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アプリやIT系のサービスを中心に書いていきます。たまに副業やビジネス関係の情報なども気ままにつづります

無理して結婚しなくてもいい生き方-独身でも自由に生きる人生について考えてみる

最近は結婚する人たちを周りでかなり見かけるのに伴い、自分もしなければならないという強迫観念に襲われる。しかし、実際のところ最近では「結婚しなくてもいい」という考えの人も多いので、自分も縛られたくないため、なるべく無理して結婚はしたくない。

そこで結婚しなくても人生を楽しみ、自由に生きていくための方法について、個人的にとても参考になることをまとめていきたい。

目次
・「したくない結婚」はしない方がいい
・結婚しなくても自由な人生を送るために

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「したくない結婚」はしない方がいい

日本にはまだ昭和の考えが根付いてて、「結婚しないとヤバイよ」という強迫観念がどよめいている。しかし最近では自由な人生を選択するために「結婚」はマストではなくなった

自分は「したくない結婚」はしない方がいいという考えだ。ニュートラルな意見を述べると理由は2つある。



独身はとにかく自由
まず理由の1つは独身生活の利点だ。というのも、「行動や生き方が自由」だからだ。他にも統計データでは、「金銭面で自由」「子供を扶養する責任がなくてラク」「友人関係を保ちやすい」という意見もある。


昔から一人の時間を大切にする方だったし、人間関係も量より質を重視してきた。むしろ1人が好きな人には、無理して結婚することは、QOLを下げることになる。

無理にでも結婚しないと”ヤバイ”という考えに囚われる人は注意が必要だ。というのも自分は、人間において「思考の停止」は死と同義だと考えるからだ。

古い考えに囚われてつまらなくなると、人生自体も終わっていく時代にすでになっている。つまらない人間は人生もつまらない。イヤイヤ結婚して束縛されるなら、いつまでも自由で好奇心を持ち続け、楽しい人生を送っていたいのだ。こう考える人も確実に増えている



結婚という強迫観念が古い
2つめの理由は結婚しなければいけないというのが一種の脅迫観念で、「結婚するのがステータス」な考え方がすでに”クソ”だと思っているため。またそういう人たちが多数いるのも事実だ。

最近では結婚系の記事がを目にすることが多いが、中には「好きでもない人と結婚する人たち」もいるのだ。

現代でも、結婚の理由は親のため、世俗のため、孤独回避のため、子供を持つことに幸せにを感じるため、など人それぞれだが、強迫観念に囚われて結婚するのは、クソ以外の何者でもない

結婚が全てではないし、結婚のあるべき形とは”お互いが望んでするもの”がベストと考えるからだ。

年頃になると結婚について嫌でも考えてしまうが、むしろ結婚は「したくてするもの」で、結婚しなくてもいい選択肢を用意しておくことも絶対に必要だろう



結婚しなくても自由な人生を送るために
結婚という強迫観念は簡単に拭えるものではない。しかし、自由に生きている人たちも絶対数いることを確認した上で、その強迫観念を拭える一助になれたらと思う。


結婚しなくても人生を楽しむ人たち

Twitter

つい最近、Twitterでさわぐちけいすけさんのツイートが話題になっていた。フリーで絵の仕事を始めてから、いろんな人生観に触れている様子を漫画にしている。


このツイートを見てみると

・仕事が楽しくて定年まで結婚しなかった人

・常に人生を楽しんでて結婚は考えない人

・今を大事にして結婚にエネルギーをさくのを避ける人

など、いろんな生き方をしている人たちがいることがわかる。

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発言小町



同じように発言小町でもこんなコメントがあった。


必死に友達に年賀状や近況報告メール等出して「縁」を繋ぎとめて置く事に精を出しました。彼氏も作ろうとしました。でも好きな人がいる訳でもないのに漠然と彼氏って思っても、自分の気が乗らずダメでした。
ある時「やっぱり自分が自立した人間にならないと始まらない」と思いました。トピ主さんの行きついた所と似てます。

必要とされたいから人と付き合うのではなく、自分で自分の人生を楽しんでいれば自然とその喜びを誰かと共有したいと思うようになります。そうすると、繋ぎ止めの目的ではなく心から友達と遊べるようになりました。
自立さえできれば、結婚しない人生どころかどんな人生が来ても対応できるようになると思うんです。
一部略-引用「結婚しない人生を送る覚悟が欲しい : 恋愛・結婚・離婚 : 発言小町 : YOMIURI ONLINE(読売新聞)



結婚しなくても自由に生きるためには、縁を繋ぎとめようとしたり、無理して人間関係を維持しようとはしないこと。

自分も心底、人生を楽しみ、それを一緒に楽しめる人と共有したり、楽しみあったりすことを目指す生き方。それさえできれば結婚しなくても、十分楽しい人生を送ることができる。

互いの人生を一緒に楽しめるパートナーが見つかれば、結婚したり、同棲したり共に人生を送ればいいだろう。むしろ結婚というステレオタイプは崩壊しているのがわかると思う。

もっと多面的な生き方を、考え方を持った方が人は幸せになれる。

ラフな考え方を持ち、より身軽になるために、こういう人たちが必ずいることを忘れないでおきたい

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アルバイト先の年配女性に聞いた体験談まとめ


ここで結婚に関して、アルバイトをしていたとき年配の女性の方から、とても参考になる話を聞いたので、簡単にまとめておこうと思う。

「結婚で理想なのはお互いにしばりあわない関係。大概のことなら何をしても互いに常に自由で、かつずっと一緒にいられる関係が一番」

つまり、結婚するパートナーでも、結婚するからといって相手の人生を束縛しない。そしてお互い一緒にいて苦にならない人生関係が理想だということらしい。

友達関係でも依存しすぎのかまってちゃんは嫌われる傾向があるが、結婚という形態でもそれは同じなのだろう。

一個人の人生を束縛せず、かつ一緒にいて楽しい人がいれば、その人は絶対のパートナーになるのではないだろうか。
あらゆる人間関係に当てはまる理想的な関係だと思う。年配の女性に聞いた体験談だが、かなり参考になったので、まとめておいた。




