文系パパエンジニアが放送大学等でコンピュータサイエンス・数学を学んで理系学士を取りに行く話 - とあるCS学徒のブログ
※取りに行く話なのでまだ取ってません。 界隈ではコンピュータサイエンス（以下CS）を学ぶことが流行っていますが、これはとあるパパのとある一例です。どなたかの参考になれば。 こちらの通り申請致しました。 https://t.co/IDkVJAWjc2— Y (@wbspry) 2021年2月13日 誰？ 事の経緯 なぜ大学でCS・数学を学びたいのか CS系学位を課す外資大企業たち CSできるマンへの憧れ 立ちはだかる数学の壁 dynamicなものよりstaticなもの ところで、CSって何？ 選択肢と選択 なぜUoPeopleではなかったか 週次の人巻き込み課題が大変そう 単位移行が可能なのか（※当時は）よくわからなかった とはいえ なぜ帝京理工通信ではなかったか なぜJAISTではなかったか 学位授与機構との出会い 新しい学士への途（単位累積加算制度）とは 学位取得までの流れ そして単位集
（語り手）JILIS副理事長 高木 浩光 （聞き手）JILIS出版部 編集長 小泉 真由子 （撮影）宇壽山 貴久子 この1年、過去の海外文献を調査していたという高木浩光さん。これまでの研究の一部は情報法制レポート創刊号の特集として掲載されましたが、高木さんに言わせると「あれはまだ序の口」とのこと。本日お伺いする内容は近々高木さん自身が論文にされる予定とのことですが、まだ時間がかかりそうということで、急ぎ、インタビューとしてお話しいただくことになりました。なお、このインタビューは大変長くなっております。ぜひ、最後までお付き合いいただければと思いますが、時間のない方は、目次を参照していただき、気になるトピックからお読みください。 —— 今日は、高木さんがどうしても今すぐみなさんに伝えたいことがあるとのことで、インタビューでお話を聞くことになりました。 高木： はい、よろしくお願いします。話はと
はじめにこの記事では、放送大学で修得した単位を独立行政法人大学改革支援・学位授与機構に「積み上げ単位」として提出し、2022年8月に同機構から情報工学の学士（厳密は学士（工学）、専攻の区分：情報工学）を取得した際の記録についてまとめています。 執筆者のプロフィールとこれまでの経緯についてはこちらの記事をご覧ください。いわゆる文系SEだと思っていただければ大丈夫です。これまでに何本か記事を書いていますので、この記事では学位授与機構関連の部分に絞ります。 なぜ情報工学の学位が欲しかったのか放送大学は1学部6コース構成となっており、どのコースを卒業しても（＝例えば情報工学っぽい科目だけを取っても哲学っぽい科目だけを取っても）得られる学位は一律「学士（教養）」というものになります。せっかく情報科学・情報工学に全振りした履修をしたのに（教養）では少々寂しいということで、学位授与機構の「積み上げ単位」
先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学
エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
はじめにこの記事は、放送大学の（主に情報コースを中心とする）学生さん向けに、私の履修済み科目の感想と主観的評価を共有して、履修計画の参考にしていただくことを目的に作成しました。下記の記事の通り、2019年-2020年の2年間で情報コースの科目を8割方履修したのでそれなりの網羅性があるかと思います。 （2023年2月追記）その後、選科履修生として履修した他コースの科目や大学院科目などを追加して112科目掲載しています。試験難易度については履修時期によって会場試験・在宅ペーパー試験・在宅Web試験が混在しているので参考程度でお願いします。 タイトルは私が現役生の時に通っていた大学の似たような評価システムから拝借しました。 以下の科目は基本的にナンバリングが低い順に並べています。閉講済みの科目も混じっていますが、記録と後継科目の参考のために残しておきます。あくまで全て（上記の記事にある通り、文系
皆さん異世界転生ラノベをご存知ですか？チートし放題な主人公たち好き勝手しやがってとか思っています？最近は「初級魔法で無双する」「生活魔法で無双する」みたいな話流行ってますよね。 でも、別に異世界なんていかなくても、転生しなくても、プログラミングのチートスキルなんて簡単に身につけられるんですよ。 ※ここでいうチートスキルは本来の意味のチートではないのでご注意ください。そっちのスキル身につけるのは楽しいかもしれませんが、本筋ではありません。 ※ここでいう「初級魔法」はラノベ読まない人の想像する初級魔法ではないことがほとんどなのでご注意を 特定のプログラミングスキルを身につけると、派生スキルが勝手にポコポコ生えてきたり、派生スキルの習得コストが圧倒的に安くなります。 たとえば、なにか一つのプログラミング言語をマスターした人なら、他のプログラミング言語を覚えるときのコストが低くなるというのは直感的
