SaaSのバイブル発見 - 成功しなきゃ、おかしい - 「予測できる売上」をつくる技術 #SaaSLovers｜伊藤浩樹（H.Ito）
この記事は #SaaSLoversバトンブログ企画の15日目のやつです。 前回の#SaaSビジネスアドベントカレンダーも参加させていただいてその縁で今回も参加！ というわけで、こんにちは！！アルプ代表の伊藤です！ 「Scalebase」というSaaS・サブスクリプションビジネスの効率化・収益最大化プラットフォームの開発・運営をやっております。 今日は本の話をします！540ページの本の話なので、めっちゃ長いです！ （前置き）昔、あるSaaSベンチャーの社長から、「SaaSやるならこの本読むしかないですよ。」とある英語の本"From Impossible To Inegvitable"を勧められました。「ここに全て詰まってますから！！」と。買ったものの、ふーん、、、英語か、、、と全然読み進められなかったあの本。 実は先々週翻訳版が出ており、駆け込み読破いたしました！読み進めれば読み進めるほど、
AI、わからない。｢マシンラーニング｣と｢ディープラーニング｣って何がちがうの？2024.05.30 08:0013,943 Lucas Ropek - Gizmodo US ［原文］ （ そうこ ） 初めてChatGPTを使ったときの驚きも今はむかし。すっかり慣れてきてしまった今日このごろ。 AIがいたるところに進出してはいるものの、AIが結局なんなのか、どんな技術なのかはいまひとつわかっていません。マルチモーダルとか、ディープラーニングとかマシンラーニングとか、よく耳にする言葉はあるんですけどね。 AI開発に欠かせないという｢マシンラーニング｣ってなんですか？ ｢ディープラーニング｣ってなんですか？ そもそもAIってなんですか？AI。Artificial Inteligenceの頭文字をとったもので、日本語では人工知能のこと。いつの日か、マシン自身が｢考える｣ことができるようになるのが
新しい知識を深める感覚というよりは、古い価値観から逃れる重要性
あなたがこれから新しいことを学びたい、と思っている時に、意外にもネックになっているところは別のところにあったりします。 基本的に何かを認知するときには、これまでの知識をもとにして、次の知識を認識しようとするもの。 これまでと同じ問題意識でいることによって、次のステップに進めていないところがあるかもしれません。 普段から前までこのやり方でやっていたから、これまでのやり方を変えるつもりはない、と考えてしまう方にとっては、要注意ポイントです。 そうした意味では、頭の中を空っぽに出来る人のほうが、スムーズに知識を吸収できることもあったりします。 古い価値観によって、次に必要なパターン認識を見えなくさせてしまうことも少なくありません。 これまでの経験や実績があって、その延長で思考の根拠も求めたくなってしまいます。 とくに自分は○○だから、○○できない、とった因果関係は、これまでの経験や実績をベースと
啓蒙思想2.0―政治・経済・生活を正気に戻すために 作者:ジョセフ・ヒース NTT出版 Amazon 心理学者のジョナサン・ハイトは、『社会はなぜ右と左にわかれるか』などの著作や諸々の記事などで、人間には「部族主義」の本能（バイアス）が備わっていることを何度も強調している*1。他の点ではハイトの主張を批判している哲学者のジョセフ・ヒースや心理学者兼哲学者のジョシュア・グリーンですら、人間に「部族主義」の本能が備わっていることは認めている。 そして、部族主義は、しばしば人種差別主義の原因となる。ただし、部族主義は必ずしも人種差別主義を引き起こすわけではない。部族主義それ自体は本能に根差したものであるが、部族主義が人種差別主義として表出されるかどうかは、状況や環境による。これが、『啓蒙思想2.0』の13章の前半でヒースが行っている議論のポイントだ。 一部の心理学者は、実験の結果を用いながら、「
離見の見から、パターンの例外を探してみる
自分の持つ思い込みを意識にあげるためには これまでに得ることが出来た 知識や経験をもとにして生み出してきた パターン認識から離れてみることが大切になってきます。 これまで１つの専門性の中で生きてきた方ほど その分野についての知見は深いものがあったとしても そこから知識や知見の広がりを 持たせられないことがネックになって 現状に頭打ちになっていると感じられるものがあると言われます。 あるところまでは伸びても そこから先にいくためには どうしても現状のパターン認識とは違ったところから 自分を見つめ直して、価値観を更新していくことが その分岐点になってくることもあります。 知識や知見の認識を決めているのも その大枠となる全体像の認識があるように 自分が認識している問題を どんな切り口から見つめ直すのか、という 全体像が変わることによって そこまでの知識、知見の位置付けとなる 関係性を見つめ直して