年頃になると結婚はどうしても意識してしまう。しかし「結婚したくないならしない人生も十分にありなんだ」ということを悟ってもらえたら幸いだ。自分へのメッセージとしてもこの記事をまとめておいた。

TensorflowのTensorboardをMac book air(Pro)で開く方法【機械学習】

anacondaで作成したファイルをTensorboardで開く方法をまとめます。現状、Tensorflowを使うのはほとんどanaconda。その際、Tensorboardを開くための方法について、いろんなサイトでバラバラの情報が飛び交っていてわかりにくかったので、Macで開く方法を一括でまとめたいと思います。

使用環境
Mac book air ver.Yosemite
・anaconda

Mac book airで開けるので、この記事の方法はMacのバージョンにすべて対応しているやり方です。WindowsとかLinuxでは、他サイトを参考推奨。

Tensorboardを開く一連の流れ


TensorflowをMacにインストール

anacondaでTensorflowをインストールしますが、anaconda上のターミナルでは開けないのです、Mac本体にもTensorflowをインストールが必要です。
下記コマンドをユーティリティ→ターミナルで開き、貼ればオッケー。

pip install Tensorflow

anacondaでファイルの作成

Tensorflowを使ったファイルを作成します。今回はTensorboardを表示させる方法がメインなので、コードなどの詳細は割愛します。


いろんなサイトで紹介されてますが、Qiitaで詳しいコードが紹介されています。


保存

このファイルをanaconda上の「save as」から保存して、ダウンロードボタンからPC上に保存します。

保存場所によってファイルのパス名が変わってきます。ここでは「Downloads」に保存します。



ターミナルで開く

これで引っかかる人が多いのですが、anaconda上のターミナルではTensorflowは開けません。必ずMacのPC上のターミナルでコマンドを実行して下さい。
UNIXのターミナルコマンドを実行していきます。
1.
まず

ls

これは保存されてるファイル名を表示します。


2.

cd [保存場所]

これは「保存場所」のファイルをいじるために保存場所に”移動”するコマンドです。
今回は「Downloads」に保存してあるので、

cd Downloads

で移動できます。


3.
そしてTensorboardを起動させます。
下記コマンドを入力して下さい。

Tensorboard --logdir=(ファイルの絶対パス)

(ファイルの絶対パス)の部分は「絶対パス」を入力します。
入力するとURLが表示されます。

Starting TensorBoard b'47' at http://0.0.0.0:6006

というメッセージが出てくるので
http://0.0.0.0:6006」をブラウザに入力して飛べば、Tensorboardを開けます。



ファイルの絶対パスの表示方法
これはテキストエディタにファイルをドラッグ&ドロップすれば表示される。

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Macでの表示方法は下記サイトを参照推奨。
book.mynavi.jp




細かいけど重要な処理


どこのターミナルで開くか

Tensorflow系の本ではターミナルはanaconda上だとか書いてあるものもありますが、MacのPCに備え付けのターミナルでなければ開けません。

ここら辺はwebの知識がないと理解しにくいのですが、そういうものだと割り切るのがいいです。


よくあるエラー「"tensorboard: Command not found"」

これはTensorflowがインストールされてないために起こるコマンドです。TensorflowとTensorboardはセットなので、

pip install Tensorboard

とかしなくてもオッケーというわけです。このエラーが出たらTensorflowをインストールして下さい。



絶対パス相対パス

絶対パスはファイルの正確な居場所です。相対パスはファイルの居場所を簡略化したもの。
住所に例える

東京都庁」の絶対パス相対パス

絶対パス:〒163-8001 東京都新宿区西新宿2丁目8−1

相対パス東京都庁

みたいな感じです。絶対パスは正確にファイルの居場所を記述します。



Tensorboardを開くために意識すべきファイル内のコマンド

最後にこれはおまけですが、Tensorboardを開くためにはただTensorflowを使って結果を出せばいいと言うわけではありません。ちゃんと書かないといけないコマンドがあります。それをちょっと引用。




Tensorboardのを開くために意識すべきコマンド
・with構文を用いたグラフコンテキスト内にPlaceholder、Variable、計算値の定義を記載する

・with構文によるネームスコープを用いて入力層、隠れ層、出力層などの構成要素をグループ化する

・ネットワークグラフに付与するラベル名をコード内で指定する

・グラフに表示するパラメータを宣言して、summaryWriterオブジェクトでデータを書き出す

引用「Tensorflowで学ぶディープラーニング入門」



これでMacならTensorboardを開けるようになります。WindowsとかLinuxとかは多分やり方が違うので、他サイト参照した方がいいです。

anacondaのJupyterでmecabをインストールする方法【Mac】

Mecabとは
mecab形態素解析ツールで文章を単語に分けてくれるツールです。ナイーブベイズ分類器というメールのスパム判定などに用いる機械学習のシステムの学習によく使うと思います。
使用環境
Mac book air
・anaconda

の使用環境で使ってインストールしてみました。Qiitaとかで結構のってるんですが、断片的だったり、anacondaに対応してないサイトもあったり、情報としてまとまってないので、anacondaで使用する方法としてしっかりまとめておこうと思います。

mecabのインストール方法

anacondaのインストール

まず、anacondaのインストールはどこにでも載ってるので、ほぼ割愛。

公式サイトからWindows用か、Mac用に合わせてインストールすればOK。



HomebrewをMacにインストール

mecabをインストールする際にHomebrewというのをMacに読み込ませました。

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)

