Talk Lowy(jp)

最近はインターネットで有名になった歌手が多くなって 数多くの人々がインターネットで自分のオリジナル曲を公開してます。 しかし大体の人は自分おオリジナル曲だけアップしてお終い。 待ってても４〜500プレーしかできないし。 これはマーケティングの方法が間違ってますよ！ カバー曲を歌ったら原曲を聞きたくて検索した人も引っかかったりするんです！ そこでもし原曲と比べられるまたは自分なりの味が感じられたらOKなんです。 例としていつも言ってるのが Kurt Hugo Schneider という演奏及び編集担当のプロデューサーですね。 https://www.youtube.com/watch?v=a2RA0vsZXf8 原曲は「Nelly」の「Just a dream」です。 再生回数はなんと1.6億回！(2019年) これはカバーだからこそできる数字だと思います。 元々有名ではなかったしマーケティングもそんなにしてなかったです。 (今はかなり有名人になったけど) ほとんどがカバー曲でYoutubeで有名になった原曲をカバーしてます。 このようにカバーの凄さは思ったより大きいです。 歌が好きな人の大体は 誰かの歌に引かれて始めたのではないでしょうか。 自分が好きな歌を歌うのは悪くないと思います。 そしてその歌が元の歌と異なっても自分の個性だと思います。 完全に同じ真似をする歌い方もあるけど アレンジで全然違う曲みたいに見せたいのもあります。 カバー曲っていうのはどっちを選んでも問題ないでしょう。 それを批判する人はなにをやっても批判すると思います。 だから人の目を見ないで自分の歌を歌い、 好きな人のカバーも歌ってほしいです。 それが自分のYoutubeの広告にもなりますよ！

まずはお仕事もあるけどスマホなどの電化製品は必須な私には キャンプっていったら給電が一番大事になってきました。 というわけで まずは万が一のための100VのACソケットがある電池を探してみました。 約16000mAモデルからありました！ ヨドバシカメラなどでも売ってましたが、 やはりネットで調べたら安くでいいモデルが多かったです。 様々なモデルがあったけど 現在持ってる20000mAのUSBバッテリがあったので 今回は42000mAのACコンセント付きで買ってみました。 (30000mAとか比べてもあまり値段さがなかったので) 買った42000mAのモデルは16.8V 2Aの入力が必要ですね。 調べてみたら12Vとか19, 24Vなどは多かったのに 逆に16Vが少ない！ 多分車の電気を基準になってるからかもしれません。 しかしこれがメインの電力になって、 10000mAのQi(無線充電)バッテリーが予備として使うことになりました。 合計52000mA.... 重いっ！ 電池っていうのはそもそも「容量=重量」になるので 持っている電池の重さを基準にして考えればあってます。 そして結構前から持ってた車両スターター付きの10000mAのバッテリーも 緊急の時使えるかなと思います。 あれにはいろいろアウトドア用に使われる機能がついているので。 このバッテリーはそもそも12V, 16V, 19V, 21Vの出力があるので42000mAのアダプターとしても使えるかなと思います。 しかし！なかなか使わなかった16V outputのケーブルがどこに行ったのかわからない！ ケーブル探しに行かなきゃ…。 一応これで電気周りはまずクリアですね。 多分そろキャンをしても 大体ランプと携帯の充電でオッケーだと思うけど。

ゆるキャン△をみて急にそろキャンがやりたくなってきた。 急に…っていっても 実は昔からアウトドアが好きだったし。 最近やってなかったなぁと。 私もみんなでキャンプやるよりはソロが好きだったので ゆるキャンをみたらその確信ができただけ。 しかし、 色々考えてみた。 ホテル、シェアハウス、ゲストハウス、キャンプ…。 全然違うじゃん！ と思っても色々混ぜられる！ 実は、 ゲストハウスとシェアハウスは日本ではほぼ同じ用途で使われていて、 短期もあれば長期もある。 ここでシェアハウスを借りて、 その中でキャンプをするのはどうかなと思った。 実際にシェアハウスの中では屋上とかでバーベキューができるところも多いらしい。 そしてトイレとかお風呂のところもばっちりだし。 で、 シェアハウスを中心にやってみようと思ってました！ そして余裕があればたまには外でキャンプをやる！ そろそろ虫が出ない季節だし、 寒いところがなぜかキャンプらしいから。 というわけで これから色々準備してみます！ Knowledgebase https://github.com/LowyShin/KB-KnowledgeBaseHome/wiki Do not login your server any more! giip :: Free server management tool! https://giipasp.azurewebsites.net/

