2018年5月19日のブックマーク (8件)

  • 危機感の話 - 余白

    常に危機感がある。これは自分が博士号も修士号も持っておらず、第三者から観測可能な価値を持っていないどころか、コンピューターサイエンスの教育を受けたことがないくせにソフトウェアエンジニアとして専門職に就いて生計を立てているのが根底にあるかもしれない。 プログラマーとしてインターネット上で活動しはじめたころからずっとアカデミーに対して劣等感がある。 自分がやっていることなんて高度な教育を受けた人間がちょっと参入してくればあっという間に淘汰されるだろうし、常に風前の灯火っていう感じがしてる。 正直なところ1年後に自分に仕事があるかどうかまったく自信がない。半年後すら曖昧だ。3年後なんてまったく想像もできない。 何をしても足りてない気がするから、毎日生き急いでいるような気がする。 当は価値がないかもしれないけども、少なくとも価値があると錯覚してもらうために、常に可能な限り優れた成果を出してそれを

    危機感の話 - 余白
    matsumoto_r
    matsumoto_r 2018/05/19
    僕の場合、博士号とってもそこからまた見える世界に直面して常に危機感を感じ続けている。知れば知るほど無限の広がりと自分の小ささを認識する。多分これは永遠になくならないから向き合って楽しいことをしてる。
  • How Machine Learning Is Eating the Software World

    Marc Andreessen famously said in 2011 that software was eating the world. Four years later, that trend has accelerated, only now it appears that machine learning technology is on the cusp of eating software, and that algorithms will take over the world, with a little help from their friends: the APIs. Not that this is a bad thing, at least not as Elon Musk envisions, with AI-powered overlords ensl

    How Machine Learning Is Eating the Software World
    matsumoto_r
    matsumoto_r 2018/05/19
    “The future of software engineering is going to be transformed with data science and machine learning. Software is eating the world and machine learning is eating software.”
  • The future of deep learning

    This post is adapted from Section 3 of Chapter 9 of my book, Deep Learning with Python (Manning Publications). It is part of a series of two posts on the current limitations of deep learning, and its future. You can read the first part here: The Limitations of Deep Learning. Given what we know of how deep nets work, of their limitations, and of the current state of the research landscape, can we p

  • ディープラーニングの限界 | POSTD

    (注:2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with PythonPythonを使ったディープラーニング)』 (Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています(例:著書の1章から8章を読んだ人)。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング: 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。

    ディープラーニングの限界 | POSTD
    matsumoto_r
    matsumoto_r 2018/05/19
    良い解説
  • マイニングプールの収益配分と攻撃手法

    5. 5©Gunosy Inc. 復習:マイニングって? ブロックチェーン上で、トランザクションの承認・検証する作業。  不正がないか皆で検証を行い、その総計算能力でブロックチェーン 全体の改竄耐性を担保する。インセンティブあり。  ブロックの各種検証の後、ブロックのハッシュ値がある値以下にな るまで全員でひたすら計算を行う – ブロックの中身は、トランザクションや任意のnonce値など。 Nonce値をひたすら変えて試す。 – 一番早くnonce値をみつけてブロードキャストした人がマイニ ング成功、報酬獲得! – この難しさをdifficultyとよび、ビットコインでは10分に1回成 功するように調整されます  2018/02/14 マイニング報酬は1ブロック12.9BTC(約1290万) – 1日22億円がうまれている! マイナー視点では、計算を大量に行うほどお金がもらえる 6.

    マイニングプールの収益配分と攻撃手法
  • モナコインへの攻撃から、ブロックチェーンへの攻撃やマイニングを深掘りする - Gunosy Blockchain Blog

    こんにちは。ブロックチェーンやマイニングについて研究している榎 (@mosa_siru)です。 2018年5月15日に、Monacoinのチェーンが攻撃されたようです。 今回は、事件そのものというより、それを通じてPoWやその攻撃手法、マイニングについて改めて深堀りしようかと思います。 ブロックの承認数 確率的finalityとトレードオフ Block withholding attack Selfish miningの研究について マイニングの中央性とハッシュアルゴリズム 対策 終わりに 宣伝 手前味噌ですが、マイニングについての基的な理解はこちらを御覧ください。 tech.gunosy.io ブロックの承認数 まずご理解いただきたいのは、今回は最長チェーンが変わっただけで、「バグを突かれた」「ブロックチェーンのデータが改竄された」という話はありません。また、「6ブロック承認で送金が

    モナコインへの攻撃から、ブロックチェーンへの攻撃やマイニングを深掘りする - Gunosy Blockchain Blog
    matsumoto_r
    matsumoto_r 2018/05/19
    わかりやすい
  • mineoの「通信の最適化」、2018年9月末に解除が可能に プレミアムコースの返金も

    ケイ・オプティコムが5月17日、MVNOサービス「mineo」で実施している「通信の最適化」について、今後の対応を発表した。 同社は、通信が著しく混雑する際にデータの圧縮やパケット再送を抑制するなどの最適化を、2018年4月10日から実施している。その際、事前にユーザーへ告知せずに実施したことから非難が集中。スタッフブログで謝罪しつつ、最適化の仕様や課題を検討していく、としていた。 17日に告知した今後の対応で、ユーザーに大きな影響があるのは2つ。1つが、2018年9月末をめどに、最適化の適用/非適用を選択できる仕組みを導入すること。現時点では、通信の最適化をユーザーが解除する手段はない。 もう1つが「返金」について。最適化を開始したのは2018年4月10日だが、一部のペーシング検証やチューニングは2017年8月末から実施していることが判明。この最適化は、専用帯域を利用して混雑時でも快適な

    mineoの「通信の最適化」、2018年9月末に解除が可能に プレミアムコースの返金も
  • 新作ガンダムの「作画」が圧倒的に凄い理由 | ゲーム・エンタメ | 東洋経済オンライン | 経済ニュースの新基準

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