まずこれをインストールしないと、mecabは動作しない。Macのターミナルに公式サイトに掲載されているコマンドをコピペすればインストールができます。
ここら辺はサイトの通り。



anaconda内で仮想環境を作成

anacondaを起動した画面から「Environment」を押して、下の画像のように「create」を押す。今回はmecab用の仮想環境を作ってみました。
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名前は好きに決めてOK。完成したボタンの右の矢印を押すとターミナルを開けます。



mecabとIP辞書のコマンドをターミナルに実装する

ターミナルが開けたら、mecabと辞書をインストールします

このコマンドでまずmecabをインストール

brew install mecab

次にこのコマンドで辞書をインストールします。

brew install mecab-ipadic

順にターミナルに実装していって下さい。



ライブラリにnatto-pyがインストールされているか確認する

anacondaではnatto-pyのライブラリを使いました。


下記画像の「not installed」を押してインストールされていないライブラリ項目にnatto-pyがあれば、まだインストールされてないので、インストールします。
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mecabを試してみる


下記コマンドで正常に動くかどうか確認できます。

from natto import MeCab

nm = MeCab()
print(nm.parse('すもももももももものうち'))

>>>
もも 名詞,一般,*,*,*,*,すもも,スモモ,スモモ
も 助詞,係助詞,*,*,*,*,も,モ,モ
もも 名詞,一般,*,*,*,*,もも,モモ,モモ
も 助詞,係助詞,*,*,*,*,も,モ,モ
もも 名詞,一般,*,*,*,*,もも,モモ,モモ
の 助詞,連体化,*,*,*,*,の,ノ,ノ
うち 名詞,非自立,副詞可能,*,*,*,うち,ウチ,ウチ



anacondaのアクセス権限の影響でmecabがインストールできないとき
すでに別のmecabをインストールしてしまった場合、新しいバージョンをインストールできない場合があります。そんなときはすでにインストール済みのものをアンイストールします。

例えば今回のmecabをインストールしたい場合は
mecabをアンイストール

brew uninstall mecab

辞書をアンイストール

brew uninstall mecab-ipadic

してから再度下記コマンドをターミナルに再び実装するとインストールできます。

brew install mecab
brew install mecab-ipadic

これでmecabがanacondaでも使えるようになります。mecabでは分かち書きなどいろんな出力方法があるので便利。

医学翻訳を独学で勉強するために:医療・医薬の専門知識参考サイト(遺伝子治療、医薬品、新薬申請、医療機器)

この記事では医学翻訳に必要な医学の基礎知識を載せたサイトをまとめた。前の記事を含め、医学翻訳を学ぶ際の「医学の全体像&その知識」として役に立つものを集めてある(参考:翻訳学校のテキスト内容)。「医学翻訳をやるので専門知識をお手軽に学びたい」というときにかなり活用できると思う。
医学の全体像&その知識を把握するのに役立つはずだ。

*一部のタイトルにサイトリンクが埋め込まれてます。


前記事
trafalbad.hatenadiary.jp

目次(前の記事)
1.癌
2.臨床系-消化器
3.臨床系-循環器
4.臨床系-外科学
5.臨床系-脳
6.生化学
7.免疫学

目次(この記事)
8.遺伝子治療
9.医薬品-抗がん剤
10.医薬品-抗生物質
11.新薬の申請
12.医療機器

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8.遺伝子治療
遺伝子治療は、異常な遺伝子を修復・修正することで病気を治療する手法。
知識範囲はレトロウイルスなど遺伝子治療の原因から主な手法まで。


遺伝子治療用ベクター

f:id:trafalbad:20170402110422j:plain
遺伝子治療とそれに使うベクターに関してかなり詳しく説明


【サイト検索ワード】遺伝子治療 アデノウイルス レトロウイルス



遺伝子治療と核酸医薬

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染色体、DHNなど遺伝子治療に欠かせない用語、および遺伝子治療で頻繁な出て来る治療法、知識等が図入りで説明されている。


【サイト検索ワード】遺伝子治療 染色体 DNA 核酸




9.抗がん剤
抗がん剤は、 化学物質によってがんの増殖を抑え、がん細胞を破壊する。また作用の仕方などによって、いくつかの種類に分類される。知識範囲は抗がん剤の機能の仕組み、専門用語までの土台となる部分。


ガン臨床試験デザイン

f:id:trafalbad:20170402110507j:plain
癌の臨床試験のデザイン方法や、抗がん剤が認められる過程、臨床試験の専門用語がよくわかる。


【サイト検索ワード】医薬品 抗がん剤 P値 エンドポイント


細胞分裂とDNAの構造

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抗がん剤の働きを理解するためには、ガンの分裂メカニズムをおさえ、それを構成する情報を把握することが不可欠。この記事では簡潔でかなりよくわかる。


【サイト検索ワード】医薬品 抗がん剤 有糸分裂



代謝拮抗薬

www.skincare-univ.com

抗がん剤でかなりメインとなる代謝拮抗薬について解説。抗がん剤の仕組みのおさらいにもなる。

化学反応における「架橋」とは→主に高分子化学においてポリマー(重合体)同士を連結し、物理的、化学的性質を変化させる反応のことである。

【サイト検索ワード】抗がん剤 代謝拮抗薬



10.抗生物質
抗生物質はかびや細菌により分泌され、他の微生物(病原菌など)の発育・繁殖をおさえる物質のこと。抗生物質の基本的な機能の仕組み、基本用語まで。

抗生物質の種類

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抗生物質の全体像の把握にはもってこいのサイト。本で見るより軽いし、わかりやすい。


【サイト検索ワード】医薬品 抗生物質 プラスミド リボソーム



抗生物質と抗菌薬の違い


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抗生物質には微生物が深く関わるが、リボゾームや核酸など抗生物質&微生物について説明