イントロ「実験室内で培養した人の「ミニ脳」にゲームをプレイさせることに成功、AIよりも速いわずか5分で習得」というニュースが話題になっています。 脳細胞をトレーの中で人工培養させて、その細胞に卓球ゲームの「Pong」をプレイさせたところ、たった５分で学習し、ラリーが続くようになったと報告されています。まるで、マトリックスの映画のようで、この技術を使った未来がワクワクすると同時にちょっと怖くもあります。一体、どんな技術を使って、脳細胞に卓球ゲームを学習させたのでしょうか。このニュースを取り上げている記事は多かったのですが、中身の仕組みについて解説している記事は多くありませんでした。そこで、このブログ記事では、ミニ脳にゲームを学習させた仕組みを自分の勉強がてらに、備忘録的にざっくりとまとめたいと思います。（そのため、自分の理解や記述が間違っている箇所があるかもしれません。もしありましたらお知ら
この本の概要 テレビ会議やリモートワークが普及する中，情報を守る暗号や本人確認のための認証技術の重要性が増しています。本書は公開鍵暗号や署名などの理論を基礎から詳しく解説し，TLS1.3やHTTP/3，FIDOなどの新しい技術も紹介します。更にブロックチェーンで注目されている秘密計算，ゼロ知識証明，量子コンピュータなど最先端の話題も扱います。 こんな方におすすめ 暗号と認証の基礎を学習したい人 Web担当者やセキュリティ担当者など 1章 暗号の基礎知識 01 情報セキュリティ 情報セキュリティの三要素 情報セキュリティと暗号技術 利便性とコスト 追加された要件 02 暗号 暗号とは よい暗号と使い方 暗号の動向を知る 03 認証 パスワードによる認証 パスワード攻撃者の能力 パスワードの攻撃手法 認証の分類 認可 OAuth 04 古典暗号 シフト暗号 換字式暗号 符号化 2章 アルゴリズ
前世紀には観測問題を論じる人が多かったのですが、標準的な量子力学にはそのような観測問題はなかったことが現在では分かっております。例えば以下のように理解されています。 （１）波動関数の収縮について: 量子力学は情報理論の一種であり、波動関数は古典力学の粒子のような実在ではなく、情報の集まりに過ぎません。測定によって対象系の知識が増えることで、対象系の物理量の確率分布の集まりである波動関数も更新されるのが波動関数の収縮です。 「系を観測をすると、その波動関数（または状態ベクトル）は収縮し、その変化はシュレディンガー方程式に従わない」と聞いて、前世紀の「観測問題」に目覚めてしまって、「波動関数とは？収縮とは？」と懊悩してしまっている物理学徒は、まず箱の中の古典的なサイコロの目の確率を考察してみて下さい。 各目の出る確率は1/6で、一様分布でしたが、箱をとってサイコロを観測して3の目が出ていれば、
「専門性が高い人になりたいですか？」 そう問われたら、多くの人が「はい！」と答えるでしょう。エンジニアやデザイナーのような専門職に限らず、ビジネスパーソンの多くも、「できることなら何らかの専門性を高めたい」と思っているはずです。 しかし、そもそも「専門性が高い」とはどういう状態を指すのでしょうか。どんな人になれば「専門家」だと評価されるようになるのでしょうか。それを突き詰めて考えることが専門性を高めるヒントになると思い、少し深堀してみました。 最後には、まだ実験中ですが、ChatGPTを活用して専門性を高める方法をご紹介します。 専門性と体系化の関係 辞書サイトのWeblioを見ると、専門性とは「特定の分野のみに深く関わっているさま。高度な知識や経験を要求されることや、その度合い」と書かれています。この定義に従うと、専門性には「特定の分野の高度な知識や経験」が必要だということになります。
はじめに こんにちは。Yuki | Kagglerです！ 先日、Shopeeコンペの順位が確定して銀メダルをいただき、晴れてCompetition Expertになることができました。区切りがいいのでここまで取り組んできたことをまとめてみました。 ※ 6/28追記：Amazonのリンクが切れていたので貼り直しました！ プログラミング&機械学習を始めて一年、ようやく Kaggle Expertになることができました！！ 行列も正規分布も知らず、ターミナルなんて触ったこともない状態からのスタートでしたが、ようやくここまで来ました。 ここまで来れたのは偏にこれまで関わってきた皆様のお陰です。これからも頑張ります！！ pic.twitter.com/kMkaFhqhU9 — ユウキ | Kaggler (@Yuki_Kaggler) May 12, 2021 この記事の対象者 Kaggleをやって
