『病気はなぜ、あるのか』→適応戦略と進化のミスマッチ
風邪をこじらせたとき、とにかく体温を下げるのはダメで、頭を冷やして安静にしておく。これは知ってた。だが、処方された抗生物質は、症状が治まったとしても「すべて飲み切る」。これがいかに重要かは知らなかった。 なぜなら、半端な服用は、抗生物質に耐性がある細菌の生き残りに手を貸していることになるから。このとき身体は、細菌のサバイバル戦略の最前線になっているのだ。発熱への対処も同様で、細菌にとって不適切な環境を生み出しているのに、解熱剤で下げてしまっては元も子もない。これらは進化医学からの知見で、身体の防御機能と細菌の適応戦略になる。 「病気は、どのように（How）して起きるのか」については臨床医学の世界になる。もちろん病気の原因もそこで追究はされるものの、その病気を引き起こしている至近要因までになる。そもそも、「その病気がなぜ（Why）あるのか」という究極要因まで踏み込むのが、進化医学になる。発熱
NATROMと言います。それなりの規模の病院の勤務医です。臨床医を20年ぐらいや..
NATROMと言います。それなりの規模の病院の勤務医です。臨床医を20年ぐらいやっています。多くの医師と働く機会がありましたが、その中でも臨床医としてもっとも優れていると私が思っている先生は、現在、病床がない診療所の院長をしています。仮に山田先生としましょう。 大学病院や総合病院にも優れた先生、尊敬できる先生はたくさんいます。特定の専門分野に限れば、おそらく日本でも有数の医学者と言えるような。でも、臨床の場で、診断がついていない患者さんがかかるプライマリケアの現場では、優れているとは言い難いのです。 たとえば、胃がんの診療に力を入れ、そこら中から胃がんの患者さんが紹介されてくる、胃がんの治療では日本で一番というような医師がいたとしましょう。その医師は、「胃のあたりがなんとなく不快」と訴える患者さんに対して、必ずしも正しい診療ができるでしょうか？ 上部消化管内視鏡の検査をして患者さんが胃がん
現代のエンジニアのための強力なメモ帳 Jupyter notebookのすゝめ - クックパッド開発者ブログ
会員事業部の有賀(id:chezou)です。 今年一年、社内では勝手に"Jupyterの伝道師"を標榜してJupyter notebookの普及活動を展開してきました。 先日、社内でハンズオンも行ったおかげもあり、かなり社内のマシンにPython環境が構築されてきました :) Jupyter notebookとは？ ひとことで言うとブラウザで動くすごい便利なREPL*1です。 百聞は一見にしかず、見てみましょう。 このように、Rubyの対話環境であるpryを触っているようにインタラクティブにコードを書くことができます。 以降で説明をしますが、Jupyter notebookは記録・共有・再現がとても得意です。特に図表があるときにその効果を発揮します。 Jupyter notebookの良い所 過去のコードを改変、再実行できる セルと呼ばれる入力部分にはMarkdownやコードが記述できます
文系でも機械学習がわかるようになる教科書 - EchizenBlog-Zwei
社内の有志で機械学習や数学の勉強会をいくつかやっています（私以外の方が主催しているものもある）。とくに理系ではない方も参加されていますが、きちんと頑張ればだんだん機械学習ができるようになるということがわかってきたのでメモしておきます。 なお、機械学習をとりあえず実装するだけだったらもっと簡単に学ぶ方法もいろいろあり、今回はあくまで正攻法で機械学習を勉強する、という観点での書籍の選択となっています。急がば回れという言葉もあるように、焦って成果を求めないのであれば地道に頑張るほうが後々応用が効いて良いということもあります。 高専の数学 おそらく数学ができないという方は高校の数学あたりから理解が怪しいことになっていると思います。「高専の数学」は中学数学までの前提知識で読める教科書で、わかりやすい例題や理解の助けになる練習問題が多数用意されているため、きちんと問題を解いていけば無理なく高専の数学(
PRML - 朱鷺の杜Wiki パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測
パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測† This is a support page for the Japanese edition of "Pattern Recognition and Machine Learning" authored by C. M. Bishop. 本書は，Christopher M. Bishop 著「Pattern Recognition and Machine Learning」の日本語版です．上下2巻の構成です． パターン認識や機械学習の各種のアルゴリズムや背後の考えについて，ベイズ理論の観点から解説した教科書です． 基礎的な線形モデルから，カーネルトリック，グラフィカルモデル，MCMCなどの発展的な話題までをバランス良く収録しています． 数式による形式的な記述だけにとどまらず，豊富なカラーの図による直観的な説明もなされています． 本
Deep Learningの教材 - こんな夢を見た
Deep Learningを勉強するにあたって内容がまとまっている教材についてリスト化しました。 無論ここに挙げたもの以外にも充実した教材は多数存在します。また、全てを読んだり観たりしたわけではありませんので、コメントは参考程度に考えてください。 (追記) ときどき追記/編集していきます。 (以下、一部敬称略) Bengio オンライン本 Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/dlbook/version-07-08-2015/dlbook.html 現在Web上で閲覧可能。 いつか出版される。終盤はまだ執筆中。 これ一冊で根っこの理論はバッチリそう。天下のBengioさんなので情報の信頼性、網羅性、深みは高い。全部やると分量すごい。 Nielsen オン
Safari 9.0 の JS で「同じ関数を繰り返し実行しただけで返り値が変わる」という強烈なバグが発見されてる - Qiita
Webkit の Bugzilla で強烈なバグが報告されていると、同僚に教えて頂いた。 あまり話題になっていないものの、単純ゆえに強烈なバグだと思ったので Qiita にも公開しておく。 https://bugs.webkit.org/show_bug.cgi?id=151354 にそのバグ報告が上がっている。 最初に Google+ でやりとり があった模様。 URL のクエリ文字列から値を取り出す関数が正常に動作していないことから発覚したようだ。 その後は、簡単なテストケースに落とし込まれ jsfiddle というサイトにテストケースが公開されている。 Safari でこのページを開くと、実際に JavaScript を実行して確認できるようになっている。 続報 (2015.12.14) この記事を上げてすぐに Bugzilla の方で進展があった。 Yusuke SUZUKI さん
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