考えを文章として記録しておくためなのです。また、技術系の記事も自分が困ったことなどを同じ界隈の人たちにシェアするためのものです(私も普段から様々な技術系ブログに助けられています)。

その上でちょっとお金が入ると嬉しいなーということでブログ収益化を始めました。そちらメインでやりたい方はSEO対策など怠らず、もっと大量に記事を書きましょう。

私は書きたいこと書くのが一番なので、そっち系は無理せずマイペースにやっていくことにします。ちなみに、本ブログで比較的人気がある(収益もある)のがキックボード関連の記事です。

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ちょっと気になるけど周りの目が気になる、値段的に購入するの不安だからまず口コミ調べよう的な人たちがアクセスしてくれているみたいです。以前やっていたMediumでの記事はプチバズりぐらいにはなりました。

最後に

無理して収益化ばかり考えていると、バズり目的の書きたくない記事や広告&商品リンクだらけのブログになってしまいます(そういうやり方を否定するわけではないですよ)。そうなると自分みたいなやつは逆にブログが続かなくなってしまいます。マイペースが一番です。ブログ本業にしたい方は死ぬほどがんばりましょう。

 

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写真は金の亡者です。

とはいえGoogleアドセンスぐらいは自分も始めたいのですが、審査に独自ドメインが必要らしいのでドメイン料を稼げるぐらいになったらやろうかな。