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 ペンシルベニア大学などに所属する研究者らが発表した論文「Information content of note transitions in the music of J. S. Bach」は、音楽作品を情報ネットワークへと変換し、作品が内包する情報量と伝達効率を調査した研究報告である。この研究では、バッハの楽曲を情報ネットワークとしてモデル化し、楽曲が持つ情報量とその情報をいかに効率よく伝達するかを定量的に評価する。 手法の第一歩として、楽曲の各音符をネットワーク上のノードとして捉え、音符間の遷移をエッジで結び付けている。このエッジは指向
Electronic Frontier Foundation サードパーティクッキーは死につつある。そしてGoogleはその代替手段を作ろうとしている。 ご承知の通り、クッキーの死を嘆く必要など微塵もない。サードパーティクッキーは20年以上に渡り、ウェブ上の不気味で胡散臭い、数十億ドル規模の広告監視産業の要であった。だが、その基盤に暗雲が立ち込めるようになったことで、最大手のプレイヤーはなんとか窮地を脱しようとしている。 Googleは、サードパーティクッキーを新たなターゲティング広告テクノロジーにリプレイスするべく奔走している。その提案のいくつかは、Googleが従来の監視ビジネスモデルへの批判から正しい教訓を学んでいないことを露わにしている。本稿では、おそらく最も野心的で、最も有害な影響を及ぼしうる提案の1つであるFLoCに焦点を当てる。 FLoCは、サードパーティトラッカーが行ってい
![Googleに騙されてはいけない：FLoCは邪悪なアイデアである | p2ptk[.]org](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f02299819b2ed0ae3fcca408d7dbad468b2d27a2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fp2ptk.org%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F03%2F5109080982_5e16ca6a30_e.jpg)
データ圧縮フォーマットのひとつであるZIP(ZIP圧縮)や、電子文書フォーマットのPDF、音声ファイルフォーマットのMP3の基礎となったデータ圧縮アルゴリズムのLZ77やLZ78などを開発したイスラエルのコンピューターサイエンティストであるジェイコブ・ジヴ氏が亡くなりました。91歳でした。 Israeli computer pioneer passes away just weeks after famed research partner https://www.ynetnews.com/business/article/bj2k2g0x3 Ziv and Lempel co-invented the famous Lempel-Ziv algorithm that is the basis of ZIP files. Prof. Abraham Lempel died 7 weeks
雑文：放送大学（情報コース）をなんとか4年で卒業確定できたという話 - φ(・・*)ゞ ｳｰﾝ カーネルとか弄ったりのメモ
tl;tr 2023/02/17に放送大学の2023年2学期の成績発表もされ、卒業要件の124単位も一通り取りきったのでなんとか4年で卒業できる感じになりました😊 放送大学に入ったときのblogエントリはこちら。 kernhack.hatenablog.com 学位の情報も登録されているし、4年間の区切りがついたなあと🌝 まあ、学位の情報は成績発表の3日位前にシステム上で登録されてるのを確認できてたので正式な成績発表前に履修した科目の単位を取れてたことは知ってたんですけどね🥲 履修した科目 取得した単位は124単位で、そのうち放送授業が104単位、面接・オンライン授業が20単位でした。 以下が自分が履修した科目です。所属コースは情報コースなので当然情報コースからの履修が多く、社会と産業からは仕事で役に立つこともあるだろう経営学系、経済関係の知識も欲しいよねというところで経済系などを取