【サイト検索ワード】医薬品 抗生物質 微生物



抗生物質の話

www.chem-station.com

抗生物質の基本用語にはアミノ酸や基本骨格など結構たくさんある。それを網羅的にかなり詳しく説明。


【サイト検索ワード】医薬品 抗生物質 アミノ基 基本骨格



11.新薬の申請
日本では、医薬品を製造販売(市場に出荷、販売)するためには、厚生労働大臣の承認(医薬品製造販売承認)を受ける必要がある。その一連の流れや、承認に必要な臨床経験の仕組みまで。


治験管理センターニュース

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翻訳中に出会ったサイト。新薬申請に必要な治験について本質的なことまで説明。とにかくわかりやすい


【サイト検索ワード】新薬申請 臨床試験



クスリができるまで

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新薬の開発から承認までの一連の流れをコンパクトに説明


【サイト検索ワード】新薬 申請 薬ができるまで



インフォームドコンセント

chugai-pharm.info


新薬申請関連文書にはインフォームドコンセントの文書を訳すことも多い。そのインフォームドコンセントについてのサイト

【サイト検索ワード】新薬 インフォームドコンセント Cmax



12.医療機器
医療機器は、診断、治療、身体の構造、機能に影響を及ぼすことが目的の機械器具等(医療用品、歯科材料、衛生用品など)のこと。翻訳で医療機器を訳す際に必要となる前提知識、フォーマットの参考となるマニュアルを載せた。


医療機器にかかる規制制度の現状

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医療機器はその機能によってレベル別に分類されている。厚生労働省が定める日本の医療機器における制度情報


【サイト検索ワード】医療機器 規制



滅菌法のソーシング

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医療機器に”滅菌”は欠かせない技術。それを実例を通して理解。

【サイト検索ワード】医療機器 滅菌



医療機器ができるまで

www.nibiohn.go.jp

医療機器も新薬申請と同様、臨床試験なと一連の承認過程を経なければならない。その臨床試験や流れについて説明。

【サイト検索ワード】医療機器 臨床試験



除細動器

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医療機器においてはメジャーな除細動器のマニュアル。翻訳する際のフォーマットととして見ておきたい

【サイト検索ワード】医療機器 植込み型除細動 禁忌 警告



ペンタックス内視鏡

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こちらも医療機器の基本的なマニュアルのフォーマット。かなり参考になる。


【サイト検索ワード】医療機器 内視鏡 取扱説明書 機能 名称 点検



前記事を含めて、医学翻訳の大まかなカテゴリー内の知識を載せたサイトを紹介してきた。本で学ぶよりもお手頃だし、軽いので学習の際にはかなり参考になるはずだ。

関連記事
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医学翻訳を独学で勉強するために:医療・医薬の専門知識参考サイト(癌、臨床系、生化学、免疫学)

医学翻訳をするには、基本的な医学の専門知識が必要になる。これから2記事にわたって紹介するサイトは、医学翻訳で使う医学情報を掲載している(参考:翻訳学校のテキスト内容)。

医学といっても翻訳で使う範囲は幅広いので、「医学の全体像&その知識」を把握するのに参考になるだろう。
これから医学翻訳を学ぶ人はこれらのサイトの内容を見て知っておけば、知らないよりは確実に役立つ。

医学の全体像&目次
目次(この記事)
1.癌
2.臨床系-消化器
3.臨床系-循環器
4.臨床系-外科学
5.臨床系-脳
6.生化学
7.免疫学

目次(次の記事)
8.遺伝子治療
9.医薬品-抗がん剤
10.医薬品-抗生物質
11.新薬の申請
12.医療機器

上記の範囲が医学翻訳で使う大まかな医学の範囲だ。もちろん本番の翻訳ではもっと細かな知識を扱う。なので、その都度別の知識を調べることが必要だが、ほとんどは上のカテゴリーの範囲内にある。

この記事で掲載している情報を一通り見て学べば、医学翻訳の範囲内の基本的な医学知識はつくだろう。

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1.癌
ガンは日本人の死因を占める病気の第一位で、その割合は年々増加しており、関連情報も腫瘍を中心にドンドン増えている。

基本的にはガンは良性腫瘍と悪性腫瘍に大きく分かれ、そこから枝分かれ的に細かくなっている分野。



癌の仕組みから基礎まで

ganjoho.jp

癌はどんな症状なのか、症状手術、良性腫瘍と悪性腫瘍の違いなど癌に関する基礎的な知識をがわかりやすい。

【サイト検索ワード】癌 良性 悪性基礎知識



癌の腫瘍マーカー

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癌における腫瘍マーカーの役割とその種類を紹介。腫瘍マーカーが検査でどのような役割を果たすかも紹介されている。腫瘍マーカーの役割を抑えるくらいに読むくらいでいいと思う。

【サイト検索ワード】癌 腫瘍マーカー



癌の国際的な分類表

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癌は種類や症状など、多様な要因によって分類される。それは国際的に決まっているため翻訳でも重要な知識で、このサイトではそれが詳しくわかる

【サイト検索ワード】癌 TNN分類 p r




2.消化器
消化器(英語: digestive organ, digestive apparatus)は食物の摂取から、貯蔵と消化、栄養素の吸収、排泄、といった働きを担う器官をまとめた総称。
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図で見てわかるように口から胃、肛門付近の臓器をさして言う。知識範囲は神経系などの臓器の仕組みから主な病気まで。



交感神経と副交感神経

www.jiritunavi.com

消化器系における交感神経と副交感神経の働きをストレスとの関係からわかりやすくまとめた記事。かなり読みやすい

【サイト検索ワード】消化器 交感神経



迷走神経

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自律神経系の症状である迷走神経反射について。自律神経系のことや、その症状も詳しくわかる。