点ではなく、線でつないで、面で捉えてみる重要性
どんな問題でも、１つの視点からみるのではなく、別の見方がないだろうか？と視点を切り替えることが大切。 複眼的な視点で物事を捉えることから、これまでとは違った風景が浮かび上がってくることもあります。 これまでには別の問題だと思っていたことでも、実は繋がっていたということもあるかもしれません。 物事を１つ上の視点で捉えるということは、思考の流れをシンプルに変えていくこと。 具体的なことの間にある共通点を見いだしていくことでもあります。 現状の自分が見てきた世界観に、相手の視点を包摂していくプロセスからも見出していくことも出来ます。 目の前の問題に対して、自分が肯定的に捉えられていることでも、否定的に観ている人もいるのかもしれない。 自分とは逆の意見を持つ人が、どのようなロジックを持っているのだろうか？と見ることが出来れば、逆向きの視点が入ることになります。 現状の自分とは違った意見があるからこ
この宇宙において高度な知的文明を築いているのは地球人だけではなく、地球以外の惑星にも高度な文明を持った宇宙人が存在している可能性は十分にあると考えられており、研究者らは観測データを分析して知的生命体の兆候を探っています。新たにオーストラリア・カーティン大学の国際電波天文学研究センターで主任研究員を務めるダニー・プライス氏らの研究チームは、「宇宙人が発する信号をAIを用いて検出する試み」についての研究結果を発表しました。 A deep-learning search for technosignatures from 820 nearby stars | Nature Astronomy https://doi.org/10.1038/s41550-022-01872-z AI is helping us search for intelligent alien life – and we’
第3次AI（人工知能）ブームをけん引してきたディープラーニング（深層学習）。その先駆者で“ディープラーニングの父”とも称されるのが40年以上も前にディープラーニングの原型といえる「ネオコグニトロン」を考案した福島邦彦氏である。ネオコグニトロンは学習機能を備えた多層の神経回路モデルであり、ディープラーニングの一種で広く利用されている「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」に大きな影響を与えた。 今もネオコグニトロンの改良を続ける福島氏に、ネオコグニトロンの仕組みや考案したきっかけ、改良点などを聞いた。インタビューには東京大学の松原仁 次世代知能科学研究センター教授が同席。AI研究者の立場から、ネオコグニトロンの意義や日本で同種の研究が広まらなかった理由を解説してもらった。 この前編では、福島氏による解説を主にお伝えする。 2021年4月に福島さんが、世界的な学術賞である「バウワー賞」（主
1972年、米カリフォルニア大学バークレー校への留学から帰国し、南山大学に就職した野中郁次郎は、米国で身に付けた事例研究（ケーススタディー）の手法を駆使して研究活動に邁進（まいしん）した。 帰国して日本の経営学界を見渡すと、独自の理論を展開する学者がほとんどいませんでした。一言でいうと、外国の経営学の解釈学だったのです。外国の文献を読み、海外の著名な学者が「こう言った」と引用しながら細部に立ち入っていくスタイルです。訓詁（くんこ）学といってもよいでしょう。ドイツの文献を参照する研究が主流でした。文献研究でも、独自の解釈を加え、新しい概念や、命題を打ち出せればよいのですが、海外の文献紹介の域を出ない論文が大勢でした。 経営学に限った話ではありません。日本は戦後、経済復興を遂げた後、高度成長を続け、先進国の仲間入りを果たしました。しかし、学問の世界ではなお「輸入学問」が幅を利かせていたのです。
Samsungがスマホ修理中に個人情報を盗み見られることを防ぐ「修理モード」を公開、Galaxy S21から順次アップデートへ
