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iphone14にするかAndroidスマホにするのか。

2022.07.17

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お早うございます。iphone14にするかAndroidスマホにするのか凄く悩んでいます。この問題はios16がリリースされた後にも悩むかもしれません。この頃のiPhoneは魅力をあまり感じないですね。ただ、Androidに移行するのが面倒くさいというだけで、iPhoneを使用している感じが強いのです。

一番はコロナ禍になりマスクをかける機会が日本では未だに多く、顔認証の時にいちいちマスクを外してロック解除をしないといけないのが手間です。これをios16では解消してくれるらしいのですが、自分のiPhoneは対象外らしいのでソレだったら、もうこの際にAndroidのスマホに乗り換えても良いのかなとか考えています。

移行時にネックだった二段階認証も二段階認証のエクスポート機能を使えばそれほど難しい事もないらしいので、何とかなりそうな気がします。後は切替のタイミングとどの端末を購入するかなどで検討中です。高知県では５Gがまだまだ浸透していないのですが、５G機能は必要かなって思っています、後はお財布携帯機能、これだけは外せないな。

こんな機能が付いているスマホが４万円代で購入出来るみたいなので、何だかiPhoneの割高感の強いスマホに買い替えるより、とてもリーズナブルな感じはします。

そういう良い所はあると思うのですが、iPhoneを手放すのも惜しい気もする。それが今の答えなので今回のiPhone14は見送りも視野に考えていてiPhone15もそれ程、革新的なスマホではないのらAndroidに買い替えるつもりでいます。とか言いながらiPhone14にしているかもしれない…。

追伸：現段階では親に今の機種を譲渡するのはちょっと保留中です。

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14, 16, 5, Android, iOS, iPhone, エクスポート, これ, コロナ, スマホ, ソレ, タイミング, ネック, マスク, リリース, ロック, 一, 事, 二, 使用, 問題, 対象, 後, 感じ, 手間, 日本, 時, 未だ, 検討, 機会, 機能, 段階, 気, 禍, 移行, 端末, 自分, 解消, 解除, 認証, 購入, 際, 頃, 顔認証, 高知県, 魅力,

Twitterプロフィールからスパムみたいなアカウントかを機械学習で判定してみた。

2021.06.28

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Twitterプロフィールからスパムみたいなアカウントかを機械学習で判定してみました。

何故、このような事を考えたかはスパムみたいなアカウントってぱっと見で人は区別できるよねって思ったのでLobeというソフトを使って画像解析（機械学習）してモデルをエクスポートし、そのモデルをテンソルフローで使用して動作確認してみました。

結果は、まぁまぁの精度だったのでモデルをお裾分けしますね。因みにTwitterのプロフィール画像のスクリーンショットを行った時のソースコードも提供します。

尚、機械学習に使用したプロフィール画像は400枚ほど（少ない?）です、ok-image（一般人）とng-image（スパムみたいなアカウント）というラベルを付けて学習させてます。

model::https://zip358.com/ai-model/tw-profile/saved_model.pb (?モデルの中身はtensorboardでご確認を！)

zip358com
zip358

# Generated by Selenium IDE
import time
from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager

from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
from selenium.webdriver.support import expected_conditions
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilities
from selenium.webdriver.support.ui import Select

class twss():
	def setup_method(self):
		self.driver = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().install())
		self.vars = {}

	def teardown_method(self):
		self.driver.quit()

	def screenshots(self):
		self.driver.get("https://twitter.com/")
		self.driver.set_window_size(945, 900)
		with open('twname.dat','r',encoding="utf-8") as f:
			for line in f:
				FILENAME = "X:\\var\\www\\html\\labo_ai\\twss\\image\\screen_" + line.replace('\n', '') +".png.webp"
				self.driver.get("https://twitter.com/" + line.replace('\n', ''))
				time.sleep(2)
				self.driver.save_screenshot(FILENAME)
		f.close()
		self.driver.quit()
twss = twss()
twss.setup_method()
twss.screenshots()

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人工知能のお手軽モデル生成がGUIで出来るやつtensorflow対応。

2021.05.12

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人工知能のお手軽モデル生成がGUIで出来るやつtensorflow対応しているからね。本当に便利だと思います。以前ブログで紹介したかもしれません、もしくはツイートしたか記憶が定かではないのですが再度改めて記載します。このlobeというソフト（アプリ）は人工知能の学習を行い、学習データからテストもできるのです。一番良いところは学習データ＝モデルをエクスポートしてテンソルフロー(tensorflow)で動かせるところです。

テンソルフロー(tensorflow)で動かし方を解説している記事がありますので、そちらのリンクを貼っときますね。
https://dev.classmethod.jp/articles/lobe-lobe-export-tensorflow-lite/

これから先、人工知能の学習は誰でもできるようになり誰でも人工知能を使ったものがお手軽で作れるようになっていくと思います。あと数年後で自分が思うにはエクセルでも人工知能の学習で判定できるような関数が搭載されてもおかしくはないと思います。それぐらい人工知能は浸透してきていますね。因みに人工知能（教師あり機械学習）ってデータが多いほど、精度の良い結果を出してくれます、なのでデータは結構大事になりますよ！

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