2014年読んだ本ベスト5
あけましておめでとうございます。 今年は100冊！と大見得を切って始まった2014年ですが、数えてみたら50冊でした。 一昨年と変わらず。 昨年は、本を読むよりも手を動かすことが多かったのですが、それでもペースは維持できたのかなぁと。 このところの興味がだんだんと、技術や製造から、組織・リーダー論ときて、起業、経営、会計、法律を経て、経済、政策、政治と、ずいぶん遠くへ来たものだと思う日々です。 毎年書いている、良かった本5冊です。 ご存知ポール・グレアム率いる、シリコンバレーの謎のスタートアップ支援組織。 投資するだけではなくて、企業として成長するために必要なある種の教育も行う、大学院を出た後のビジネススクール的な役割も担っているようだ。 これはすごく重要なポイントな気がしていて、単に資金を投下すれば成功するわけではなくて、起業家としての成長を促す必要がある、成長しなくては成功しないという
今、人工知能研究で何が起こっているのか
半年前くらいに書いた草稿が、投稿されずに残ってたのでちゃんと書きました。 最近、人工知能という言葉がまた流行しているような印象を受けます。 ブームということの本質は2つ有ると思っています。 1つは学術会で、最近良い成果が立て続けに出てきたという側面です。 もう一つは、それに呼応して大きな会社、特にIBMやGoogle、Facebookといった大きなコンピュータ系、インターネット関連企業が力を入れていることが大々的に報道されたことです。 両者はもちろん関係していて、いくつか技術的ブレークスルーがあって、それが企業の投資を呼んでいる、それと呼応するように学術的な成果が企業からでているという、正のスパイラルが生まれている様に見えます。 こうした流れをいち早くとらえた新書として、「クラウドからAIへ」という本があったので読んでみたのですが、一般のビジネスマンを意識して、歴史、現在、未来について大局
自然言語処理勉強会@東京に参加しました
@nokunoさん主催の自然言語処理勉強会@東京で「統計的係り受け解析入門」というタイトルで話をしてきました．資料はこちらにおいておきます．CKYアルゴリズムに関して質問が多かったので，説明を加筆しました． 内容は「入門」と銘打っておきながら，3rd order Eisnerまで紹介するアレな内容．どういう方が出席されるかわからなかったので，ちょっと最新の話題も入れてみたかったのでした．もともと社内セミナーで使った資料を半分流用しています． Eisner法の理解の肝は，三角と台形がCFGにおける非終端記号に相当している，三角が三角と台形に分割されるというルールが，CFGにおける書き換え規則に相当している，という点が理解できれば後はCFGの知識で理解できます．この記法に慣れてくると，例えば3rd orderの論文はほとんど図を見るだけで理解できます :) 割愛しましたが，本当はこのあとスコア
iPadを買いました
iPadを買いました。一通り自分が想定していた範囲で使った感想では、70点くらいです。Webや写真周りの出来はとても良いですが、やはり懸念だっpdf周りはいまいちです。入力まわりは想像よりはずっといいですが、手足のようには使いこなせません。それから、safariに対応していないwebページも案外多くて、今書いているbloggerもそのひとつです。 そもそも新しいものぎらいのunnoが何で買ったのかという点から。最初から自宅での利用を想定していました。研究周りの作業は会社のノートPCでやるようになってから、自宅のデスクトップが冗長に感じてきました。うるさいし、ソファーの方がすわっててらくです。実家にいた頃はデスクチェアしか自室になかったですし。気づくと、写真以外はほとんどwebとメールにしか使っていません。朝、ニュースや天気を確認したりするには起動も遅すぎます。最初ネットブックも考えたのです
動的計画法は再帰で表せ
動的計画法の説明は常に再帰関数で書き表すことにしています．いやゆるメモ化再帰です．参照透過な関数は，同じ引数に対して同じ値を返すので，保存しておけばいいという感覚です．計算量の見積もりも簡単で，引数の異なり数に関数中のループの上限をかければおしまいです．特に再帰で書くことに慣れていれば自明に書けますし，テーブルを使ったDPと違って，ループの順番を意識する必要がありません．このテクニックは学部時代に@ohkuraに教えてもらいました．関数型言語に触れた今でこそ当たり前に見えますが，当時は目から鱗だったのを覚えています． メモ化再帰と不動点に関する@kinabaさんの日記や，プログラミングコンテスト的には@chokudaiさんの記事が参考になります． 今更ですが，ちょっと例で説明します．フィボナッチ数を計算する関数fib(x)は再帰式で，fib(x) = fib(x - 1) + fib(x
構文解析と情報科学
そろそろ論文紹介記事を書いてみます． NLP2010のプログラムにもあるとおり，しばらく係り受け構文解析周りをやっていました（います）．私の出身研究室では構文解析をやっている人がたくさんいたのですが，最近その面白さがなんとなくわかってきました．いや，一応私も2年間日本語係り受け解析の演習担当やってたよ！ 構文解析のおもしろさというのは，言語学，機械学習，プログラミング，情報科学が非常にバランスよくミックスされた問題で，いろんな定式化の仕方や，いろんな技術が，いろいろな組み合わせで，かつわりとキレイな形で程々の難しさに仕上がっているあたりにあると思います．今日は，特に情報科学的教養が大事でしたという話を3つ． Non-Projective Dependency Parsing using Spanning Tree Algorithms Ryan McDonald, Fernando Per
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