IoTは「牛刀割鶏」なのか

IoTは「牛刀割鶏」なのではないだろうか。

わざわざ家の中のスイッチ1つを制御したり監視したりするのにシリコンバレーのサーバーにアクセスしてAPIを叩いてとか。

クラウド化する世界という本も以前に読んでいたりして、クラウドでコンピューティングのサービスを受けるのは発電所から電力サービスを受けるようなものだという話も分かる。
だから顧客が個々に”発電所”(大きな処理をするためのコンピュータとかストレージとか)を持って維持とかしなくても、”電力網”(インターネット)に繋げて、専門の会社が大規模なスケールでやっている”発電所”(クラウド)からサービスを買った方がコストパフォーマンスがよいという。

これは企業の情報システム/情報インフラみたいな大きなものについてだけ当てはまるというのではなく、個人とかでも家にサーバーを置かないでクラウドサービスを受けた方が結局安上がりになるということだ。写真とか大きなデータなどを自宅にデータサーバーとかNASを維持して保管するよりもクラウドのデータストレージサービスの方が安くて信頼性が高いというのがわかりやすい例だろう。

だが、IoTみたいなものまで、クラウドでやる意義があるだろうか?
ハンマー釘病」になっているのではないか。
あるいは個人情報を吸い上げるための方便になっているのではないか。

IoTLTに行ってから、どうもそんなことを考えている。


追記

インターネットに繋がった物体X ということばが思い浮かんだ。
遊星からの物体Xの原題が「The Thing」なので。

Eye-Fi終了のお知らせが届いているが

Eye-Fi終了のお知らせが届いている。
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どうやらEye-Fiの古いモデルはサービス打ち切りで使えなくなるのだそうだ。
Eye-Fi旧モデル、サポート終了で無線通信機能が利用不可に。遅くて電池を食うただのSDカードに成り下がる スラド
「あなたの Eye-Fiカードに関する重要なお知らせ」というメールが届いた – 記憶は人なり

クラウドのサーバーを経由して転送する仕組みだったので、そのサーバーの運営を経費削減のために終了させてしまうのだろう。
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「脳のなかの幽霊」という本を読んでみた

「脳のなかの幽霊」という本を読んでみた。感想などのメモ。

脳のなかの幽霊 (角川文庫)(Amazon)

この本を読んだのは機械学習で脳についての知識を知っていれば楽しく学習できるのではと思ったからだったりする。
機械学習に関連して、脳の本と人工知能の本を買っている
機械学習だけではなく、VRとか医学的な話でいろいろと思ったことや可能性を感じたとが多かった。
前半部分は読みやすいので前半だけでもお薦めしたい。
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愛知県新城市の鳳来寺山自然科学博物館に行ってきた

愛知県新城市の鳳来寺山自然科学博物館に行ってきた。
(水族館に行ったメモ:シリーズ その65)
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鳳来寺山自然科学博物館は、鳳来寺山の石とか植物や生きものの展示をしている博物館だ。
付近の魚やモリアオガエル、サンショウウオなどの水槽展示もしているらしい。
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愛知県森林公園に行ってきた(野鳥撮影) – その2

愛知県森林公園に行って、野鳥撮影をしてきた。
先日1度行ったのだけどそのときは植物園が休みだった

今回は、いい写真を撮ることができた。
カワセミを撮影できた。(COOLPIX P900で撮影)
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背景が白飛びしてしまっているが、そのせいでまるで図鑑の挿し絵のようだ。
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フィットログ2016 その25

6/27~の分。
月曜 エアロバイク運動(1回)+筋トレ(EasyLiftとスクワット)
火曜 エアロバイク運動(1回)
水曜 エアロバイク運動(1回)+筋トレ(EasyLiftとスクワット)
木曜 エアロバイク運動(1回)
金曜 エアロバイク運動(1回)+筋トレ(EasyLiftとスクワット)
土曜 エアロバイク運動(1回)
日曜 エアロバイク運動(1回)

日曜は、鳳来寺山に旅行で、山の上まで険しく長い石段を登ったり、下山時に湯の山温泉まで歩いたのでかなり運動になった。

月末なので、カラダスキャン
2016-07-03
体脂肪率 30.9%
内臓脂肪 22.5
基礎代謝 1990kcal
骨格筋率 29.0%
体幹皮下脂肪率 21.1%

体脂肪が下がり、骨格筋率が上昇し、基礎代謝も増加している。
しかし、内蔵脂肪の数値がちょっと増えてしまっている。
去年は甘い物を徹底的に避けていたのが、最近ちょっと緩んでいるのが原因かもしれない。

機械学習名古屋 第5回勉強会(ディープラーニングその3)に行ってきた

機械学習名古屋 第5回勉強会(ディープラーニングその3)に行ってきた。
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・勉強会の概要
1. 「深層学習」読書会
 教本として、「深層学習」の7章を読む。 
2. TensorFlow ミニ・ハンズオン
 TensorFlowの公式チュートリアルのVector Representations of Wordsをベースに、
 word2vecをTensorFlowで作ってみる。
 → ハンズオン資料
3. その他の発表
という内容だった。
講師は@antimon2さん。

今回は、RNNで、1次元のデータの処理の仕方がメインに勉強した。
FIRとかIIRのフィルタみたいに時系列データをニューラルネットワークに入力し、出力が入力に戻ってくるルールのあるネットワークだ。
ハンズオンではthe quick brown fox jumped over the lazy dogといったテキストデータを多次元のベクトルデータ化してSkip-Gramモデルを構築するのをやった。今回はちょっとコードが長い。
matplotlibを使ったグラフ表示までやってみた。
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