告知ページをレポートリンク集ページに変更しました。 大変遅くなりまして申し訳ありません。 ※旧告知ページへはこちらからどうぞ KOH様、諭吉様、カピトン様、鸚鵡様、wrong025様のレポートを掲載させていただきました。 レポートを作成された方は是非掲示板かメール(@を半角に変えてください)でお知らせください。 受験票(無記入)、試験問題冊子、マークシートおよび当日の写真を用意しました。 顔バレは極力避けたつもりですが、気になる点がありましたらご指摘ください。 また、試験問題冊子、マークシートがサーバー側で削除されることがあるようです。 その際はお手数ですが、掲示板かメールにてご連絡ください、
▼ 確率ロボティクス(Thurn, Burgard & Fox) を、買ってしまいました。タイトルにビビッときたから。 脳の基本原理は確率論的な最適化問題を解く事だと言うのが私の意見だ。 良く言われる「脳の凄いところ」は 不良設定問題を解ける、 ノイズがある状況でもロバスト、 (視覚認識などに見るように)速い ところだ。 この3つの特徴はどれも確率論的最適化問題のフレームワークが脳の原理であると考えれば理解できる。 不良設定問題を解けるのは、過去の全経験に照らして圧倒的な多数になっているものを解として選ぶからだ。 ノイズに対してロバストなのはまさに確率論の特徴だ。 そして、同じ問題の確率論バージョンと古典バージョンを比較すると確率論バージョンの方が、中間の素子数は増えるけど、計算的に浅くなる傾向がある。 だから速いのだ。 (確率論と不良設定とロバストさの関係については、大体どの研究
▼ 確率ロボティクス(Thurn, Burgard & Fox) を、買ってしまいました。タイトルにビビッときたから。 脳の基本原理は確率論的な最適化問題を解く事だと言うのが私の意見だ。 良く言われる「脳の凄いところ」は 不良設定問題を解ける、 ノイズがある状況でもロバスト、 (視覚認識などに見るように)速い ところだ。 この3つの特徴はどれも確率論的最適化問題のフレームワークが脳の原理であると考えれば理解できる。 不良設定問題を解けるのは、過去の全経験に照らして圧倒的な多数になっているものを解として選ぶからだ。 ノイズに対してロバストなのはまさに確率論の特徴だ。 そして、同じ問題の確率論バージョンと古典バージョンを比較すると確率論バージョンの方が、中間の素子数は増えるけど、計算的に浅くなる傾向がある。 だから速いのだ。 (確率論と不良設定とロバストさの関係については、大体どの研究
ある日の会話より。 A「あのさ」 俺「ん?」 A「1万年と2千年前からあ・い・し・て・る〜ってやつあるじゃん」 俺「ああ、アクエリオン?パチンコのCMのインパクト強いよな」 A「うん、それでさ。あれって要するに1万2千年前だろ?って一瞬思いそうになるだろ?」 俺「一瞬っつうか、そういうことじゃね?」 A「いや、違うんだよ」 俺「ほう」 A「確かに普通に考えると1万年+2千年で1万2千年な気がするよな、つまりこうだ」 俺「ああ……つうか、わざわざそんなの作ったんか」 A「そうだ。まあそれはどうでもいい」 俺「わかった、とりあえず続けれ」 A「俺の仮説ではだな、そうじゃないんだよ」 俺「というと?」 A「あれはだな、1万年前からと2千年前からの二段階で愛してるんだよ」 俺「普通に意味わからん」 A「だよな、そう言うと思った。これを見るんだ」 俺「ふむ?」 A「つまり、こういうことだ」 俺「どう
そうそう人月はなくならない。世界の何処だってヒトを売るときは人月だ。同じヒトを買うならユーザー企業が直接雇用した方が方が安いし組織の壁がなく合理的だ。米国で日本よりパッケージの活用が進むなど合理的な情報システムが構築されやすいのは、一時的なコンサルティングやプロフェッショナルサービスはともかく、システムの企画とか調整はユーザー企業の従業員が行っていることが大きい。きっちり業務プロセスから見直すことができるし、ちゃんとコストを下げるインセンティブが働いているのだ。 日本でそういった企業が少ないのは、ジョブローテーションの中で情シス部門のスペシャリストを育て、しかるべき処遇を用意することが難しく、減点法の人事評価ではリスクを取って新しい技術を導入するより、付き合いの長い業者に丸投げして失敗を避け、或いは失敗しても責任を押し付けた方が得だからだ。 つまりユーザー企業の発注能力が低いとか、重層的な
イカレ仲間である友人、物理学者の田崎晴明さんがぼくの始めたばかりのこのブログ をご自身のHP( これ) で紹介してくださったので、 なんかあっという間にアクセス数が100倍くらいになった。 今回は、その田崎推奨記念ということで。 田崎さんとは、ネット内のとある場所で、いろいろな議論をさせて いただいていて、話題は多岐にわたるけど、大好きなアイドル談義は 今回はおいといて、彼との数々の議論の中から確率論の話題を取り上げようと思う。 これは、お互いに忙しくて現状ペンディングになっているものだ。 それは、「もうそろそろいいかげん、確率論の新しい時代に入ろうよ」 とぼくが提案したことから始まった議論である。 現在の確率論の定番は、コルモゴロフの公理化したもので、 次のような公理から成るものだ。 (1) 空事象には数値0を割り当て、全事象には数値1を割り当て、 一般の事象には0以上1以下の数値を割り
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