JAISTに入学してようやくひと月が経ちました1。 ひと言でいうとJAISTは最高です。働きながら大学院生になった感想を残しておこうと思います。 JAISTは最高 JAISTは最高です。僕は東京サテライトの学生なので以下特に「石川本校」と断りのない限り東京社会人コースのことだと思ってください。 学生のレベルとモチベーションが高い 社会人コースはその名の通り社会人しかいません。働きながら勉強しようという連中なので当然非常に高いモチベーションです。 グループワークをするとみんなつばを撒き散らしながら白熱の議論をしますし、発表するとなるとマイクを奪い合って登壇します。 また、どういうわけかすでに高い教育を受けて世界を股にかけて活躍している第一線のビジネスパーソンがずらりと揃っています。JAISTは入試の際に「自分の出身大学、指導教官、勤め先などを一切明かしてはならない」というルールがあります。こ
「エントロピー」という概念がよくわかりません。部屋は汚くなるが、キレイにはならない、みたいな例えをたまに聞きますが。。。良ければこの概念を理解するために有益そうなことを教えて頂きたいです。 「エントロピー」が何であるのか理解しづらいのは、エントロピーが複数の分野で異なる対象に対して異なる方法で定義されているからです。勿論異なる定義の量が同じ「エントロピー」という名前で呼ばれているのは、それらに似ている側面が少なくないからですが、しかし基本的設定や定義が異なることは意識しておくとよいでしょう。 熱力学は、「マクロな平衡状態の系の遷移」を扱う分野です。平衡状態というのは、大雑把に言えば、完全に緩和が終わった後の、流れもなく一様な状態のことです。例えば一様な水とか気体とかはその例です。熱力学における「エントロピー」は、断熱操作で状態が移り変われるかを特徴づける量として定義できます。断熱操作という
シャノン限界を達成しかつ実行可能な通信路符号を実現
（報道発表資料） 2019年5月27日 日本電信電話株式会社 シャノン限界を達成しかつ実行可能な通信路符号を実現 ～効率の良い光通信や無線通信が可能に～ 日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：澤田純、以下 NTT）は、シャノン限界を達成しかつ実行可能な通信路符号 （誤り訂正符号）「CoCONuTS※1」を実現しました。 本技術は、計算機科学者シャノンによって求められた、通信効率の限界（シャノン限界※2）を達成する誤り訂正符号を実現する技術です。一つの通信路が与えられた時、そのシャノン限界を達成するためには、一般には膨大な計算量が必要だと考えられていました。一方で、実用的な実装方法でシャノン限界を達成できる符号が知られていましたが、これらの符号がシャノン限界を達成するのは特殊な通信路に限られていました。 本技術により任意の通信路でシャノン限界を達成する通信路符号を構成で
OpenAIはGPT-3の次の研究を始めています． 世間がGPT-3のデモに湧き上がる中，OpenAIはScaling Lawに関する2本の論文をひっそりと公開しました． Scaling Lawを一言で説明するなら「Transformerの性能はたった3つの変数のべき乗則に支配されている」というものです． Scaling Lawはそれ単体だけなら興味深い話で終わるかもしれません．実際に英語圏でもあまり話題にあがっていません．しかし，この法則の本当の凄さに気づいている研究者もいて，なぜ話題にならないのか困惑しています． I am curious why people are not talking more about the OpenAI scaling law papers. For me, they seem very significant. What I heard so far:
さようならElasticsearch、よろしくElastic Cloud - Nota TechConf
by yuiseki yuiseki.icon 2022/5/19 20:25 - 20:40 （明らかに15分で収まる内容の資料ではないですが、資料はモリモリで発表はスカスカでもScrapboxで盛り上がれるか、という仮説の検証を兼ねています） yuisekiですyuiseki.icon Gyazoのプロジェクトマネージャー兼ソフトウェアエンジニアです 本日お集まりいただいたみなさん、ありがとうございます 本日お集まりいただいたみなさん ノバウサギ…？nyanco.icon ユニコーンガンダム…？issac.icon タイマーちゃん！takker.icon 12年間運用を続けているB2C SaaSの検索インフラの実態（14分まで、1分間） Gyazoは2021年、「画像の瞬間発見」をテーマに、検索に力を入れていた Nota Tech Conf 2021 Springでのyuiseki.i