ちょっと手間がかかるけど メールサーバーを立ち上げると Relayを利用してスパムサーバーとして使われるとか 色々面倒臭いので Googleサーバーを利用することにしたいですね。 Windowsの場合にもCDO.Messageというコンポーネントを利用して直接に送るのができますが、最近のサーバーバージョンにはTempファイルを権限などの設定が微妙に手間がかかってしまい、giipのMQ(Message Queue)機能を利用してLinuxサーバーがメール送信サーバーとして使われるようにしました。 なのでまずLinuxサーバーにGmail設定。 https://qiita.com/zaburo/items/a6244d32ce5f5fe2c3d1 これもgiip Scriptでできるように…

https://virtualsan-looking.jp/ Vtuberが紹介されたのが2017年頃、 流行り過ぎて今は凄い勢いでやってますね。 Twitterとか見てみると凄い数のVtuberさん。 多分最初の人とか後から参加したアイデアのいい何人かは儲けてるけど その以外には単なる趣味でしょ。 Vtuberのメリットは 顔に自身がないとか顔を出したくない人が Youtubeの動画が作れるのが一番のメリットですかね。 私もやってみたい位なので 日本では既にセカンドライフとかの 失敗したビジネスがあったのでどうかと思ってる方もいらっしゃると思います。 セカンドライフはそもそも アプリをインストールしないといけない、 モバイルにはできない、 かなりのパソコンの仕様が必要、 入っても専門家が街を作ってくれないと何もない、 それにお金をかける必要を感じる企業がない。 とのことでしたが、 Vtuberは 今までなじんでるYoutubeをそのまま利用できる。 何も作ってなくてもいい(専門知識いらない) 普通に撮影すればOK モバイルももちろんYoutubeができる全てのデバイスでできる アプリじゃないから手間とか仕様の制限がない 企業さんがいなくても世界が作れる かなと。 ということでだんだん広まって 結局日本ならではの色んな動きがありますね。 やはり２チャンみたいな文化にピッタリかも。

なのに未だにも データがいくら重要なのかが分からず 捨て続けてるところが多いですね。 現在データ科学というジャンルが流行ってて なんとなく分かってると思います。 しかし 本当にデータが重要なのが分かってますでしょうか？ データ原本はそもそも原油なんです。 そのまま使えません。 原油と同様 しかしその原油から 飛行機油、ガソリン、軽油等等 色々出てきてます。 それが精油ですね。 このデータの精油作業が データ科学者のMLなどのお仕事でしょう。 ある人が言いました。 データだけは売れないから顧客に必要なレポートを売らないと！ データを売りに来た私のパートナーさんに言いました。 しかし、これおかしくないですか？ 原油を抽出したら色んな国から精油企業が買いに来てます。 データも同じだと思います。 データを加工する企業はそのドメイン(Domain、地域または業界)専門家ではないと分かるはずないです。しかしその専門家が全世界のデータを抽出できるわけありません。 だから データを抽出専門と 原油を入れるタンクを持って運ぶ専門家 抽出したデータの１次加工ができる前処理専門家 そしてそれを製品として売れるように最終加工プロダクト専門家 と分ける必要があります。 各分野で専門家がいて 自分の分野で専門になればいいんです。 なんで抽出専門家に最終プロダクトを求めてるのですか？ もしデータのお悩みがございましたら 一度相談してみたら如何でしょうか？ お問い合わせ

最近流行ってる人工知能(AI, Artificial Intelligence)のお仕事 全てが同じ？ だと思ったら問題あります。 まずAIを語る前にデータ分析のお話から始めましょう。 データを分析するとき必要な分野は大きく3つに分けられます。 出典：  https://towardsdatascience.com/introduction-to-statistics-e9d72d818745 Data Analyst：数学と科学専門のデータだけ分析できる人 Domain Specialist : 該当分野のビズネスをはっきり分かってデータが意味するのを分かっている業界専門家 Hacker : コンピュータ専門のサーバーとデータストレージを自由にコントロールできる人。 この中でDomain Specialistは元々その業界にいるのであまり気にしてません。 今一番Data Scientistとして知られているのがData Analystです。 この人はMLライブラリを利用してデータを回すだけ。もちろん経験によって分析の品質と分析の方法、手順が変わって全然違う結果になってしまいますが、これはある程度決まってました。 実は、これだけでありません！ データ収集専門家： 必要なデータの大半はインターネット上にあるのであれを大量に持ってくる技術をCrawlまたはScrapingと言います。今までは検索エンジンなどでしかあまり使ってないですが、現在はMLでは必ず必要な部門になりました。 インターネットからHTMLデータを抽出してURLをParsingしたらイメージ、リンクなどを分けてまたCrawlを続け必要な本文だけ持ってくるのにかなりの経験が必要です。 これが前処理の最初に必要な技術でこれだけの専門家がいます。 一つの検索エンジンからたくさんのリクエストをしたりするとブロックされるのでProxyを自由に利用するとかの細かい経験が必要な分野です。技術力より経験が必要な部分ですね。 自然語処理専門家(言語処理専門家)： 次は拾ったデータと元々あったデータの中で言語から必要な単語抽出及び基本形を単語とか名詞だけ抽出するのがNLP(Natural Language Pr...