実験医学別冊：Pythonで実践 生命科学データの機械学習〜あなたのPCで最先端論文の解析レシピを体得できる！
はじめに【清水秀幸】 コード・データのダウンロードについて 第1章 機械学習の概要とライフサイエンス研究への応用【清水秀幸】 1.1 AlphaFold2 の衝撃 1.2 機械学習速習 1.2.1 機械学習とは何か？ 1.2.2 機械学習が行うこと 1.2.3 データの「学習」を紐解く 1.2.4 データを丸暗記してはいけない 1.2.5 機械学習の性能指標 1.2.6 教師なし学習 1.3 深層学習ことはじめ 1.3.1 ニューラルネットワークの基本構造 1.3.2 ニューラルネットワークの学習 1.3.3 さまざまなニューラルネットワーク 1.3.4 転移学習のパラダイム 1.4 生命医科学への機械学習の応用 1.4.1 ゲノム・トランスクリプトームへの応用 1.4.2 タンパク質・創薬への応用 1.4.3 バイオテクノロジーへの応用 1.5 おわりに 第2章 Google Colab
未来を既読にする一冊『SF超入門』
治療法がない疫病の感染者に、人は、どれだけ残酷になれるか。脅威を恐怖として煽るマスコミのせいで、防疫と差別を取り違える輩が登場し、およそ人とは思えないような残酷なことを平気で実行する。 「健康」が義務化され、不健康であることが罪となる社会では、自分の体を自分で自由にすることすらできない。健康が強制される管理社会において、最終的に支配する対象は「心」になる。 現代日本の話ではなく、サイエンス・フィクションの話をしている。 物語であるにも関わらず、恐ろしいほど「いま」「ここ」を示している。コロナ差別や、背番号で健康管理をする時代のずっと前に、作品は世に問われ、エンタメの形で消費されてきた。 だから、物語が現実の形で登場するとき、「ああ、これは読んだことがある」と気づくことができる。目の前で進行する出来事に対し、「これは履修済み」として受け止めた上で、その物語を比較対象にしながら、是非を検討でき
言語学とは理系のものか？文系のものか？『言語はこうして生まれる』
7000をも超える体系があり、音声や文字の組み合わせは多岐に渡り、かつ同じものであっても時代や場所により変化する。言語というものは、数えきれないほどの多様性を持っているといえる。 一方、そうした変化は些末なものであり、音と文字によって表す語と、語どうしを規則的に並べることによって成立していることに変わりはない。規則性の差異は表層的なものであり、言語としてはただ一つといえる。 言語は多様か一様か、言語学を巡る、文系 vs. 理系の仁義なきバトルが繰り広げられるのが本書だ。 この記事ではバトルの概要とともに、どちらの立場においても欠けている視点を紹介する。 言語とはジェスチャーゲームのようなもの 本書によると、現代の話し言葉は複雑で、無秩序で、規律に反しているように見える。 完璧な理想形があり、それが崩れているというよりも、最初から複雑でカオスなのだ。そんな無秩序でコミュニケートできるのだろう
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