人気スマートフォンシリーズ「Galaxy」を展開するSamsungが、スマートフォンを修理に出す際に重要なデータを保護して情報の流出を防ぐ「修理モード」を公開しました。 삼성 갤럭시폰에 ‘수리 모드’ 추가…개인정보 유출 원천 차단 – Samsung Newsroom Korea https://news.samsung.com/kr/%ec%82%bc%ec%84%b1-%ea%b0%a4%eb%9f%ad%ec%8b%9c%ed%8f%b0%ec%97%90-%ec%88%98%eb%a6%ac-%eb%aa%a8%eb%93%9c-%ec%b6%94%ea%b0%80-%ea%b0%9c%ec%9d%b8%ec%a0%95%eb%b3%b4-%ec%9c%a0%ec%b6%9c-%ec%9b%90 Samsung’s “repair mode” lets technicians
日本には数十年にわたって追い風が吹く―、海外ファンドが日本のスタートアップに投資するワケ（1） | Coral Capital
月間10万人が読んでいるCoral Insightsのニュースレターにご登録いただくと、Coral Capitalメンバーによる国内外のスタートアップ業界の最新動向に関するブログや、特別イベントの情報等について、定期的にお送りさせていただきます。ぜひ、ご登録ください！ 海外投資家から日本のスタートアップの現状はどう見えているのでしょうか？ 2011年と早い時期からスタートトゥデイ（現ZOZO）やモノタロウに出資してきて、最近ではBASE、freee、SmartHRへのシリーズDでの出資などでも知られるLight Street CapitalパートナーのGaurav Gupta氏をゲストに、Coral Capitalではポッドキャストのインタビューを行いました。Light Street Capitalは上場・未上場企業の両方に投資するグローバルなクロスオーバーファンドで、現在の運用資産残高は
今年1月14日、ツイッターである話題がトレンドを席巻した。「#古典は本当に必要なのか」というハッシュタグに連なる論争である。震源は明星大学人文学部日本文学科が主催した同名シンポジウムだ。 この催しの趣旨は以下のとおりだ。2015年の文系学部廃止報道以降、日本の古典文学研究・教育は縮小の一途をたどっている。この危機に対して、古典（本書では主に古文・漢文を指す）の価値を訴える書物や討論は少なからず世に出てきたが、これらは守る側だけの論理で完結してしまっていたように思われる。つまり、否定論・不要論と正面から向き合ってこなかったのではないか。 そこで、肯定論者だけでなく否定論者もまじえて真剣に意見を交わすことによって初めて見えてくるものがあるはず。本書は、インターネットでも中継されたこの公開討論会の紙上再現に、終了後の会場アンケート結果、SNSでの反響、後日談としての総括を加えた白熱の全記録である
画像 検索 - 類似画像をオンラインで検索
実行する方法 画像検索？ 画像 で 検索 ツールは、を実行するための3つのオプションを提供しています 画像 検索 。この高度な画像検索ツールは、実行方法が1つだけに限定されているわけではありません。次の方法で実行できます 画像URLの入力 写真 から 検索 キーワードを検索 画像 検索 する方法は? SmallSEOTools 画像検索サイト は 24 時間体制で支援を受けられるため、画像検索 はもはや困難な作業ではありません。 デバイスのローカル ストレージから目的の画像をアップロードするだけで、この 画像検索 ツールを 画像で検索 実行できます。 この 画像検索サイト は、ユーザーにとって物事をより簡単にするために懸命に努力しています。 したがって、ドラッグアンドドロップで類似画像検索を実行できます。 画像 検索 機能はクラウドストレージ（Googleドライブ、Dropbox）に対応し
Rustはさまざまな用途で利用されていますが、最近は、AI/機械学習分野でも利用されるようになってきました。そこで、今回は簡単な機械学習のアルゴリズムであるk近傍法を使ってアヤメの分類に挑戦してみましょう。 「アヤメの分類」データを使ってk近傍法で分類してみよう アヤメの分類に挑戦しよう 今回は「アヤメの分類」に挑戦します。これは、機械学習の中でも、教師あり学習の分類問題に分類されるものです。と言っても、機械学習にあまり詳しくない人からすると、「教師あり学習」とか「分類問題」とは何だろうと思うことでしょう。しかし、それほど難しいものではありません。 「アヤメの分類」データセットは、機械学習のベンチマークに使われる有名なものです。これは、名前の通り、アヤメの品種を分類したデータセットです。 そもそも、アヤメには多くの品種がありますが、品種を見分けるとき、花弁の幅や長さ、がく片(花の外側にある
