バッドノウハウと「奥が深い症候群」
計算機を使っていると、何でこんなことを覚えないといけないのだ ろうか、とストレスを感じつつも、それを覚えないとソフトウェア を使いこなすことができないためにしぶしぶ覚えなければならない、 といった類いのノウハウは多い。そうした雑多なノウハウのことを、 本来は知りたくもないノウハウという意味で、私はバッドノウハウ と呼んでいる。 バッドノウハウは、ソフトウェアの複雑怪奇な仕様が歴史的に引き ずられ、根本的な改善は行われないまま、そのノウハウが文書によっ て受け継がれることによって蓄積が進行する。Unix 上で広く使わ れているツールとしてはTeX, Emacs, sendmail, bind, perl, gnuplot, procmail などは、役に立つツールであると同時に、その 複雑怪奇な仕様によって長年に渡ってユーザを苦しめ続け、バッド ノウハウの温床として悪名が名高い。こうしたツー
赤の女王仮説 - Wikipedia
赤の女王仮説（あかのじょおうかせつ、英: Red Queen's Hypothesis）は、進化に関する仮説の一つ。「他の生物種との絶えざる競争の中で、ある生物種が生き残るためには、常に持続的な進化をしていかなくてはならない」という仮説。敵対的な関係にある種間での進化的軍拡競走と、生殖における有性生殖の利点という2つの異なる現象に関する説明である。「赤の女王競争」や「赤の女王効果」などとも呼ばれる。リー・ヴァン・ヴェーレンによって1973年に提唱された。 「赤の女王」とはルイス・キャロルの小説『鏡の国のアリス』に登場する人物で、彼女が作中で発した「その場にとどまるためには、全力で走り続けなければならない（It takes all the running you can do, to keep in the same place.）」という台詞から、種・個体・遺伝子が生き残るためには進化し続
NIST SP800とは【用語集詳細】
NIST SP（Special Publication）800はアメリカ国立標準技術研究所（National Institute of Standards and Technology）が発行する一連の文書です。 NIST SP800ではコンピュータセキュリティに関する研究、ガイドラインなどを1990年から発行しています。 本来は米連邦政府の情報システムを対象にしていますが、重要インフラストラクチャや民間企業、学術機関など様々な分野で、スタンダードとして利用されています。 頻繁に参照される文書には、SP800-171「非連邦政府組織およびシステムにおける管理対象非機密情報CUIの保護」や、SP800-53「組織と情報システムのためのセキュリティおよびプライバシー管理策」などがあります。 防衛省は2022年から調達におけるセキュリティ基準を見直し、NIST SP800-171に準拠したセキュ
「仁義を切って」「鉛筆なめなめ」は通じない？ 「おっさんビジネス用語」の使い方と落とし穴
「よしなに」「一丁目一番地」「えいやで」…。一定の世代の社会人が職場で多用しがちなフレーズが交流サイト（ＳＮＳ）を中心に話題だ。人呼んで「おっさんビジネス用語」。独特な言い回しを面白いと思う人がいる半面、分かるようで分からない言葉も多く、若い社員が困惑するケースもある。送り手と受け手で認識の差があれば、「誤解を生む可能性がある」（専門家）。効果的な使い方と落とし穴をまとめた。 上司との距離が縮まる？「新入社員時代、上司の発する言葉の意味が分からず混乱した」と話すのは、東京都の３０代の男性会社員。社内で資料を作っていると、先輩から記載する数値についてこうアドバイスされた。「厳密すぎず、『鉛筆なめなめ』でいいよ」。ニュアンスから、本当に鉛筆をなめることは求められていないと分かる。それでも真意がくみ取れず、その場で戸惑ってしまった。 似たようなケースはその後も続いた。他部署と担当がまたがる案件を
低率初期生産 - Wikipedia