【サイト検索ワード】消化器 迷走神経


過敏性腸症候群

f:id:trafalbad:20170402103122j:plain

消化器系の代表的な病気である過敏性腸症候群IBS)の仕組みを詳しく説明。
【サイト検索ワード】消化器 過敏性腸症候群 ROME2




3.循環器
循環器(英: Circulation, circulatory organ)血液やリンパ液などの体液を輸送し、循環させる働きをする。ほとんどが血管で、血液を循環させる”血管系”、リンパ液を循環させる”リンパ系”がある。

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生体機能に必要な酸素や血液を運ぶ働きがある。範囲は血管と心臓などの循環器の仕組みから関連研究まで。



動脈硬化と血管断面図

f:id:trafalbad:20170402103515j:plain
血管の断面図とそれに加えて、動脈硬化という血管の主な病気について

【サイト検索ワード】血管断面図 正常動脈


心臓の仕組み

f:id:trafalbad:20170402103522j:plain
心臓の機能や名称、仕組みをコンパクトにまとめてある。

【サイト検索ワード】心臓 右肝動脈 右心室 右心房 冠状動脈



フランミンガム研究の医学論文

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・フラミンガム研究は「心血管病の原因を探るための長期の疫学研究」のこと
BMI(ボディー・マス・インデックス)は、体重と身長の関係から人の肥満度を示す体格指数

フラミンガム研究の類似の論文でBMIがどのように使われているか、また翻訳のときにどんな風に訳したらいいかを参考にしたい。


【サイト検索ワード】フラミンガム研究 BMI




4.外科学
外科学(英: surgery)は、手術による手法を使う全ての分野を包括する基礎の学問。知識は外科手術の基本的な仕組み。


多臓器不全

www.jlogos.com

外科における最も多い手術の概要を通して、外科全般の知識を学べる。

【サイト検索ワード】外科 多臓器不全 臓器 機能 液性不全



外科医療の基本的な診断/検査用語

www.nyugan.jp

外科手術の基本的な手法の用語解説。外科では頻繁に出て来るものに限定している。

【サイト検索ワード】外科 手術 生検




5.脳
脳科学とは、ヒトの脳の分野。知識範囲は脳の仕組み。



脳の概要

kazoo04.hatenablog.com

コンピュータ系のブログだが、脳の断面図から仕組みまで、1つのサイトでかなりコンパクトにまとめてある。結構楽しく読めので、堅苦しいテキストよりずっとコンパクト

【サイト検索ワード】臨床 前頭葉 小脳 間脳



6.生化学
生物化学と呼ばれることもあるが,生化学のほうが一般的。生物体を構成する物質や生体内に生じる化学物質、およびその化学反応の過程が対象。

知識は生化学の基本的な物質から、医学用語まで。特に幅広いので、翻訳学校の紹介している知識を対象範囲とカウントした。



血管の働き

www.kango-roo.com

血管の働きを説明しているが、メインの構成情報は生化学の基本的な用語や知識となっている。

【サイト検索ワード】生化学 血液凝固過程 血液凝固因子



コホート研究

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オッズ比、相対危険度、信頼区間など生化学の研究における基本ワードがわかる。
信頼区間→標本の統計量を元に、母集団の平均などを、幅(区間)を持たせて推定し、この推定した幅を「信頼区間」と言います。

【サイト検索ワード】オッズ比 相対危険度 信頼区間



血液疾患

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血液疾患は血液の病気。確認したい内容はヘパリン、ワルファリンやヘパリン起因性血小板減少症(HIT)など。生化学に欠かせない情報はほとんどのっている。

【サイト検索ワード】生化学 肥満細胞 アンチトロンビン APTT



播種性血管凝固

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生化学でメインとなるFOY、DICの理解のために検索してたら出会ったサイト。かなりわかりやすい。

ちなみにDICは疾患で「播種性血管内凝固」、FOYとは「メシル酸ガベキサート」のことでDICの治療薬。文中ではFOYと訳されてないので、注意したい。

【サイト検索ワード】生化学 FOY DIC



7.免疫学

免疫学(英語: immunology)は、生体の持つ免疫機能に関する分野。主に、基礎医学・歯学・薬学・生物学、臨床医学が対象。

抗体、B細胞、T細胞、リンパ球などの免疫学の基礎知識&用語が対象範囲。

免疫細胞

www.menekiplaza.com

B細胞、T細胞、リンパ球、マクロファージなど免疫学の基礎知識がかなり詳しくわかる。

【サイト検索ワード】免疫系 B細胞 Tリンパ



抗原と抗体(感作、抗体の種類)

f:id:trafalbad:20170402104206j:plain
免疫学における抗原や抗体などの役割、働き、仕組みがわかる。

【サイト検索ワード】抗体  抗原



免疫疾患の基礎

kotobank.jp

B細胞や抗原、抗体など免疫学の基礎知識となる物質がどのように作用し合ってるかよくわかる。

1、2番目の知識をまとめた免疫学の全体像がよくわかる内容となっている。

【サイト検索ワード】免疫学 抗原 サイトカイン 抗体



医学翻訳は医者並みの知識は要求されないが、医学翻訳における表現や基礎知識は必要になる。今回紹介したサイトは、翻訳学校のテキストを参考にしているので、医学翻訳の基礎的なカテゴリーの知識は網羅していると考えていい。

もちろん実務での本格的な翻訳のときはこれらの知識を土台に、さらに精密に調べる必要がある。しかし、土台の知識がある無いでは、翻訳スピードも全然違うし、文章の質も違ってくる。その意味でもここで紹介した範囲内の知識は必ず役に立つだろう。


次の記事では目次8以降を紹介しています。
次記事

trafalbad.hatenadiary.jp

大学の学士・編入試験用Q&A(物理学勉強法、サークルなどの大学生活について)

大学編入試験に関する情報は思ったより少ないし、そんな中でいろいろ悩むこともあるはずだ。編入試験に関して質問をもらったので、この記事ではその質問に淡々と答えていこうと思う。

内容がかなり個人的になってしまうが、前回書いた記事の内容についての質問もあるので、下記記事も参考にして欲しい。

trafalbad.hatenadiary.jp

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Q1
大学物理に必要な大学数学の参考書は何がいい?
物理に必要な数学は、あくまで大学数学で必要な部分だけやればいいので、あまり時間はかけたくない。なるべくわかりやすい参考書がオススメだ。

大学教養レベルで一番わかりやすいのはマセマ出版のキャンパスゼミシリーズだと思う。このシリーズの中から、必要な本だけ買うのが一番だろう。



Q2
高校物理の復習はしなければいけないのか?

