Officeに取り込んでみた!社内の連絡ツールとして長らく「サイボウズLive」を使用してきましたが、残念ながら来年4月にサービスが終了してしまいます。Office」を利用することになりました。乗り換えセミナーで、サイボウズLiveのデータを完全には移行できないことが分かりましたし、また、よくよく考えると過去のデータの必要性も高くありません。そんな中でも、メンバー名簿とマイカレンダーだけは再利用したいので、移行にチャレンジしてみました。メンバー名簿グループのメンバーデータを「cybozu.com用CSV」としてエクスポートします。このファイルをそのままcybozu.comでインポートすると、エラーになります。いうのも、必須項目である「新ログイン名」と「パスワード」が、インポートしたデータでは空だからです。一件ずつ手で編集するのは面倒なので、変換プログラムを作成しました。w.writerows(contents)これでエラーなくユーザー情報を取り込むことができました。マイカレンダーマイカレンダーの「csvで出力する」からデータをエクスポートします。出力したCSVファイルを読み込み、スケジュールの項目との関連付けを行います。この時、サイボウズLiveの「タイトル」は「予定」ではなく「予定詳細」に関連付けた方がいいでしょう。いうのも、「予定」は「会議」「外出」といったリスト項目であり、「予定詳細」の方に訪問先など具体的な内容を表示させたいからです。(「予定」に関連付けてもエラーになるわけではなく、タイトルの内容がリスト項目に追加されます。Officeのスケジュールをしばらく使用してみて、サイボウズLiveに比べて不満な点が二つあります。一つは、非公開予定の表示方法です。Officeでは非公開予定が「XXXXX(非公開)」と表示されます。私はプライベートの予定も登録しているので、非常に見づらくなってしまいます。一つは、公開予定の公開範囲です。サイボウズLiveではメモまでは公開されません。出張予定では搭乗便の時刻、座席番号だけでなく予約番号を、訪問予定では打ち合わせした内容などを、メモに登録していました。した情報までは他人に公開したくないので、その点は予定詳細までしか公開しないサイボウズLiveの方が良かったなあと思います。サイボウズLive2018年8月9日木曜日ディープラーニングを体感しよう:第6章(プログラムコードを見ていこう2)こんにちは。これまでの記事:ディープラーニングを体感しよう:第1章(まずは環境構築)ディープラーニングを体感しよう:第2章(Python環境を構築する)ディープラーニングを体感しよう:第3章(プログラムを動かしてみよう)ディープラーニングを体感しよう:第4章(ディープラーニングとは?)ディープラーニングを体感しよう:第5章(プログラムコードを見ていこう1)前回は、プログラムコードの内容を見ていきました。今回も、前回に引き続き、プログラムコードを見ていきたいと思います。input_dim=784))model.add(Activation("sigmoid"))model.add(Dense(128))model.add(Activation("sigmoid"))model.add(Dropout(rate=0.5))model.add(Dense(10))model.add(Activation("softmax"))ここの処理で、ニューラルネットワークを作成しています。このコードだけ見ても、なかなかイメージが沸きません。Sequentialモデルというニューラルネットワークの層を積み重ねたモデルを使用することを表しています。ニューラルネットワーク層を構築しています。10(出力層)という形でが形成されます。(※入力層はカウントされないため3層となります。)で、この数値はノードを表しています。文字だけで書くと「チンプンカンプン」なので絵にしてみましょう。イメージとしてはこのような構成となります。実際に入力と出力を紐付けると、以下のような形となります。層を進むにつれて、ノード間で情報を渡し、出力内容を導き出すといった形となります。ここでは、「シグモイド」と「ソフトマックス」いう活性化関数を利用して、パターン検出しています。これらの活性化関数については、数学の難しい公式を利用して結果を得ています。数学好きでないと内容についていけないレベルです。私は深追いせず、そういった名前のロジックを使っているんだな。いう程度で理解しています。