低率初期生産（Low rate initial production, LRIP, エルリップ）とは、軍用装備品などのプロジェクト管理またはその取得プログラムで用いられる、装備化の当初の段階に行われる少量生産を指す用語である。LRIPを行うことにより、最初に調達を予定している国防機関は、量産契約を締結する前に長期間の試験を徹底的に行い、その装備品が定められた要求性能を満たしてるかどうかを十分に確認することができる。一方、製造企業は、これを量産の試行段階として利用し、量産に使用する組立ラインをあらかじめ準備することができる。このため、LRIPを行って、要求に応じながら手作業で製造する試作段階から最終的な量産段階への移行を段階的に進めようとする場合が多い[1]。LRIPにおいては、企業の生産技術や装備品そのものが十分な完成度に達していない場合もある。また、LRIPにおいて製造される装備品は、試
国土交通省日本版MaaSの推進
MaaS とは MaaS（マース：Mobility as a Service）とは、地域住民や旅行者一人一人のトリップ単位での移動ニーズに対応して、複数の公共交通やそれ以外の移動サービスを最適に組み合わせて検索・予約・決済等を一括で行うサービスであり、観光や医療等の目的地における交通以外のサービス等との連携により、移動の利便性向上や地域の課題解決にも資する重要な手段となるものです。 国土交通省においては、関係府省庁とも連携しつつ、MaaSの全国への早急な普及に取り組んでいるところであり、実証実験への支援を拡充するほか、MaaSに不可欠な交通事業者のキャッシュレス化や交通情報のデータ化などについても、財政面、ノウハウ面で支援し、MaaSによる移動の利便性向上を進めております。 都市と地方の新たなモビリティサービス懇談会 国土交通省においては、MaaSなどの新たなモビリティサービスの活用により
みにくいアヒルの子の定理（Ugly Duckling theorem）とは？
連載目次 用語解説 機械学習におけるみにくいアヒルの子の定理（醜いアヒルの子の定理： Ugly Duckling theorem）とは、何らかの「仮定（＝事前知識や偏向、帰納バイアス）」がないと「分類（＝類似性の判断）」は（理論上）不可能である、ということを主張する定理である。つまり分類やパターン認識において、あらゆる特徴量を客観的に同等に扱うことはできず、何らかの仮定に基づいて主観的に特徴量選択を行うことが本質的に必要であることを示す。 概念的にはノーフリーランチ定理に似ており、機械学習で必修の定理として一緒に学ぶことが多い。ノーフリーランチ定理は「あらゆる問題を効率よく解けるような“万能”の機械学習モデルや探索／最適化のアルゴリズムなどは存在しない」ことを主張する用語である。一方、みにくいアヒルの子の定理は「仮定／事前知識がない場合には、分類性能が高くなるような“最良”の特徴表現／特徴
学習が何で律速してるか、把握してますか？ - arutema47's blog
(最新SSD IOはPCIe x4でした。ご指摘ありがとうございます。） はじめに どの処理で律速しているか調べる 各処理の速度改善方法 データ読み込み速度の改善 データ前処理速度の改善 GPU処理速度の改善 コンピューティングについての他記事 はじめに Kaggle Advent Calendar 2022 8日目です。 突然ですが、あなたはDNN学習時にどの処理で学習速度が律速しているか把握してますか？ DNN学習には図に示すように大きく3つの要素があります： （SSDからの）データ読み込み （CPUによる）データ前処理 （GPUによる）DNN計算 学習時のデータの流れとしては SSDからデータが読み込まれ、CPUに送られる(SATA or PCIe) CPUにてaugmentationや正規化などの前処理が行われ、GPUにデータが送られる(PCIe x16) GPUにてDNNの計算・
帰無仮説(キムカセツ)とは？ 意味や使い方 - コトバンク