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 中国の上海交通大学の研究チームが開発した「Smartphone-based Handwritten Signature Verification using Acoustic Signals」は、スマートフォンに内蔵のマイクとスピーカーによる音響信号を利用して、手書き署名時の手の動きを捉える自動検証システムだ。マイクから発して手に跳ね返った音響信号を記録し分析することで、手の動作を識別する。 手書きの署名は、古くから便利な認証手段として広く使われているが、偽造の署名で悪用されるケースも多い。他のバイオメトリクス（顔、指紋、虹彩など）とは異なり、署名は署名者の現在の身体的・精神的状態（感情、
これまでの常識が前提にあることで、創造的な思考を止めているかもしれない
あの人は何故、いつも斬新なアイデアを生み出すことが出来るのだろうか？ そんな人を観察していると、これまでの思い込みに頼るばかりではなく いったん別の視点から物事を捉えるのが上手な人、と言えるのではないでしょうか！？ あなたがアイデアを出そうとするときにも そこにこれまでのパターン認識があって 思考の制約のもとにアイデアを生み出そうとしていることになります。 視点の前提を変えていくことによって 意外なかたちで問題解決策が見え始めてくる、といったことも多々あります。 あなたが問題だと思っていることが、実は視点を変えれば それほど大きな問題ではないこともあるでしょう。 そうした意味では、あなたがすでに知っていることに価値を見いだすのではなく あなたが見えていない可能性を浮かび上がらせることにこそ、本当の価値がある。 ギリシャの哲学者であるソクラテスが無知の知という言葉を残しているように 先入観で
著者Inc. [原文]翻訳ライフハッカー・ジャパン編集部 2024.05.09 lastupdate 本の知識を記憶する方法あるインタビュー動画の中で、ゲイツ氏はこう説明しています。たとえば、科学について学びたいと思っている人がいるとします。 そんなときは、科学の歴史についての本や、それぞれの科学者と、彼らが経験した苦闘、そこから得た見識についての本も読むといいと、ゲイツ氏は言っています。 「そうすることで、タイムラインとマップが手に入ります。いくつにも枝分かれする科学が把握できます」と、ゲイツ氏は言っています。 大まかなフレームワークが手に入れば、そこに何でも入れられます。十分な数の本を読めば、さまざまなことに類似点が見つかります。互いに似たところがあるので、学習が容易になるのです。 パターン化するその一方で、ゲイツ氏はこうも言っています。心の中にフレームワークもパターンも存在していない
ベイズ推論により混合分布のパラメータ推論をやってみる 〜線形回帰モデルの混合〜 - 機械と学習する
【概要】 混合分布（混合モデル）はモデルを潜在変数でスイッチする構造を持ったモデルであり、実用的な観点でも面白いです 弊ブログでは数回にわたって、混合分布を使って遊んでみています（これが3記事目） 第3弾では、線形回帰モデルのパラメータ推論（ベイズ線形回帰）と線形回帰モデルを混合したモデルの推論をやってみます 【目次】 はじめに ベイズ線形回帰 パラメータ推論とその結果 混合線形回帰モデル パラメータ推論とその結果 ということで実際のnotebook まとめ 参考文献 はじめに 機械学習や統計の問題では、手元にあるデータを解釈して応用しようとしますね。 この時、明に暗になんらかの「確率モデル」を仮定しているはずです。 確率モデルの中でも、混合分布（混合モデル）は、複数の確率モデルの組み合わせとして定義されており、複雑なデータ構造を表現できます。 応用としても、クラス分類や多クラスの回帰など
機械学習 - 共立出版
機械学習とはデータから学習して予測を行うことである。統計的学習、統計的信号処理、パターン認識、適応信号処理、画像処理と画像解析、システム同定と制御、データマイニングと情報検索、コンピュータービジョン、計算理論的学習などのさまざまな分野において研究・開発が行われており、現在でもその進歩はとどまるところを知らない。 本書は、機械学習に関して、基本的な内容から最新の話題までを解説する書籍である。まず、確率と統計の入門事項を解説する。次に、パラメーター推定、平均二乗誤差の線形推定、確率的勾配降下法、最小二乗法、ベイズ分類などといった、どちらかといえば古典的な手法を解説する。その後で、凸解析によるアプローチ、スパースモデリング、再生核ヒルベルト空間上での学習、ベイズ学習、モンテカルロ法、確率的グラフィカルモデル、粒子フィルター、ニューラルネットワーク、深層学習、次元削減などといった、より高度な内容を
