ポケモンGO(Lv37)

前回から2ヶ月くらいでのレベルアップ。金曜夜の時点で残り30万XPくらいだったから今年中にレベルアップできればいいかなーと思っていたけど、突然やる気スイッチが入って2日で40万XP近く稼いだw

1514105124

やっぱり、ルアーが炊かれているのはいいですね。しあわせタマゴとルアーの効果で10万XP/hourという感じなので、24時間歩き続けると明日にはレベル38に上がっている換算だw

しあわせタマゴのために地道にコインを溜めているが、バトルするのがめんどくさい。

第三世代御三家のノルマが完了した

近所にアチャモの巣とミズゴロウの巣ができていたので、夜中の寒い中をウロウロしてきた。

1513687723 1513687726

キモリはあちこちにポンポンでるので、パイルの実を投げつつハイパーボールで捕獲したら、直ぐに溜まって進化できた。

1513687728

アメリカ圏に行くとケンタロスとか第三世代のプラスルとかあとなんかとか色々出るらしいのだけど、あまりアメリカに行きたい気分が沸かないのでなんとかならないもんかと思っている。海外出張でも入らんかな~

まぁ、まずは着実にサニーゴを捕獲する

「Dr. Bonoの生命科学データ解析-読書会」に参加してきました

先週末は久しぶりに静岡に行って「Dr. Bonoの生命科学データ解析-読書会」に参加してきました。

昼は清見のラーメン

1513686920

夜はみぜんというなかなか美味しいお店

1513686923

二次会はちょっと調子悪かったので出なかったけど、駅ビルの小洒落スペース

1513686925

メモ等はtwitterに書いたのでここには書かないけど、今時の学生さんってモチベーション高いなーとすごい関心したのであった。特に5章の担当していた@bodyhackerのお話が面白くて、それだけでも行った価値があったと感じた。

バイオインフォマティクスもちょいちょいやろうかなと思いました。

そしてGood ScienceをやるためにはGood Communityが必要なんだなーと改めて感じました。

全然関係ないですが、そろそろ新年会兼反省会のお知らせを出そうと思いつつ、仕事が忙しくて忘れてしまうので気づいたら指摘してくださいw

いまさらビッグデータのこと

ビッグデータという5年ぐらい前に流行った言葉が最近この業界で流行っているので、なんだかなーと思いつつ昔買った本を読み直してみた。

ProductName ビッグデータの衝撃
城田 真琴
東洋経済新報社 / ?円 ( 2013-05-02 )


  • 3Vに照らし合わせて、ビッグデータと呼んでもいいねと思える生命科学関連データって実際どんなものがあるのだろうか?
  • データが増えることで、新たな知識の発見に繋がる可能性のあるビッグデータはどのVなのだろうか?
  • pubmedのような自然言語のデータはビッグデータと呼ぶのだろうか?

Wikipediaによると

ビッグデータ [1][2](英: big data)とは、市販されているデータベース管理ツールや従来のデータ処理アプリケーションで処理することが困難なほど巨大で複雑なデータ集合の集積物を表す用語である。

と定義されているのに、publicなデータベースをビッグデータって呼んでみたり、ビッグデータDBとか言っちゃうのはなんだかなーと思うんだよねー

言葉の乱れはサイエンスの乱れというかきちんと理解していない証拠なんだろうけど。

特に新規疾患ターゲット探索で使う手法って僕がゲノム創薬とかいう名目でバイオインフォマティクスやってた頃に比べて、すごく目新しい手法ってあんまり出てない気がするんだけどそういうわけじゃないのかな?っていうあたりが知りたいんですよね。バイオインフォマティクスとかテキストマイニングとか。

もし土曜日に会う人で、「 俺がレクチャーしちゃる 」っていう方がいたらよろしくお願いします。

機械学習を知らない人達はAIをどのようなものと捉えているのだろうか?

最近ずっと上向けに自分たちの取り組み(AIの取り組みとみなされている)に関するプレゼン資料を作っていました。

自分たちは周りも含めてAIなんて言葉は使わずに、Deep Learning(CNN, RNN)やML(SVM, RF)という言葉を使うのが普通なので最初、DL≒AIってことにしてプレゼン資料作ればいいじゃんというノリで作り始めて、大分完成したところでなんか違うなと…

DLとAIが混在していて分かりにくいわ

多分AIにもっと漠然としたニュアンスがあるんだろうなと。ちょうどいいタイミングで週明けに虫垂炎で安静にしなきゃいけない機会に恵まれたので、AIってなんだろうなということをずっと考えていました。

で、思い出したのが何回か前のrebuildでAIをジェネラルなものとドメインスペシフィックの2つに区別して喋っていたことで、もしかして、彼らはドメインスペシフィックなソルバーをAIって呼んでいるんじゃないかなと。実際、(機械学習を知らない人)のAIに言及しているスライド見直してみると「AIで解決」とか「AIの有効活用」などと書いてあるし。

