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【モータ編(6)】交流モータの原理を知ろう!三相誘導モータを分かりやすく解説【後半】


Aと同様に、BとB‘、CとC‘もそれぞれ内部で繋がっています。
三相誘導モータでは、このA、B、C各セットに、それぞれ別々の三相交流を流します。

三相交流の波形と見比べながら考えてみましょう。
Aには電流aを、Bには電流bを、Cには電流cを流すことを仮定します。

次にAとA‘に流れる電流の向きを考えてみましょう。
電流は+からーに流れるので、電流が+のときは手前から奥へ流れ、―のときは奥から手前に流れます。

ちょっと分かりにくいので、順を追って考えていきましょう。

どうしてこうなるかというと、 電流はプラスからマイナスに流れ・かつAとA‘は連続した一つのコイルだからです。

グラフ中でaが+なら、「Aは+」で「A‘はー」になり、グラフ中でaがーなら、「Aはー」で「A’は+」になります。
単純に、入るときが+なら、出て行くときはーになるというそれだけのことなんです。

磁界はどうなる?

電流が流れているということは、磁界が発生します。
なら磁界はどんな形になるのでしょうか。

ここで登場するのが 【モータ編(1)】誰でもわかる電磁石!磁界と電気の関係を知る で登場した、 右ねじの法則 です。

右ねじの法則…電流の進行方向に対して、右向きの磁場が作られる法則

(1)のとき、コイルには各々こんな向きで電流が流れているんでしたよね。
「手前から奥へ流れる時」が×、「奥から手前へ流れる時」が●です。
ということは、各磁界はこんな風になっているわけです。


磁界が片一方から片一方に向かう形になります。
なんだか見覚えがありますね。
そう、 磁石 です!

今、N極とS極が生まれ、中央の導体(かご回転子)は磁石に挟まれた状態になります。

磁石を使っていないにも関わらずです。驚きですね!

さらに次の瞬間を見ていきましょう。
(1)と同様に、時間(2)、(3)、(4)の時を考えます。先ほどと同じように考えていくと、各電流の向きと磁界はこのようになります。

時間(2)

時間(3)

時間(4)

なんと!磁石が回転していることがお分かりいただけるかと思います。
磁石を回していないにも関わらず、磁石を回したと同じ効果が得られるのです。

結果、アルゴの円盤と同じ原理でもって、中央のかご回転子を回転させることができます。

【薬剤師が解説】ビーグレンの人気と効果の秘密は?肌悩み別にラインナップを紹介

【目次】【薬剤師が解説】ビーグレンの人気と効果の秘密は?肌悩み別にラインナップを紹介

b.glen(ビーグレン)ってどんなブランド?

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ビーグレンはこんな方におすすめ!

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【ビーグレン】肌悩み別におすすめスキンケア商品を紹介

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【ビーグレン】QuSomeモイスチャーゲルクリーム(保湿ゲル)

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ライン使いによって効果は高まりますが、もちろん美容液やクリーム、下地など気になるアイテムだけ選んで普段のスキンケアにプラスしても大丈夫。

気になるお悩みに対応するアイテムを選んで、まずは集中ケアだけでも実感してみては?

今までのコスメで結果が出なかった方、さらにワンランク上の肌を目指したい方は、ぜひビーグレンを試してみてください。

【Kaggler必見】LightGBMの準備〜実装まで完全ガイド

【Kaggler必見】LightGBMの準備〜実装まで完全ガイド

LightGBM はマイクロソフトが2016年に開発した勾配ブースティングによる機械学習アルゴリズムの一つです。勾配ブースティングは、Kaggleの上位ランキングの半分以上が使用していると言われるほど、強力です。LightGBMは、勾配ブースティングの中でも性能が高いアルゴリズムになります。既にKaggle に参加しているKagglerの皆さんも、これからKaggleへの参加を考えている皆さんも、是非LightGBMを身につけて、コンペの上位ランクを目指しましょう!

