大学の研修の方向性が決まる
ランニングできず 英語できず
(1) Singularityの説明を大学の研修で説明するも、自分でも未消化であることが明白になった。
(2)大学の研修では、ラベリングが簡単な動作（バスケットボールのシュート等）をOpenPoseで多数データを取り、時系列解析して回帰分析する方向となった。多分時系列の分析が一番大変と考える。LSTMが簡単に特徴量を抽出してくれれば助かるが、これを何個結合するのか等のパラメータチューニングが大変と思う。
以下は以前にC言語で実装したLSTM結果だが、長さが異なる系列データの特性をきちんと捉えている。
(3) K君が音声解析のJulia(GMM-HMMベース)で起動してくれた。昔GMMとHMMをPRMLの本をもとにC言語で実装した事があり懐かしかった。これらのモデルの考えかたや性能に驚いたことがある。
GMM（混合ガウス分布モデル)の実装結果
HMM(隠れマルコフモデル)の実装結果
