Reactのアプリを作ろうと思ったら「Create React App requires Node 14 or higher. Please update your version of Node.」が出たときにやること

React IT

f:id:qstairs:20171102004518j:plain

Reactのアプリを作ろうと思ったら
「Create React App requires Node 14 or higher. Please update your version of Node.」
が出ました。

環境

Windows 10 pro
WSL2(Ubuntu 20.04.3 LTS)

起きたこと

$ npx create-react-app react-demo
npx: installed 67 in 6.045s
You are running Node 10.19.0.
Create React App requires Node 14 or higher. 
Please update your version of Node.

やること

curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_16.x -o nodesource_setup.sh
Inspect the contents of the downloaded script with nano (or your preferred text editor): nano nodesource_setup.sh
When you are satisfied that the script is safe to run, exit your editor, then run the script with sudo: sudo bash nodesource_setup.sh
sudo apt install nodejs
node -v

2022-01-29

AWSでVPC+ALB+EC2で基本的なWEBサーバー環境を構築する手順

IT AWS

f:id:qstairs:20171102004518j:plain

一度環境を構築してしまったらあまりいじらないので、改めてAWSでVPC+ALB+EC2の環境を構築してみようと思ったら以下の記事がとてもわかりやすくてよかった。

zoo200.net

記事ではt2.microを2台動かすことになるので無料枠を超えてしまいます。構築後不要であればインスタンスは停止しておいた方が良いでしょう！

2021-12-20

WSL2でVSCodeのContainerビルドが失敗する場合

WSL2 IT

f:id:qstairs:20211220110557p:plain

VSCodeのRemote Container

エディタとして開発業界を席巻している?VSCodeの拡張機能の一つとして、Remote Containerがあります。
Dockerのコンテナ内でVSCodeを開き、開発することを可能にします。
つまり、ローカルの環境を変更、破壊することなく、試したいOSやライブラリ、バージョンで開発することができるようになります。

WSL2でRemote Containerのビルドが失敗する

WSL2からVSCodeを起動し、Remote Containerのビルドが失敗する場合、
VSCodeを起動した場所がマウントポイント上にある場合にエラーになるようです。

例えば、/mnt/cや/mnt/dなどWindowsのドライブの場合に、
以下のように、ビルドコマンドがWSL上ではなく、cmd上で実行されることになることによって失敗するようです。

[2021-12-09T13:01:44.644Z] Start: Run: C:\WINDOWS\system32\cmd.exe /c COPY .devcontainer/.env.sample .devcontainer/.env
[2021-12-09T13:01:44.852Z] 
[2021-12-09T13:01:44.878Z] コマンドの構文が誤っています。
[2021-12-09T13:01:44.938Z] Stop (294 ms): Run: C:\WINDOWS\system32\cmd.exe /c COPY .devcontainer/.env.sample .devcontainer/.env
[2021-12-09T13:01:44.947Z] Command failed: C:\WINDOWS\system32\cmd.exe /c COPY .devcontainer/.env.sample .devcontainer/.env

対応方法

なので、/mnt/cや/mnt/dなどWindowsのドライブではなく、
ローカルからVSCodeを起動し、Remote Containerのビルドが成功するか試してみてください。

2021-08-27

論文には出てこないAI導入論

f:id:qstairs:20160601221047j:plain

はじめに

日々進歩しているAI
AI関連の論文では様々な指標の数値によって既存処理との比較を行われることが多いです。
しかし、その指標では実際の現場では太刀打ちできない場合が多くあります。

たとえAIのAccuracyが99.9%だったとしても現場では誤検知が出まくることだってあります。
見つけたいものの実際の出現率が低い場合は特に注意が必要です。

医療などの業種によっては未検知を0にしなければならない場合もありますし、誤検知を限りなく0にしなければならない場合もあります。

事例

最近あった事件として、小田急線で刃物を振り回して斬りつけた事件がありました。
カメラが車内にあったとして、これを早期に検知するための刃物検知を開発しようとします。

犯行は成城学園前駅 - 祖師ヶ谷大蔵駅間とのことなので、
刃物を所持していた時間は約1分とします。NAVITIME.
また、カメラは10FPSで刃物検知の処理も10FPSとします。

1年間運用しているとして、犯行時間の割合＝刃物が映った割合は
60秒 x 10FPS / 365日 x 24時間 x 60分 x 60秒 x 10FPS
= 600 / 315360000
= 0.000001902587519 ≒ 0.00019%
ということになります。

未検知はあってはならないので、
この刃物検知の未検知率は0%でなければなりません。
そのため、誤検知をいかに減らせるかが大事になります。

誤検知: 0.1%の場合

あなたは未検知0%、誤検知 0.1%というAIを聞いてどのように感じるでしょうか？
かなり精度高いように思いませんか？
この場合のAccuracyは99.9%と驚くほど高い数値です。
この数値は画像認識系において、このようなAIモデルは存在しないレベルです。
では精度高いので導入して運用してみましょう！
するとどうなるか、
1年間で合計約526分間誤検知することになります。こう聞くと微妙な感じですね。。。
今回1年間運用想定で、1年間の運用中に必ず刃物が映る想定なので実際はもっと誤検知が多くなるでしょう。

最後に

今回は実現場にAIを導入する際の難しさについて紹介しました。
AIを導入、開発する前に見つけたいものの出現確率がどれほどのものかを理解しておくことで、運用開始後に想定より誤検知が多いと言った齟齬がなくなるかと思います。
これからAIを導入しようと考えている方、AIを導入したんだけど思っていた精度にならなかった方、 AIを導入する側の方それぞれに参考になれば幸いです。