【DB概論】正規化の手順
正規化とは、データを一元管理するための理論です。 1データ1箇所の原則を実現するために、1970年にE.F.Codd氏がリレーショナルモデルの理論として提案しました。正規化の理論は、データの冗長性を排除し、更新時の整合性を維持しやすくすることを目指しています。 具体的には、属性間の関連性を分析し、属性の最適なグループ化を図ることを目的としています。 一般には第3正規化まで行えば十分といわれていますが、本来は、あてはまる場合にはきちんと第5正規化まで行う必要があります。 まず、正規化の処理をする際によく出てくる関数従属という用語の意味を復習しておきましょう。 ◎ 関数従属とは ある属性Aの値が決まると他の属性Bの値が一意に決まるとき、「属性Bは、属性Aに関数従属である」（A→B）といいます。 完全従属とは、2の属性A、Bの間でA→Bが成立し、Aが複数の属性の集合で成り立っている場合、Aのいか
ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
“消費の時代”から“生産の時代”へ - デマこい！
ニコニコ動画やPixivなどの登場する“前”と“後”で、私たちの価値観は大きく変わってしまったようだ。「カッコよく 消費すること」が至上の価値だった時代から、「カッコよく 生産すること」が重視される時代になった。商品や情報をただひたすら飲み込むだけでは、もはや“カッコ悪い”と見なされる。制作物や情報を発信してこそ“カッコいい”と評価される――。 本当に、そういう時代になったのだろうか？ 本当だとしたら、変化の原因は何だろうか？ １．情報爆発 いまの中高生には想像できないかもしれないが、かつて“消費の時代”があった。いい年した大人たちが、あるいはすべての子供たちが、消費しかしない時代があった。CM放映されたものをいち早く買ったやつがカッコいいと見なされる：そういう時代が本当にあったのだ。 Beforeニコ動の時代では、「カッコよく 消費する」ことが重要視されていた。自我を確立するためには、他
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【生活】買って、得したな～と思うもの 43品目 てんこもり。
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