〘 名詞 〙 仮説検定でその当否を検定しようとする仮説。否定されることを期待する形で提出されるところからいう。[初出の実例]「直観が正しければ推計的仮説は否定される。その意味で帰無仮説と呼ばれることがある」(出典：推計学の話（1949）〈増山元三郎〉一) 数理統計学の用語で統計的仮説検定を行う場合に必要な概念である。例えばさいを100回投げて1の目の出た回数が30回もあって，期待される1/6の程度（100/6，すなわち16～17回程度）をこえて異常に多かったとしよう。30回以上は偶然現象としてわりあい起こりうることなのか，あるいはさいがゆがんでいるとせねばならぬのかが問題となる。そこで正しいさいとして100回投げ30回以上1の目の出る確率を調べると二項分布の計算から1%以下になる。すなわち，めったに起こらないはずのことが現実に現れたのであり，正しいさいとした仮説は容認しがたい。そこで仮説を
学習曲線 | 学習曲線を使用してモデルの過学習・学習不足を判断
2020.11.13 学習曲線は、訓練データのサンプル数と予測性能の関係を示したグラフである。学習曲線は、予測モデルが過学習を起こしているのか、それとも学習不足になっているのかを判断するて助けになる（Sebastian et al, 2017）。学習曲線の横軸は訓練データのサンプル数であり、縦軸は評価指標である。評価指標は、訓練データを用いて評価した指標と、検証データを用いて評価した指標の両方を用いる。 描き方としては、訓練データをダウンサンプリングしていきながら、学習と検証を行い、それぞれの評価指標を計算し、そして学習に使用したサンプル数を横軸に、そのときの評価指標を縦軸にプロットする。理想的なモデルであれば、サンプル数を大きくしたとき、学習データに対する予測精度と評価データに対する予測精度がほぼ同じ値に漸近する。その漸近される値があらかじめ設定した精度よりも高ければ、そのモデルがうまく
PoC（Proof of Concept） | IoT用語辞典 | キーエンス
PoC（Proof of Concept）よみ：ぴーおーしー（ぷるーふ・おぶ・こんせぷと） PoCとは、Proof of Conceptの略で、「概念実証」という意味です。新しい概念や理論、原理、アイディアの実証を目的とした、試作開発の前段階における検証やデモンストレーションを指します。 「概念実証」という言葉自体は新しいものではありませんが、IoT（モノのインターネット）やM2M、AI（人工知能）など「新しい概念」に基づいたサービス提供においては、付加価値やサービス、ソリューションの仕様を検証・実証する際に、重要なプロセスとなります。このような新しい概念によるサービスは、全体の仕様決定が難しいため、この概念実証（PoC）を繰り返しながら、少しずつ対応領域を広げていくことが適しているといわれています。
【初心者向け】 機械学習におけるクラス分類の評価指標の解説 - OPTiM TECH BLOG
こんにちは。R&Dチームの河野です。主な担当業務は機械学習モデルの開発です。 タイから日本に留学し、卒業後日本企業に就職していました。データ分析・機械学習の業務経験が3年程度で、R&Dチーム唯一の女性かつ外国人のメンバーです。 直近の仕事はディープラーニングによるクラス分類モデルの開発を担当しており、今回はモデル精度評価によく使われる評価指標について初心者向け説明させて頂きたいと思います。機械学習モデルの精度改善には課題に適切な評価指標の選択がすごく重要のため、各評価指標の理解が必要になります。分類モデル開発に興味を持っている方・挑戦してみたい方にご参考になれば幸いです。 基本的な用語 ポジティブとネガティブクラス 混合行列 評価指標 正解率（Accuracy） 適合率（Precision） 再現率（Recall） F値（F1-score） しきい値とprecision-recallのトレ
ドッグフーディングのすすめ - 自社サービスを積極的に使うべき理由
この記事はUX for the Massesからの翻訳転載です。配信元または著者の許可を得て配信しています。 Dogfooding – Why companies should use their own products 「ドッグフーディング」とは企業が自社の製品を使用することを意味する言葉です。 ドッグフーディングは奇妙な用語で、正確な起源はあいまいです。私が個人的に信じているのは、Kal Kan Pet Foodの社長が、ステークホルダーとのミーティングで毎回自社のドッグフードを食べていたのが起源であるという説です。残念ながら、現在のCEOがこの気高い伝統を続けているとは思えませんが。ドッグフーディングという言葉は、「自社のシャンパンを飲む」というわざとらしい言葉や、「自分のつくった料理を食べる」という機知のない言葉より、確実によいネーミングではないでしょうか。 ドッグフーディングは