大学の物理学は高校の延長だ。つまり高校の基礎知識を理解してないと大学物理は解けない。しかも編入試験の問題は高校物理の基礎問題の知識を要求されるのが6〜7割を占めているし、編入試験の合格者の多くは、基礎固めをしてた人が受かる傾向が圧倒的に強い。


むしろ高校物理の基礎を固めるのは合格には絶対必要。「物理のエッセンス」など、基本を理解できる高校物理の参考書を完璧に理解してから、大学物理に手をつけないと編入試験の問題は解けない。

一にも二にも高校物理の基礎は確実にしておこう。




Q3
基礎物理学演習と演習力学等の参考書はどう違うの?

これは実際に中身を見て好きな参考書を取ればいいと思うが、違いを挙げるとこんな感じ


基礎物理学演習
→シリーズ2まであって力学、電磁気学、熱力学、波動など編入試験に必要な分野は網羅している(ただし熱力学と波動は編入向けの問題ではない)。予備校でも基礎物理学演習を勧めているので、この参考書の方が編入試験向けだろう。

若干内容が簡単だったり、ベクトルポテンシャルなど一部の難関大学の内容やレベルの問題を扱ってないが、そこは過去問や他の問題集で補える。「熱力学・波動」は「大学1.2年生のためのすぐわかる物理演習」が編入試験向けの問題が載っていてオススメだ



力学演習
→こちらは応用力をつけたいという意味でオススメの本。力学に特化しているので、これができれば、編入試験ではほぼ解けない問題はないだろう。ただ振動の分野など、問題数が足りない分野があったり、絶対に出ない問題もあるので、必要ないものはスルーしないと時間の無駄になる。

基本的にはどちらも編入試験向けだが、問題が足らない、過去問で必要な範囲の問題がないなど長所短所はある。ベストなのはどちらか買ってみて、志望校の過去問の範囲の問題が足らなければ、他の参考書で補うというのが一番いいと思う。

編入試験の問題を網羅している参考書なんて発売されていないので、そこら辺は臨機応変に対応するしかない。



Q4
出題範囲の力学の中に解析力学統計力学は入るの?
編入試験の範囲は
力学、電磁気学、波動、熱力学(たまに原子)。力学はただの力学で、解析力学とか統計力学は含まれない。




Q5
波動の分野に関する勉強法はどうやるの?
自分は物理のエッセンスで基礎固めしたあとは、基礎物理学演習と「大学1.2年生のためのすぐわかる演習物理」の問題を何回も解いた。波動は高校範囲の知識で解ける問題も多い

前記事で勧めた「裳華房テキストシリーズの波動」は予備校で勧められている参考書だが、自分はあんまり向かなかったので、大学の波動分野の知識確認用に使っただけだった。普通にやれば3週間くらいで終わるはずだ。

波動に関する勉強法は「波動 編入」でググるといろいろ出てくる。例えば、下記記事の波動に関する部分は結構詳しいので、参考にしてほしい。
gorza1206.hatenablog.com

ちなみにマセマのキャンパスゼミシリーズでは波動の本は出てない。


Q6
数学はどこまでやればいい?

数学は正直、分野によって必要な知識が異なる。
力学、電磁気学(というか編入物理)なら
線形代数
微分積分
・ベクトル解析
微分方程式(常微分偏微分がわかればいい)

だけで十分だろう。


手をつける順番としては始めは物理をやってみてわからなければ、数学の参考書で調べるのが一番いいと思う。

幸いにもマセマのキャンパスゼミシリーズでは、力学や電磁気学に必要な数学知識があらかじめ紹介されているので、どこを勉強すればいいかがわかるようになっている。




Q7
高校範囲を勉強するのは、大学受験勉強で使っていた重要問題集でも大丈夫?物理のエッセンスは使ったことがないので、重要問題集だと量が多くなることはあるか?

大事なのは基礎がマスターできるかだ。「電位って何?」「エネルギー保存則が適用される力の条件は?」など物理の本質的なことに答えられるだろうか?

重要問題集はやったことないが、重要問題集でキチンと物理の基礎固めができるならそれでいいと思う。「物理の基礎ってどれくらいか」がわかりにくいときは、物理のエッセンスの内容を見てみることがオススメ。「エッセンスの内容を完璧に理解できるな」という感じなら重要問題集でもいいと思う。


どのみち編入物理では突っ込んだ(暗記では対応できない思考力が要求される)問題を出してくるので、物理の基礎的な部分を完璧に理解しないと解けない。自分の受けた国公立の問題では力学と電磁気の融合問題が出てきたが、力学的エネルギー保存則を完璧に理解していないと解けなかった。

要は基礎がマスターできるなら重要問題集でもいいと思う。ここら辺は「物理のエッセンス 編入」、「重要問題集、編入」あたりでググってみて自己判断したほうがいいだろう。


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Q8
重要問題集の問題で6割(分野によって偏りあり)くらいの正答率だったのですが、全問完璧に解けるレベルまで復習した方が良いのでしょうか?


