ディープラーニングの限界 | POSTD
(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング： 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
「スラッシュルール」知っていますか？ -- 食品表示法で添加物表示が変わりました | 時事とトレンド | 食の2020年問題 | 商業界オンライン
表示例①と表示例②、どこか一カ所だけ違うところがあります。どこか分かりますか？ 筆者は、消費者向けだけでなく、事業者向けの講演でも、必ずこのクイズを出しています。消費者はもちろん、食品関連事業者であっても、違いに気付かない人、違いが分かってもその理由が分からない人がほとんどです。 大ヒントは「文字ではなく記号」です。 「、」の部分、どこか違っていませんか？ 正解は、酵母エキスと加工でん粉の間の「、」と「／」の違いです。表示例①では、酵母エキスの次が「、」ですが、表示例②では「／」になっています。 この「／（スラッシュ）」が意味するところは「／以前が原材料、／以降が添加物」ということなのです。 どこからが添加物か、一目で分かるようになりました 旧JAS法の原材料表示では、添加物以外の原材料に続き、何の区分けなく、続けて添加物を表示してもよかったわけですが、食品表示法では「原材料と添加物を明確
「悪い方が良い」原則と僕の体験談｜Rui Ueyama
ソフトウェアの世界には「悪い方が良い」原則という有名なエッセイがある。キレイにレイヤ分けされた一貫性のある良いデザインよりも、一見手抜きの悪いデザインのほうが実は良いときもあるという話だ。この逆説的なデザイン原則を僕は身をもって体験したことがある。それについてちょっと書いてみようと思う。 僕はlldというリンカの現行バージョンのオリジナル作者だ。リンカというのはコンパイラと組み合わせて使うもので、実行ファイルやDLLを作るのに使用される。lldはプロダクトとしてはかなり成功していて、標準のシステムリンカとして採用しているOSがいくつかあったり、GoogleやFacebookなど皆が知っているような大規模サイトの中で広く使われていたりする。 現在のlldは2世代目で、第1世代のlldは僕がプロジェクトに参加する前から存在していたのだけど、数年前にそれを捨てて一から書き直すということになった。
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