そこで今回は、LightBGMの準備から実装までの使い方について徹底的に解説します。

LightGBMとは

LIghtGBMのイメージ


LightGBMとは、決定木を用いた勾配ブースティングの手法です。まず初めに、LightGBMを理解するために、決定木と勾配ブースティングについて解説しましょう。

図1

続いて、勾配ブースティングについて紹介しましょう。勾配ブースティングとはアンサンブル学習の一つであるブースティングの手法です。アンサンブル学習は複数の機械学習モデル(弱学習器)を組み合わせて一つの学習モデル(強学習器)を生成します。ブースティングは弱学習器を直列につないで順番に学習しますが、特に勾配ブースティングでは前の弱学習器の予測値の誤差を次の弱学習器が引き継いで学習すれば、効率よく学習を行えます。LightGBMは、勾配ブースティングの弱学習器の学習に決定木を用いたものになります。

LightGBMの計算原理

計算原理のイメージ


続いて、LightGBMの計算原理について紹介しましょう。LightGBMは決定木の学習を行う際に、Leaf-wiseと呼ばれる方法で木構造を生成していきます。Leaf は木構造の葉のことで、末端の要素を意味しています。Leaf-wiseでは、葉を成長させる方向の的を絞って木を生成します。図2はLeaf-wiseによる木構造の成長の例です。ある特定の方向に葉が成長していることがわかりますよね。LightGBMはLeaf-wiseを用いて木構造の成長の的を絞ることで、学習時間が短くなるという利点があります。

図2

木構造が成長する方向、つまり成長の分岐点を探索するのにはhistogram-basedアルゴリズムと呼ばれる手法を使用しています。histogram-basedアルゴリズムでは、特徴量をヒストグラムで離散化すると、計算量を抑えられます。これにより、LightGBMは大規模なデータセットであっても比較的短時間で学習ができるという利点があります。

LightGBMとXGBoost,CatBoostとの違い

違いのイメージ


決定木を用いた勾配ブースティングには、LightGBM以外にXGBoostやCatBoostと呼ばれる手法があります。XGBoostは2016年に発表された手法で、精度が高いという特長があります。一方で、LightGBMと異なり、木構造は指定した深さまで成長させるアルゴリズムを採用しています。これにより、計算量が多く、学習に時間がかかるという問題がありました。この問題に対処するためにLightGBMが開発されました。

CatBoostは2017年にYandex社により発表された手法です。XGBoostと同様に木構造は指定した深さまで成長させるアルゴリズムを採用していますが、木構造を最適化して精度の向上や計算量を削減しています。また、XGBoostやLightGBMと異なり、数値に加えて文字列などのカテゴリ変数を容易に扱えるという特長もあります。

LightGBMのインストール

インストールのイメージ


次に、LightGBMのインストール方法を紹介します。LightGBMはPythonによるライブラリが提供されています。LightGBMをインストールする前にPythonのインストールをしておきましょう。Pythonは公式サイト からPCのOSにあったインストーラーをダウンロードしましょう。

LightGBMの実装方法

実装方法のイメージ

LightGBMは先ほどインストールしたライブラリを使用します。また、実装にはscikit-learn(サイキットラーン)と呼ばれる機械学習のオープンソースライブラリも使用します。今回は、アヤメの分類のデータセットを使用して、LightGBMを試してみましょう。

>>> import lightgbm
>>> from sklearn import datasets
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split
>>> dataset = datasets.load_iris()
>>> x, y = dataset.data, dataset.target
>>> train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(x, y,stratify=y,shuffle=True,random_state=42)
>>> train_data = lightgbm.Dataset(train_x, train_y, feature_name=list(dataset.feature_names))
>>> test_data = lightgbm.サポートラインの基礎と原理をやさしく解説 Dataset(test_x, test_y, reference=train_data)
>>> param =
>>> model = lightgbm.train(params=param,train_set=train_data,valid_sets=[train_data, test_data],num_boost_round=100,early_stopping_rounds=50,verbose_eval=10,)
>>> pred = model.predict(data=[test_x[0]],num_iteration=2)
>>> print(‘pred’)