量子物理学ニュース第7位～第4位第7位：情報力学第2法則はこの世界がシミュレーションであることを示している第7位：情報力学第2法則はこの世界がシミュレーションであることを示している / Credit:川勝康弘情報理論は世界の秘密を暴くのでしょうか？ 英国のポーツマス大学（UOP）で行われた研究によって、情報力学第2法則の存在は、私たちが存在する宇宙全体がシミュレーションであることを示すとする、興味深い結果が発表されました。 情報力学は情報は宇宙の基本的な構成要素であり、エネルギーと質量の両方を持つ物理的な存在であると定義しており、既存の情報熱力学とは厳密には異なっています。 また情報力学第2法則においては、あらゆる現象の情報内容は最小限に抑えられる傾向があるとされています。 新たな研究ではこの情報力学の第2法則による情報圧縮が、生物の遺伝情報や原子の情報量、数学的対象性、さらには宇宙全体に
最近、twitterで🟩🟩🟨⬜⬜みたいな謎の色付き正方形がいっぱいシェアされてくるようになりました。 Wordle 218 3/6 ⬜⬜⬜⬜⬜ 🟩⬜🟨⬜🟨 🟩🟩🟩🟩🟩— 氷点下カチコチかもリバー (@xcloche) 2022年1月22日 これは「Wordle」というパズルゲームで、５文字の単語を入力して得られた手がかりから、正解の５文字の単語を当てるゲーム（その文字が正解に含まれていて位置もあっていたら🟩、含まれているが位置はあっていないときは🟨でヒントが出る*1）です。 www.powerlanguage.co.uk Wordle、おもしろいですよね。 aseruneko.github.io 日本語版も有志によって作られたようです。 この記事では、インターネット上で囁かれているさまざまなWordleの戦略を概観・レビューした後、情報量を用いたもっとも効率的な単
クオリアというのは、たとえば赤い色をみたときに、それがカラーコードとして同じであっても、リンゴの赤と血の赤で想起される「赤らしさ」が違うよね、そのそれぞれの「赤らしさ」とは？みたいな話です。 それがChatGPTの挙動と対応づけれるんではないだろうか、と。 ※ クオリアを解明できるという話ではありません もしくは、「りんご」と言ったときにあの赤い果物の直接的なイメージだけではなく「こないだ食べたのはちょっと固かった」だとか「スーパーで300円で並んでた」だとか「皮をむくのがめんどかった」だとかいろいろ想起されることも含めた「りんごらしさ」のことです。 正確にいえば、何かの単語や物体を意識したときに「らしさが生まれること」をクオリアと呼んでるんだと思います。 そいういうクオリアというのが結局なんなのか、というのが問題になってると思うのだけど、ChatGPTを見るとなんとなくクオリアというのが
はじめにこの記事は、文系出身の若手SIer社員が放送大学で情報学を勉強した記録です。主に似たような境遇の方への情報共有を目的に執筆しました。こんなやり方もある、という参考になれば嬉しいです。 簡単に自己紹介通信会社の名前が頭につくシステムインテグレータ（SIer）で、フロントエンドエンジニア兼UIUXデザイナーとして働いています。私立大学の文系学部を卒業後、研究留学を経て東京大学の学際情報学府という大学院で修士を取得し、2018卒として新卒入社して現在3年目ですそうこうしてるうちに5年目になりました。 大学院は広い意味での情報系ではあったものの、「社会情報学」と呼ばれる分野で、いわゆるコンピュータサイエンスではありませんでした（ICT4Dと呼ばれる国際開発学と情報学の合いの子のような分野の研究をしていました）。入社前には応用情報技術者試験にも合格し、何とかついていけるかなと思っていました。
ACTIVE GALACTIC @active_galactic 日本人は不満がないときに10点中5点をつけるなという主張を見かけることがあるが、そもそも採点は文化毎に大きく違って当然だ。オランダや韓国あたりも低い点をつける傾向がある。逆にインドは米国より高い 問題があるとしたら日本の採点文化ではなく、文化差が大きいことを無視する企業だろう 2023-07-27 10:42:58 ACTIVE GALACTIC @active_galactic 欧州は米国より低めの数値を選ぶ傾向があるし、欧州内部でも差はある。差はどこにもある そもそも米国の10点付近に分布が偏る情報エントロピーの低い採点に何か統計上の利点はあるだろうか。文化に過ぎないのではないだろうか。採点文化の違いにすぎないものを“正しい文化”に“矯正”させるべきではない 2023-07-27 11:04:28 リンク Wikiped