基本的に「基礎を理解するのが目的」なら応用問題、発展問題は解けなくてもいい。(解けた方がいいが)。

「応用力をつける」のが目的なら全問解けた方がいいだろう。


ただ編入試験は物理に微積の計算を頻繁に使うので、演習書に重要問題集だけでは足らないと思う




Q9
旧帝大の編入試験を受験したいのですが、基礎物理学演習の問題をやっていれば合格レベルに達することができるの?
編入試験は基礎と応用ができてれば解ける。自分は物理のエッセンスで基礎をやって、基礎物理学演習とかで自分で答えが書けるまで、ひたすら考えて思考力をつけた。

思考力=応用力をつけた後に過去問を解いてみて、解けなかったら解けるまで基礎固め&物理学演習とかを繰り返した。足りない分野は他の問題集を買って補った。

編入試験レベルの応用力は基礎物理学演習をやれば身につくし、旧帝大レベルでも基礎物理学演習なら大丈夫だとは思う。ある程度の勉強法は人によって異なる。上に書いた勉強法を真似てみて、自分なりにアレンジした勉強法を見つけるのがベスト




Q10
各問題集どれくらいの時間や日数かかるのか具体的に教えて下さい。参考書を使った順番も教えていただけると幸いです?


一番いいのは必ず出題される力学と電磁気をやること。あとは過去問を見て出る範囲をしぼって勉強すれば一番コスパがいい。
どれくらいかかるかは理解度によるのでなんとも言えないが、自分は基礎物理学演習は集中して1ヶ月くらい、力学演習は必要な問題だけやっていらないのはスルーしたので、1ヶ月くらいかかった。



また順番は下のようにやった
1.編入試験で出題される大学物理の分野を調べる
2.過去問で出題傾向を知る
3.物理のエッセンスとかで基礎固め
4.演習系の問題集で思考力(応用力)を高めた
5.過去問を解いてみる
6.解けなかったら解けるまで3〜5を繰り返した



Q11
演習力学は解説が詳しいようですが、やはり塾などを活用して教えていただかないと、独学は難しいのですか?


独学は理解度によるので、どれだけ物理に詳しいかによる。演習力学は難しめなので、回答をみて粘って考える精神力がないと独学はきつい。粘って答えにたどり着くことが出来れば、物理の独学は基本できる。

ネット上にも勉強法についての情報がかなりあるので、それを自分で活用できないなら独学は厳しいかもしれない。
塾に行った方がテキストに基礎問が揃っているし、チューターや過去問などの設備が整っているので、独学に自信がなければ塾に行った方が早い




Q12
大学物理をやったことがなく、よく分からないので、演習書を選ぶときのポイントを教えて


なるべくわかりやすい参考書、これなら必ず一冊やりきれるという自信のある演習書を選ぼう。
変に難しいのを買って消化不良になったら時間の無駄だ。

その参考書をやってみて一冊終わった後、志望校のレベルに足りないなら難しいのを買ってみるなど、だんだんレベルアップして行くのがいいはず。

大事なのはこれだと決めた演習書を何回もやること。だめなのは演習書をたくさん買って中途半端で終わらせること。



Q13
数学の参考書で物理に必要な範囲だけやるというのは、具体的にどういうこと?


数学科の人みたいに数学を完璧にマスターしなくてもよくて、物理学の問題を解くために必要な部分だけ理解しておけばいいということ。
例えて言うと「数学の知識=物理の問題を解くための道具」。


例えば、力学で微分積分を学ぶ必要があるので、微積の「偏微分」みたいな”物理を理解するために必要な部分”だけ学べば良い。
逆に、「重積分」みたいな”使わない部分”は勉強する必要はないってこと。



Q14
波動や熱力学の問題は、基礎物理学演習に含まれているの?
含まれているけど、波動や熱力学は編入試験向けの問題が少ないので、「大学1.2年生のためのすぐわかる物理演習」をメインに、プラスで過去問を使って問題を多めに解いた方がいい。



Q15
編入試験に合格した場合、編入後に以前の大学の単位はどれくらい認められるものなの?

自分は文系だったので90単位→70単位くらいになった。理系ならほとんど認められると考えていい。



Q16
編入後は単位を補ったりする必要があったりして大変?
単位が足らなければ、もちろん大変になる。文系だと知識の遅れがある場合、勉強に追われる毎日になる。

理系で単位が認められてかつ物理、勉強全般得意なら比較的遊べる。志望してるのが理系の実験のある学科だと、結構大変だと思う



Q17
大学の授業がある期間はどれくらい勉強してた?

普通に授業出ててると課題とかレポートが多い。実験系の授業になると必ずレポートが出るので、平日は夜まで勉強する日が結構あった。
ここら辺はやっぱり勉強が得意なら早く終わるし、勉強時間も少なくて済む。


編入合格後に、入学までの間に入学後のための勉強をしておくと、入学後に楽できる。



Q18
サークルなどに入った場合、勉強と両立できるか?

自分は部活やっていて週4で練習していた。正直、サークルは週2〜3にしておかないと勉強事態が手につかなくなって両立できない。勉強とサークルで両立したいなら勉強のウエイトを減らすことがキー。

編入試験後の期間に勉強しとくとか、自分なりの勉強の効率化の方法を探しておくとかの工夫が必要。

逆に言ってしまえば、勉強とサークルの両立は工夫次第でできる。




長くなったが、編入試験でありそうな質問に回答してきた。また質問とかあったら記事にするかもしれないので、気軽にコメントして頂けると助かります。

書籍『Tensorflowで学ぶディープラーニング入門』の内容まとめ(2章〜5章)#多層ニューラルネットワーク(CNN)で何ができるようになるか

前記事の続きです。この記事では書籍『Tensorflowで学ぶディープラーニング入門』の2〜5章を学んで、Tensorflowで何ができるようになるかをまとめています。