まず、scikit-learnを使用してアヤメの分類のデータセットをロードし、学習データの特徴ベクトルtrain_xと学習データのクラス分類train_yを用意します。同様にテストデータの特徴ベクトルtest_xとテストデータのクラス分類test_yも準備します。

LightGBMを使うときの注意点

注意のイメージ

一方で、LightGBMのようなブースティングの精度は、一般的にハイパーパラメータのチューニングに比べて、特徴量の選択の方が影響が大きいと言われています。LightGBMのハイパーパラメータをチューニングする前に、適切な特徴量が選択されているかチェックを行いましょう。

まとめ


さて、今回はLightBGMの準備から実装までについて解説しました。LightGBMについてお伝えした内容は以下です。

  • LightGBMは決定木を用いた勾配ブースティングの手法
  • LightGBMは決定木の学習を行う際に、Leaf-wiseと呼ばれる方法で木構造を生成する
  • 決定木を用いた勾配ブースティングには、LightGBM以外にXGBoostやCatBoostと呼ばれる手法がある
  • LightGBMはPythonによるライブラリが提供されている
  • LightGBMのハイパーパラメータをチューニングする前に、適切な特徴量が選択されているかチェックが必要

決定木を用いた勾配ブースティングの手法であるLightGBMは、 Kaggleといったデータ分析コンペでも使用されおり、非常に強力な機械学習アルゴリズムです。LightGBMは今後もデータ分析の分野でよく使われていくでしょう。是非理解をして身につけましょう。

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【2022年最新】電験三種とは?試験概要・難易度・合格率について解説

電験三種は他の国家資格にはない、電所や変電所、工場やビルなどに設置されている電気設備の保守・監督を行うための、 いわば電気のスペシャリストになれる資格です 。電気業界に身を置く方はもちろん、これから電力・電鉄・ビル管理などの業界へ就職・転職を考えている方にとって、この資格は大きな力になります。
求人先によっては職務経験のありなしに関わらず、60歳以上でも就職が可能なことも。資格の価値が高いため求人数も多く、より良い環境や待遇の会社へと、選択肢が広がります。

実務経験のみで上級資格にチャレンジが可能

電験三種の試験概要

受験資格・申込手続きの流れ

資格取得までのスケジュール

資格取得までのスケジュールを紹介します。
1)試験申込み:令和4年5月16日(月)~6月2日(木)/下期試験:令和4年11月21日(月)~12月8日(木)
2)試験日:令和4年8月21日(日)/下期試験:令和5年3月26日(日)
3)4科目合格後、経済産業大臣へ免状交付を申請
4)免状交付、資格取得

2022年度以降の電験三種試験について

試験が年2回に

CBT方式の導入を検討

CBT方式とは、コンピュータを利用して実施する試験方式のことです 。受験者はコンピュータに表示された試験問題に対して、マウスやキーボードを用いて解答します。CBT方式では、都合の良い試験日時・会場を選択して受験することができるというメリットがあります。
CBT方式の試験は現在、日商簿記検定やITパスポート、漢字検定などでも採用されており、新型コロナ感染症対策等もより確実に実施できるという観点から、昨今、採用する試験が増えてきています。

試験の難易度には変更なし

試験回数の変更や試験方式の変更の背景には、有資格者を増やしたいという狙いがある一方、質の低い電気主任技術者ばかり増えるのは本末転倒という意見があり、 試験自体の難易度には変更はありません 。
科目別合格制度の有効期限を現在の3年から延長することも検討されたようですが、こちらも変更はありません。科目についても、現在の理論・電力・機械・法規の4科目のままとなります。

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