アレルギーとか障害とか虚弱体質で、本来は自然に淘汰されるべきだった人が医学の技術で生き延び、子孫を残してるのって、実は人類にとってとんでもないリスクなんじゃないかと思っている。
- はじめに - 当ブログでは恒例になっている、献本されたので筆者に媚を売るシリーズです。 今回は10/9に発売予定の「Kaggleで勝つデータ分析の技術」という書籍なんですが、既に発売前にしてAmazonベストセラー1位。豪華著者陣とKaggleにおいては日本有数の起業と言っても過言ではない、DeNA株式会社の豪華レビュワー。筆者がブログを書いていたり、u++さんがめちゃくちゃ丁寧な書評を書いていたり、Kaggle Grand Master各位の薦めツイートも出てきた段階で、もう私が媚を売る必要すらないと思いますが、良かったので感想だけでも残しておければと思います。 Kaggleで勝つデータ分析の技術 作者: 門脇大輔,阪田隆司,保坂桂佑,平松雄司出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2019/10/09メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログを見る 端的に言えば、テーブ
技術者にとって、企業の経営者や事業サイドの人たちの「ITへの無理解」はものすごく腹立たしいはずだ。特に経営者がITを理解していないと本当に困る。しかもITへの無理解は技術者の仕事に対する無理解につながる。そうでなくても日本では技術者の専門性を軽視する企業が多い。ITの専門家としては耐えがたいと思う。 ITベンダーの技術者もきっと同じ思いだろう。上司から「お客さまに寄り添え」と気色悪い指示を受けているから我慢しているとは思うが、素人化した客のIT部門の無知から来る要求はやはり腹立たしいはずだ。客から「そんなの簡単にできるだろうから、やってよ」などと言われると、「少しはITを勉強しろ!」と叫びたくなるに違いない。 言うまでもないが、今やITに関する知識はビジネスに必須である。だから、技術者以外のビジネスパーソンはITを学び、業務に必要なら使いこなせなくてはいけない。さらに言えば、誰もがスマート
画像認識や自然言語処理といった技術の進化で、機械は人間と同じように周囲の環境および言葉を認識できるようになってきている。最近では機械が文章を書いたり、絵を描いたりする例も出てきた。今回は、こうしたコンテンツ生成の事例や技術についてまとめた。 AIがスポーツ記事を作成 米国のローカルメディアRichland Sourceが開発した「LedeAI」は、スポーツ記事を作成するAIだ。さまざまなスポーツの試合結果を共有するサイトScoreStreamから高校スポーツに関するデータを取得し、あらかじめ学習させたスポーツニュースの記事構成パターンに当てはめて記事を作る。 2018年に行われた実証実験では、6カ月間で1万8000本以上の記事を書き上げた。作成された記事を人間がチェックしたところ、その内容に誤りはなかったという。ScoreStreamを見ても必要な情報は手に入るが、記事としてまとめたほうが
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 機械学習を完全に独学でやった者です。今回は自分は様々な教材を使ってきましたが、その教材のうち動画についての感想を述べていこうと思います。 具体的には ・Udemy ・Coursera(machine learning) の二つを経験したので、それぞれについてのレポートをします。 自分はUdemyではとても多くの講座を見てきたのでそれぞれについてレビューしていきます ちなみにこれが自分が行ってきた講座一覧です ではまずUdemyから見ていきたいと思います。他にもいくつかの動画を見ましたが、その中でもオススメなものをピックアップして説明して
医者なんか目指したの本気でミスった。 やれ誤診だ ヤブ医者だ ちゃんと診てくれないだ 常にビクビク患者様の動向伺って 患者様は 大した用でもないのに救急車使ってご来院なさったり 予約時間すっぽかしたり 外来で待たされたってブチ切れてきたり テレビ見て不安になったとか言ってトンチンカンな病気の名前出してくるし スピ系に走ってわけわかんない水だの信じて治んない段階まで癌放置した後病院来て「何もしてくれない!」とか言うやついるし 妊娠してません!絶対してません!とか言うけど妊娠検査したら陽性で親の手前言えなかったとか 妊婦だけど検診行く暇がなくて放置して突然破水して何もわからず救急車で運ばれていきなり出産とか 手に負えないよはっきりいうけど そらわかってるよ本当に大変な人がいるって言うのは こっちだって本当に大変な人救うためにここまで勉強してるんだよ その人たちに言ってるわけじゃない。それは当た
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