というわけで、

AI : Deep LearningやReinforced Learningなどの機械学習の技術を利用したソルバーで人間に近いまたは超える精度を叩き出すものの総称

と定義すれば、DLともぶつからないしスッキリするんじゃないかなーと。

と考えると「AIで解決するのか?」という答えに対しては「もちろんイエス☆」ということになりますね。だってトートロジーなんだもん。「解決するものがAI」なんだもんねw

これは多少皮肉を込めた言い方になったけど、好意的に捉えれば、プログラミング的には抽象クラスのようなものを指していると考えることもできるのかなと思う。

こう捉えると「AIで解決」とか「AIの有効活用」と主張するのはそれほど間違ってないように思う。具象化どうするの?どう実装するの?という議論に進めばいいだけだし。

つまり、そのAIって書いてあるところ、どういう技術を使ってそのドメインスペシフィックな問題を解決するのか?という点に論点を移せばいいだけですね。

まぁ、それが難しいんだけどね。だから、お手軽になんでも解決みたいな印象を持たれてほしくないかなと強く思う。

ProductName AI創薬・ビッグデータ創薬
田中 博
薬事日報社 / 2160円 ( 2017-06-23 )


ビッグデータに関しては、もうずっと前から言われてるけどデータ集めるだけではイノベーションなんて起きないじゃんと思っていて、ビッグデータ創薬なんてだめなんじゃないの臨床以外では?と感じるんだけど、私はそのあたり調査が足りてないので、土曜日の読書会でなんか意見をもらえると嬉しいなと明日にはエントリにまとめてみる予定。

にほんしゅ屋とカレー

にほん酒や

風の森だけど、酒米は初めて聞く名前

1513032504 1513032506

白子が美味しかった

1513032508 1513032510

十字旭と香箱ガニ。香箱ガニの美味しさに目覚めた

1513032512 1513032515

アボカドの味噌漬け。今度自分でも作ってみる予定。

1513032517 1513032519

近所にできたという、インド料理屋に行ってみたら、ビリヤニがあったので迷わず注文。 美味しかったのでまた行くか、今度は違うものを注文してみたい

1513032521

三島haskell無名関数の会に参加しました

Haskell好きが集まってHakellに関してワイワイガヤガヤするという三島haskell無名関数の会が4年ぶりに開催されたので参加してきました。

ていうか、@karky7と二人だけだけだったw。

karky7に会うのは2年ぶりくらい?会場はリパブリュー

java とかscalaの話から入って、Goどうなんかな?みたいな

1512873372

ポテトにアンチョビをまぶしたのをつまみつつ、型システムと遅延評価、Hakyllいいよねっていう

1512873374

ラムチョップ美味いですね。からの麺や七彩おすすめという話と銀座のラーメン屋制覇しつつ、 pythonでrangeで添字付けながらループ回すのC++の影響なの?ww

1512873378

リュウゼツランのビールからなんで製薬会社は論文出すの?秘密にしないの?に対してGitHubにコードあげないと優秀なひと来ないでしょ? ソフトウェア開発会社は?みたいに返してなるほどされた話とか。

1512873380

うしとらモザイクマッドネスから、SBDDとかLBDDのしごとって何なの?とかあとマッドネスなネタをはさみつつ。karky7はユーチューバーになりたいヒトなんですか?とか

今元気が出るテレビの画像抽出を(haskellで?)やっている話とか、

「あーそう言えば僕のgmailアドレスは」

「あー知ってる知ってる、あれでしょ、山田太郎、メロリンキュー」

とバレていたりとかw

1512873382

リパブリューの5作目を飲みつつ、子供にプログラミング教育でスクラッチは甘えじゃないのか、だまってCとか 教えろやっていう話とか。

1512873384

ムール貝から、来年は伊東の浜でBBQやりつつ勉強会するかという話と、おもむろにカウンターでGentoo起動させ始めてyesodに関してのアツいスライドが。

1512873387 1512873389

モーモースタウト飲みながら、ワンコ愛について語る感じで

1512873391

尚、ビールは全てパイントですw結局5時間しゃべりっぱなしだったというw とても楽しかったので、Haskellなどの関数型言語に興味がある方は次回参加されるといいと思います。Python,Java,C,C++,Scalaといった言語全般に関しても語り合えると思います。Gentooに関してはkarky7に任せますw

How important is reinforcement learning among machine learning techniques?