あくまで学習メモですが、この書籍を通してTensorflowがどこまで学べるかの参考にしてもらえればと思います。

前置については前記事をご覧ください。2〜5章は多層ニューラルネットワーク(CNN)の全体像を理解し、CNNをコードで実装できるようになる内容です。

この書籍ではMNISTという画像のデータセットを用いて、CNNを実装していきながら全体像を理解する構成になっています。この記事では2〜5章でCNNの理解を通し、「何ができるようになるのか」を淡々と書いていきます。

あくまで学習メモですので、専門用語が出てきますが、なるべくわかりやすく書いたつもりです。




機械学習の基本アルゴリズムの実装
機械学習では
・教師ありアルゴリズム
・教師なしアルゴリズム

に大きく分かれます(正確には強化学習アルゴリズムもあり)。ディープラーニングを扱うTensorflowは「教師ありアルゴリズム」が対象になります。

1章のまとめ記事でみたように「教師ありデータアルゴリズム」の基本的なステップは
①与えられたデータを元にして、未知のデータを予測する数式を立てる
②2乗誤差関数(損失関数)を求める
③勾配降下法を使って2乗誤差関数を最小にする

の3つです。『Tensorflowではじめるディープラーニング入門』ではTensorflowを学べるので、このアルゴリズムをコードで実際に実装することが可能になります。





多層ニューラルネットワーク(CNN)の実装
ディープラーニングのほんどのモデルはCNNです。他にもRNNやLSTMなどがありますが、ディープラーニングでは圧倒的にCNNが主流です。

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CNNの全体図

CNNを構成する
・ソフトマックス関数
ドロップアウト
・全結合層
・プーリング層
・畳み込みフィルター

をコードにより実装することが可能になります。Tensorflowでは各層やフィルターの役割を果たす関数が用意されています。それらは独立して紹介されていますが、それらを実際に組み合わせることでCNNを構成することができます。

機械学習の基本アルゴリズムと組み合わせて回帰問題や分類問題に対処できるようになりました。これで単純な話、ディープラーニングをコードで実装できる。

*CNNを用いて分類問題を試せる
この本ではMNISTを使ったデータセットを使ってCNNを実装し、学習させますが、自分でオリジナルの分類問題を作ってCNNを試すことができます。
主に乱数表示させたガンの罹患患者(○)と非罹患患者(×)の分類表を作り、CNNを使ってこれらを正確に分類させることができます。もちろん実際のデータではないので、一般的な汎用力はつきませんが、実際のデータを入れて本格的な機械学習の問題に対処できるやり方が身につきます。




ロジスティック回帰のアルゴリズムが実装できる
ロジスティック回帰で使う数式は「最尤推定法」という統計学では有名な方法で、「与えられたデータが正しい確率を最大化」します。

機械学習では基本的なアルゴリズムである「損失関数から勾配降下法」という流れは同じです。しかし確率問題に帰着させるロジスティック回帰では最尤推定法の計算式が必要になります。


ディープラーニングでもソフトマックス関数を使って同じ計算式を使うので、ディープラーニングアルゴリズムを実装する上でも必須です。

ソフトマックス関数だけでなく、最尤推定法にのっとった数式をコードで表現するテクニックが身につきます。




オーバーフィッティング防止テクニック
ディープラーニングの目的は本来、未知のデータに対応できる力(汎用力)をコンピュータに身につけさせるためです。しかし、トレーニングセットのデータにだけ慣れすぎてしまい、汎用力が身につかないことがあります。これを「オーバーフィッティング」といいます。

これを防止する方法として、
・ゼロワン誤差計量を用いた判別法


が紹介されており、このテクニックが身につきます。実際にコードで実装しているので、どのようにすればいいかもわかりやすいはずです。
他にオーバーフィッティングを防止する方法として
・クロスバリデーション(交差検証)
・正規化項の追加
がありますが、これは紹介されていません。




ミニバッチ学習と確率的勾配降下法
与えられたデータセットかとてつもなくデカイ場合、普通の勾配降下法では時間がかかりすぎてしまいます。それを防ぎ、時間を短縮する方法として、データセットの一部を取り出して勾配降下法までを実装し、全体の近似とみなす「ミニバッチ学習」があります。
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ミニバッチ学習では例えば60000万枚の画像から、2000枚を取り出し一回式にかけ、最適値を求めます。そしてまた2000枚で同じことをし、全体で30回、最適化アルゴリズムにかけることを繰り返します。これにより本来60000枚全てを一回アルゴリズムにかけ最適値を求め、それを何回も繰り返す必要がなくなりました。

全データを一回式にしてかけるだけで済むので大幅な時間短縮になります。



その際、勾配降下法は「確率的勾配降下法」と呼ばれるものになります。このミニバッチ学習と勾配降下法のテクニックが身につきます。

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プーリング層と畳み込みフィルターによるCNNの精度の向上

CNNを構成するプーリング層と畳み込みフィルターは、それらをどのように組み合わせるかで、CNNの精度が変わります。精度が向上するということは、テストセットに対するトレーニングセットの正解率が高まるということ。

プーリング層では画像などのデータの特徴的な性質(特徴変数)を抽出し、畳み込みフィルターで特徴変数を分類する役割を持ちます。

プーリング層と畳み込みフィルターを組み合わせることで、MNISTデータセットでは97%の正解率を達成しています。




Tensorflowで学ぶディープラーニング入門で習得できるテクニックはこんなところです。もっと書籍を細部まで噛み砕けば、別なテクニックも見つかるかもしれませんが一通り学んだ上でできることはこんなところです。

Tensorflowのチュートリアル5以降はもっと別の書籍やサイトで勉強する必要があります。またここで紹介したCNNは最も基本的なものであり、正規層などを組み込んだもうちょっと発展的なCNNもあります。

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