情報理論は世界の秘密を暴くのでしょうか？ 英国のポーツマス大学（UOP）で行われた研究によって、情報力学第2法則の存在は、私たちが存在する宇宙全体がシミュレーションであることを示すとする、興味深い結果が発表されました。 情報力学は情報は宇宙の基本的な構成要素であり、エネルギーと質量の両方を持つ物理的な存在であると定義しており、既存の情報熱力学とは厳密には異なっています。 また情報力学第2法則においては、あらゆる現象の情報内容は最小限に抑えられる傾向があるとされています。 新たな研究ではこの情報力学の第2法則による情報圧縮が、生物の遺伝情報や原子の情報量、数学的対象性、さらには宇宙全体に対して普遍的に適合できることを示しています。 また情報圧縮が起こるように世界がプログラムされているのは、この世界をシミュレートする演算機の負荷を軽減する目的があるためだと述べられています。 情報力学は、私たち
40歳エンジニア管理職が「Deep Learning for ENGINEER(E資格)」に合格した話 - Qiita
Deep Learning for ENGINEER（E資格）とは この記事は2020年1月時点の情報であることをご了承ください。 現在、この日本においてAIのスキルを証明する公的資格として下記が挙げられます。 JDLA Deep Learning for GENERAL（G検定） JDLA Deep Learning for ENGINEER（E資格） です。 位置付けとしては、G検定がAI関連技術に関する一般教養を問う試験。 E資格がAI関連技術に関する理論を理解し、AIを実装できるスキルを問う試験。 という理解です。 詳細というか、正確な定義については、日本ディープラーニング協会（JDLA）のサイトをご参照ください。 E資格の受験方法とJDLA認定プログラム とういうわけで、ここからはE資格のことを中心に話を進めていきたいと思います。 E資格を受験するチャンスは年に2回あり、2月と8
K-meansのクラスタ数を決めるのにエルボー法を使うのはやめよう、という論文 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
クラスタリングに用いられるK-meansのクラスタ数決定方法については長く議論されてきた歴史があり、このブログでも以前ちょろっと取り上げたことがあります。 で、Twitterを眺めていたらタイムラインに面白い論文が流れてきました。それがこちらです。 タイトルを読んで字の如く「K-meansのクラスタ数を決めるのにエルボー法を使うのはやめろ」という論文なんですね。全体で7ページと非常にコンパクトで読みやすい内容なので、簡単にまとめて紹介してみようと思います。なおいつもながらですが、僕の技術的理解が不足しているが故の誤りなどが混じる可能性がありますので、その際はコメント欄などでご指摘くださると幸いです。 あるtoy dataに対するK-meansの結果 目検に頼らないエルボー法について考える ならば、既存のクラスタ数決定法の中では何を選ぶべきか そもそもK-meansが有効でないケースもあるこ
AIの歴史と現在の問題 - デマこい！
ジョン・ヘンリーの教訓 19世紀の都市伝説に「ジョン・ヘンリー」という人物がいます[１]。 彼は屈強な肉体労働者で、ハンマーを振るって岩に穴を開ける達人でした。ところが蒸気機関で動くドリルの登場により、彼は失業の危機に瀕します。そこで彼は、人間は機械よりも優れていることを示すために、穴開け競争で蒸気ドリルに戦いを挑んだというのです。 伝説によれば、ジョン・ヘンリーは（驚くべきことに）僅差で勝利を収めたとされています。しかし、あまりにも肉体を酷使したために、勝利の直後にその場で倒れて帰らぬ人になりました。周囲の野次馬たちは言いました。「彼は人間らしく死んだ」と。 この逸話から得られる教訓は何でしょうか？ 「機械と競い合うのは命にかかわる」とか「バカバカしい」とかではないと私は思います。それはあまりにも表層的な解釈です。生成ＡＩが躍進する現在、ジョン・ヘンリーは遠い過去の伝説ではありません。現
NTTは2019年5月27日、理論的な通信容量の上限である「シャノン限界」を達成し、かつ実現可能な符号化方式を開発したと発表した。名称は「CoCoNuTS（Code based on Constrained Numbers Theoretically-achieving the Shannon limit）」。5G（第5世代移動通信システム）の実用化が迫るなか、「6G」とも言うべき次々世代通信に向けた要素技術が早くも姿を見せ始めた。 シャノン限界とは、一定の周波数帯域幅における通信容量の上限値のこと。決まった帯域幅の通信路は通信容量に限界があることを「シャノンの定理」と呼び、数学者・電気工学者で「情報理論の父」と呼ばれるクロード・シャノンが証明した。 5Gに実装されているLDPC（Low Density Parity Check）など既存の符号化方式は、特殊な条件を満たす通信路でしかシャノ