強化学習って自分の仕事にはあまり関係ないかな?と思ってあまり重要視してなかったんだけど、ChemTSではMCTS使っているし他にも強化学習組み合わせたものを使うことが増えたので、転職祝いに頂いたこの本をもう一度きちんと読んでいる。

ProductName これからの強化学習
牧野 貴樹
森北出版 / 4536円 ( 2016-10-27 )


一章を何度も読み返して数式の意味をきちんと理解するだけで、結構応用が効きそう。これで論文読むのちょっと楽になったかな?二章はいきなり先端研究事例が出てきてハードルが上がるので流し読みにとどめて、3,4章の事例を読むのが良いかと思います。

「十分なデータを持っておらず、データの収集にコストがかかる世界において、データをどのように収集するか」が強化学習である、とみることもできる。その意味で、強化学習はいわゆるビッグデータと呼ばれるような、データが与えられることが前提とされる他の機械学習とは本質的には異なる問題に取り組んでいる (まえがきより)

AIの定義も曖昧で困るんだけど、ビッグデータもまたその定義が曖昧なものかと思っていて、データ数足りない場合には強化学習を利用してデータを獲得していく必要がでてくる場面も増えてくると思うんだよね。

それにしてもAIとかビッグデータとかいうバズワード嫌いやわ。

         ,. -'''''""¨¨¨ヽ
         (.___,,,... -ァァフ|          あ…ありのまま 今 起こった事を話すぜ!
          |i i|    }! }} //|
         |l、{   j} /,,ィ//|       『おれはビッグデータを使っていたと
        i|:!ヾ、_ノ/ u {:}//ヘ              思ったらスモールサイズだった』
        |リ u' }  ,ノ _,!V,|
       /´fト、_{{,'eラ , タ人      な… 何を言ってるのか わからねーと思うが
     /'   ヾ|| {´,)⌒`/ |<ヽトiゝ       おれも何をされたのかわからなかった…
    ,゙  / )iLレ  u' | | ヾlトハ〉
     |_/  ハ !ニ⊇ '/:}  V:::::ヽ        頭がどうにかなりそうだった…
    // 二二二7'T'' /u' __ /:::::::/`ヽ
   /'´r -―一ァ‐゙T´ '"´ /::::-‐  \     催眠術だとか超スピードだとか
   / //   广¨´  /'   /:::::/´ ̄`ヽ ⌒ヽ  そんなチャチなもんじゃあ 断じてねえ
  ノ ' /  ノ:::::`ー-___:::::/       ヽ  }
_/`丶 /:::::::::::::::::::::::::: ̄`ー-{:::...      もっと恐ろしいものの片鱗を味わったぜ…

From Promiscuity Degree (PD) to Target Family Degree (TFD) and Selectivity Degree (SD)

前回のPDの続きを楽しんでいた。

Considering similarity with Promiscuity Degree

やりたいことはPDで単にActivity Cliffをカウントしているだけのところをターゲットファミリーの重複を除けばターゲットの依存性が解消できるだろうということ。

試したこと

最初にChEMBLのターゲット分類項目を使おうとしたがオントロジーのせいなのかまとめられないものが多くて上手くいかなかった。

続いてsimilarity matrixを地道に計算する方向を試してみた。これはbiopythonのpairwise2を使ったら遅すぎたのでclustalomegaを呼び出すことにした。マトリックスが出来たらMDSで二次元にマップしてからAffinityPropagationを使ってクラスタ分類させる方向でやってみた。 これで適当なクラスター数に分けることは出来たのだが、散布図を眺めていると、どうも思ったように集団を形成しておらず結果としてはあまり上手くいったとはいえない感じだった。

考察

similarity matrixが上手く作れていなかったのが分類が上手くいかなかった大きな要因であるが、これはglobal similarityを計算したのが問題だった。多分ドメイン等の類似性が重要なのでlocal alignmentをするべきだった。つまりblastのp値とかE値を距離として使えばよかったように思う。または局所相同性かな。

当初、Xmeansでクラス推定する予定だったが距離行列をインプットに取れなかったのでMDS+APという方法をとったけど、このクラスター推定ももう少し上手い方法がありそうかなと思う。

Selectivity Degree

SBDD的に興味が有るのはファミリー間の選択性を発揮する小さな構造変化であり、PDの増減するかつTFDが変化しないものであろう。そのようなクリフがデータベースから検索できると面白いかなと思う。こういうものをSelectivity Degreeとでも呼べばいいと思う。

FBDD with ChemTS

MCTSとRNNを組み合わせた手法であるChemTSソースコードを眺めていて、

お、これFragmentのgrowingに使えるじゃん!

と気づいたので早速フォークしていじり始めた。

初期値としてフラグメントのSMILESを与えたい、かつRNNの流儀に会うように成長点が文字列の最後に来るようにしたいんだが、以前教わったSMILES Enumerationコードを流用すればいけそう

OMEGAがあれば部分構造を基にしたコンフォメーション生成やってくれるから、その後のドッキングスタディ楽なんだろうけど、持ってないからなー。

それから評価関数ドッキングスコアにするのはどうなのかな?アレの精度あまり良くないからなんか考える必要はありそうだ。PLIFとかのほうが潔くて良い気もするが。

ちょっと前に出てたFBDDのレビューを見ていてもLEを保ったままLeadに持っていくのが重要そうだったからエンタルピックな効果をもたせるほうが重要だったらパッキングよりも水素結合重視したほうがいいかなとは思う。

変なスコアで優劣つけるくらいなら水素結合とか期待できる構造がよく提案されるようにしたほうがよいかもしれん。

このあたりは今後要検討する必要はある。