「毎回ググってる」アジェンダ、コンセンサス…それって漢字じゃダメなん？ムカつくカタカナ語一覧を作ってみた
でもん @daemon_novel @sen82599650 レガシーなワードを使ってのコミュニケーションは、マーケットからのオーダーに対するレスポンスとして適切かの根拠が不明瞭なため、ディシジョンメイク用の材料を含め、リクエストについては持ち帰らせていただき、ステコミを開催の上、本日付にバックデートした議事録を送付させていただきます。 2020-08-08 09:45:35 オビ湾 @BenTatooine @sen82599650 ビジネスカタカナ語は口頭における''_''の疑似表現として便利なんだと思う。単に日本語そのままだと強調し難い意図をボールドや''_''が使えない会話において利用しているのでは。書面では逆にあまり見かけないですし。 2020-08-08 09:29:13
パンくずリスト - Wikipedia
GNOME（デスクトップ環境）のファイルの位置型パンくずリスト Dolphin（ファイルマネージャ）のパンくずリスト パンくずリスト（breadcrumb list）は、ウェブサイト内でのウェブページの位置を、ツリー構造を持ったハイパーリンクの一覧として示すもの。[疑問点 – ノート]パンくずナビ、トピックパス、フットパスとも言う。英語では単に“breadcrumbs”または“breadcrumb navigation”というのが一般的である。 ウェブディレクトリのような大規模なウェブサイト内で、利用者がサイト内での現在位置を見失わないようにし、ナビゲーションを助けるために使われる。「パンくずリスト」という名前は、童話『ヘンゼルとグレーテル』で、主人公が森で迷子にならないように通り道にパンくずを置いていった、というエピソードに由来する。 Curlieディレクトリのカテゴリの例： 各種資料
いまさら聞けない「デジタルツイン」
デジタルツインとは？ デジタルツインというキーワードをご存じでしょうか。近年、IoT（モノのインターネット）活用やデジタル変革（DX：デジタルトランスフォーメーション）の流れの中で耳にすることが多くなってきました。本稿では「デジタルツインとは何か？」について、5分で理解できるよう簡単に分かりやすく解説します。 デジタルツインが注目を集めるようになった背景 デジタルツインとは、そのまま「デジタルの双子」を意味します。フィジカル空間の情報をIoTなどを活用して、ほぼリアルタイムでサイバー空間に送り、サイバー空間内にフィジカル空間の環境を再現します。このサイバー空間上に物理世界の情報を全て再現することから“双子（ツイン）”と表現されているというわけです。 デジタルツインの環境を活用することで、フィジカル空間のモニタリングを行える他、シミュレーションなどを行うことができます。つまり、このサイバー空
心電図 - Wikipedia
心電図（しんでんず、英: electrocardiogram, ECG、独: Elektrokardiogramm, EKG）は、心臓の電気的な活動の様子をグラフの形に記録することで、心疾患の診断と治療に役立てるものである。心臓のみの筋電図とも言える。電気生理学的検査の代表的なものであり、日常診療で広く利用されている。 心電図は、心臓の電気的活動の様子を記録する 心電図は1903年にオランダの生理学者ウィレム・アイントホーフェンによって検流計で測定された。彼はこの業績によって1924年、ノーベル生理学・医学賞を授与されている。日本には内科学者の呉建により導入された。 相互運用性を進めるにあたりMFERを用いて継続的な心電図波形利用および医療施設間情報連携の実現に向けて国際標準規格（ISO）への標準化作業も進めてきた。SO/TS 11073 - 92001:2007 Health infor
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