特別感謝→ 文字起こし：Notta.ai @大阪／23年8月講演 カッコ内は、講演中に突発的に喋って分かりにくくなったものをカッコで括ったり、意味を後で補ったものです。 皆さんこんにちは。理化学研究所の量子コンピュータ研究センターにいる田渕と申します。今日よろしくお願いいたします。ちょっとですねどんな話をしようかなって迷ったんですけれど、量子コンピュータはとりあえず面白いよと。面白いっていうのさえ伝われば、今日は成功だと思いましょう。 はいちょっと私の自己紹介から始めます。私出身が岡山県でして岡山県の倉敷市というところで、石油化学コンビナート中で生まれています。そこでは石油化学であったりと製鉄があったりと、すごい工業の盛んな町です。私は興味持ったのはああいうコンピュータですね。デジタルコンピュータで小さい頃から昔の古いハチハチを与えてもらって、10年もの前のコンピュータを与えられた私はこれ
普通のおばちゃんプログラマが学んだプログラミング入門サイト＆本 - トレイシーの肖像が記録するnote
みなさん前回の記事お読みいただきありがとうございます。まさかそこそこバズるとまーーーーーったく思ってなかったので正直驚きました。あかん！なんかそれっぽい記事あげたほうが良いかもと謎のプレッシャーに駆られました。 ( ﾟ∀ﾟ)ｱﾊﾊ八八ﾉヽﾉヽﾉヽﾉ ＼ / ＼/ ＼なんでいままでワイガ参考にさせていただいたサイトや本など上げてみたいと思います。みんなのおググり時間の参考にどうぞ、基本老舗のかたいとこです。 公式ドキュメントは教科書、Webや本は参考書 基本メーカーが出してる公式チェックしながら写経や購読したほうがいいです。詰まった時結局公式のAPIドキュメント見てチェックが一番早いので習慣づけもためにも。公式にチュートリアルあればそちらもチェックしてみてね。 どんな良書でも自分に合う、合わないがある 大学の面接授業で先生におすすめの参考書を伺ったときの先生のお答えです。これはあるな〜。先生
本エントリは社会人学生 Advent Calendar 2020の19日目です。ただ今月の後半は個人的事情で非常に忙しいことが予想されるので、本日書いてしまってまだ筆の熱が残っている内に公開してしまおうと思います。 改めて自己紹介をさせてください。37歳の職業ソフトウェア技術者です。現在フルタイムで働きながら、北陸先端科学技術大学院大学（通称JAIST）の博士前期課程で情報科学を専攻しています。実は本アドベントカレンダーは去年も参加しました。そちらには進学の動機や入学したばかりの初々しい気持ちが表明されているような気がします。 fushiroyama.hatenablog.com さて、本エントリで何を書こうか少し悩みました。考えた結果、前半で「1年目を終えた率直な感想」を、後半で「JAISTで社会人大学院生をやること」について書こうと思います。特に後半には、この1年でのべ100人ぐらいに
「まずは一つ勝つ。それ以外は負けてもいい」。競技プログラミングやKaggleを極めたPFN秋葉拓哉の勝ち方 世界有数の研究者やITエンジニアが集うAI企業Preferred Networks（PFN）。秋葉拓哉さんは、同社で機械学習基盤の執行役員を務めている。前職は国立情報学研究所の特任助教で、世界最高峰の国際会議で多数の論文が採択される研究者だった。さらに競技プログラミングのコンテスト「TopCoder」では、世界で数十人しかいない「ターゲット」というレベルに達し、データ分析コンペティション「Kaggle」では、世界で200人ほどの「Kaggle Grandmaster」の称号を得ている。 競技プログラミングとKaggleでその道を究めた秋葉さんは、習得したスキルや知識をどのように業務に生かしているのか。挫折を味わいながらも、それを乗り越えてきた秋葉さんのキャリアをひもとく。【松本香織、
欲しかったデータサイエンス系の資格を全部取ったのでまとめます。 エンジニアではなくデータサイエンティスト寄りのため、AWS絡みやオラクルマスター等の実装系は弾いています（最終成果物がコードではなくレポートや資料であるジョブのイメージ）。 取った資格一覧 統計検定1級 データベーススペシャリスト データサイエンスエキスパート 応用情報技術者 G検定 データサイエンティスト検定リテラシーレベル Python3エンジニア認定データ分析 データサイエンス数学ストラテジスト上級 取った資格一覧 参考にステータス表示を付けていますが、無職の適当な主観なのであまり鵜呑みにしない方がいいです。当然ながら、基本的に難しい資格の方がパワーが高いし楽しい傾向があります。 ①パワー：こいつやるやんって思う度 ★★★：なかなかやるやん ★★☆：まあまあやるやん ★☆☆：やらなくはないやん ②難易度：ゼロから勉強する
