高校生までは、留年（原級留置）は、全日制の普通科の高校であれば、たいていの学校においては１パーセントにも満たない少数の生徒のことであろうかと思います。 けれども、大学ではそうではありません。文部科学省の学校基本調査によれば、４年制学部を４年で卒業するのは、入学者のおおよそ８割弱です。超過して在籍せずに４年で退学したり、それ以前の学年ですでに退学している学生もいますので、残りの約２割のすべてが５年目に突入するわけではないのですが、それでも高校の場合と比べれば桁違いに多くの学生が既定の年限を超えて在籍します。留年も含めてとにかく卒業までこぎ着ける人は、入学者のおおよそ９割です。 京都大学においても事情はほぼ同じです。ただし学部により留年の発生率はかなり違っており、入学定員の３割台に上る学部もあれば、１割台に留まる学部もあります。けれども、大学全体ではおおよそ２割の学生が留年しています。 これだ

深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか？」 2018.01.08 Updated by Ryo Shimizu on January 8, 2018, 08:29 am JST あけましておめでとうございます。 先日、MIT Technology Reviewにこのような記事が掲載されていました。 深層学習の過大評価は危険、ウーバーAI研究所の前所長が指摘 この論文を発表したのはニューヨーク大学の心理学者のゲイリー・マーカス教授。心理学者ということで、我々情報工学の立場とはまた違う立場で深層学習にできることとできないことを分離しています。 筆者はこのニュースを見て最初は反発したのですが、原文を読んでみると現状のディープラーニングの課題についてよくまとまっているのではないかと思いましたので紹介します。原文はこちら ■ディープラーニングの限界 マーカス教授によると、ディープラー

今や1日に300万人以上が利用するAirbnbですが、リリース初期は1000人程度の規模でした。初期プロダクトの仮説検証とグロースにcraigslistを利用していた事はかなり有名です。 Airbnb: The Growth Story You Didn’t Know 他にもUberやEtsy, indeed等がcraigslistの一部カテゴリの代替として機能し、成長しました。彼らは単にcraigslistを切り出しただけではなく、そこで行われていた取引の問題を整理し、体系化された文化を作る事で安心かつ使いやすいプラットフォームとなり、ユーザーを引き込みました。 本当に強いニーズがあり、方法が確立されていない課題には、多くのユーザーが独自の方法で課題解決をする”カオスな文化”が生まれます。 “カオスな文化”はソーシャル上に見え隠れしていて、これを見つけ、体系化する事で、0→1、1→10の

はじめに よくよく考えると今日クリスマスイブらしいですが、残念ながら記事書くぐらいには予定がないです！ クリスマスの高円寺は逆にとても空いているのでオススメですよ！ 色々と進捗あって【React Native】良さげなコンポーネント紹介が古くなってしまったのでそれ以降変更あったり、新しいやつみつけてたりするので改めての報告です。 去年と同じものを紹介したりしてますが、それはとても良かったり、情勢に変化があったパターンは紹介しています！ 僕もまだまだ知識浅いのでこっちだぜ！これもあるよ！などあればお教えいただけますと幸いです！ 今年は僕がこの記事を書いた地点のスター数を記載しています！ ルーティング react-native-router-flux　★：6048 バージョン追えていない感と進んでいない感が半端なくなってきた頃合いですが、色々と触ってみた感じ、（動く環境なら）一番ちゃんと動くん

はじめに 明けましておめでとうございます。今年もよろしくお願いします。 たまたま昨年末に、Facebookの謎な対応により始めてしまったはてなブログ、「次書くかどうかわからない」とは書きましたが、次も書いてみることにしました。 なぜそう思ったか、理由は2つあります。1つは、日頃はTwitterかFacebookばっかりやっている自分ですが、そっちだとどうしても書いたものが流れてしまって、あとから自分で見返したくても見返せないこと（特にFacebook。TwitterはTwilog使ってるのでまだマシ）。 もう1つは、とある本について、どこかに書き留めておきたいなぁ、と思ったこと。 その本の名前は、『仕事ではじめる機械学習』です。 仕事ではじめる機械学習 作者: 有賀康顕,中山心太,西林孝出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2018/01/16メディア: 単行本（ソフトカバー）こ