はじめに 下記には、typewriterまたはcomputerのkeyboardで全文写経した本は数冊（すべて英語）あります。 輪講で全部読んだ本、日本語と英語でも読んだ本などもそれぞれ１０冊以上あります。 100回以上読んだ本が10冊以上あるような気がします。 影響を受けた本というよりは、愛読書かもしれません。 引用は、 に掲載している自分で書いたreviewです。 最初にあるところに記録し、それからamazonに転載し、10,000冊になった頃にNo.1 Reviewerになりました。(14,656)その後、booklog(12,674) bookmeter(10,707)に転載したり、amazonで消されてしまったので書き足したりしました。 それぞれの転機の際に、誤字、意味不明な点などはなるべく減らす努力をしました。今回も、いくつか修正させていただきました。まだまだ、誤解、誤植など、
なぜヒトだけが言葉を話せるのか: コミュニケーションから探る言語の起源と進化 作者:トム・スコット=フィリップス東京大学出版会Amazon 本書は認知と文化が専門の認知科学者，心理学者であるトム・スコット＝フィリップス*1によるヒトの言語の進化と起源に関する一冊．ヒトの言語の進化的起源については，霊長類などの信号システムとの連続性を前提に，再帰的構造を重視する議論*2が主流だが，本書においては，ヒトの言語と霊長類の信号システムとの非連続性を強調し，語用論の重要性を正面から採り上げる独自の議論が説得的に主張されていて，とても興味深い書物になっている．原題は「Speaking Our Minds: Why human communication is different, and how language evolved to make it special」 第1章 コミュニケーションへの2
徳永拓之（LeapMind（株）） 1bit LLMの時代が来る？ 2024 年2 月，The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits¹⁾ というタイトルの論文がarXiv上で公開され，にわかに話題となりました．“1.58 Bits” という表現はあまりなじみがありませんが，log₂(3) = 1.58 . . . ということで，パラメーターを三値にした場合の情報量を示しているようです．この論文（以下b1.58 論文とする）は，同じ著者グループによる文献2）を少し拡張したもので，大規模言語モデル（LLM）の効率化についての研究です． 本稿の前半ではこれらの論文の主張を解説し，後半ではその主張の妥当性について検討します． なお，これらの2本の論文は，本稿執筆時点では，査読を経たものではありませんのでご注意くだ
【ネタバレなし予習】『TENET テネット』の背景にある物理学的概念を解説 ─ クリストファー・ノーランの科学〈完結編〉 | Fan's Voice〈ファンズボイス〉
【ネタバレなし予習】『TENET テネット』の背景にある物理学的概念を解説 ─ クリストファー・ノーランの科学〈完結編〉 Joshua クリストファー・ノーラン作品『インセプション』、『インターステラー』、『メメント』に通底する時間概念を解説してきた連載の完結編となる今回の記事では、9月18日（金）に公開を迎えるノーラン最新作『TENET テネット』を根底から楽しむための予習解説を行う。公開前ということで、物語の根幹に関わるようなネタバレは避けているので、その点は安心して欲しい。ネタバレを避けつつも、読者の方々が『TENET テネット』を劇場で観る際に、劇中で登場する小難しい科学用語に不必要に惑わされぬよう、そうした科学知識をこの場で予め理解してしまおう、というのが本記事の意図である。 まず公開前に『TENET テネット』を鑑賞した者として、言いたいことがある。確かに『TENET テネット
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高木浩光さんに訊く、個人データ保護の真髄 ——いま解き明かされる半世紀の経緯と混乱
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