プロセスが間違って出てくる答えには価値がない！？
抽象度を高めていくときに大切だと感じていることの１つに ちょうどたまたま正解を導き出してしまったときに それをよしとしてしまうところにあると思っています。 言い換えれば プロセスが違って出てくる正しい答えには 大きな落とし穴があるとも言えます。 抽象度を高めていくことで得られることとして 1つのパターン認識が出来るようになることで 他の事象があったときにも その視点で解釈を生むことが出来ることにあると思っています。 そうした意味で ちょうどたまたま見つかった視点は その場限りのもので終わってしまうので 思考に汎用性を持たせることに繋がりません。 ビギナーズラックというのも そうした現象の１つだと感じるところがあって ちょうどたまたま時代の流れにのって手に入れたものは それが過ぎ去ったときに、一気に価値を失うことになります。 大切なことは時代を超えて生き続ける 生きた知恵の源泉を掘り起こして
OpenAIアルトマン騒動で急浮上の｢Q*｣とは何なのか？
OpenAIアルトマン騒動で急浮上の｢Q*｣とは何なのか？2023.12.07 20:005,323 Lucas Ropek - Gizmodo US ［原文］ （ satomi ） ｢心底恐怖を感じる瞬間はある。自分たちの造ったものは道具なのか、それとも化け物なのかと｣ （CEO更迭前夜のサム・アルトマン、オークランド市内のイベント｢Robot Heart｣にて） こんな意味深な発言をした翌朝、突如OpenAI社のCEO職を解任になったサム・アルトマン。 最大出資主のマイクロソフトが｢うちにこい！｣と即採用を決めましたが、OpenAI社員770人中710人が｢復職させなかったら自分らも辞める！ ｣と連名で直訴したことで無事CEOに復帰。クーデターを断行した役員はQuora CEO兼務の1名を残して全員解任となり、更迭劇は4日で終息しました。が、｢そもそもなんで辞めさせられたの？｣という謎
AI（人工知能）の話題が連日のようにニュースに登場するようになりました。富士キメラ総研の「2020 人工知能ビジネス調査」によると、2020年度の国内AIビジネス市場規模は、前年度比15.4％増の1兆1084億円に拡大すると見込まれています。また、2021年度以降はDX（デ... 1950年代：AIの出現 1950年代はAIが出現した時期とされています。AI（人工知能）の概念はイギリスの数学者アラン・チューリングの著書、「計算する機械と人間」（1950）で提唱されました。 この中でアラン・チューリングは「機械は考えることができるのか？」という問いを唱えました。 この時に機械が思考したかを判定する有名なテストがチューリングテストです。 チューリングテストは、AI（人工知能）が人間が行う知的活動と同等、もしくは区別がつかないほどであるか、「人との会話」によって判定するテストです。 1956年：
高次元データの可視化を目的とした次元削減手法を紹介 - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 当社データサイエンティストが、高次元のデータをできる限り重要な情報を保持したまま低次元データに変換する「次元削減手法」について代表的な3つの手法をご紹介します。また、実際に画像データを用いて手法を試してみましたので、その結果もご紹介します！ こんにちは。アナリティクスサービス部の西條です。 今回は、高次元データを可視化する際に使用する手法の1つである次元削減についてご紹介します。 次元削減とは 次元削減の手法 PCA t-SNE UMAP 各手法の比較 おわりに 参考文献 次元削減とは 次元削減とは、高次元のデータをできる限り重要な情報を保持したまま低次元データに変換する手法のことです。我々が取り扱うデータの中には画像や音声といった高次元データが存在しますが、これらを直接可視化して特徴把握
ChatGPTの正体--できることとできないこと
2022年11月の登場以降、革新的なAIとして一世を風靡しているChatGPT。まるで人間のような会話が可能な自動生成型AIは、人間の仕事を代替しうる存在として、大きな注目を浴びている。「ぜひ仕事に活かしてみたい」という読者も多いだろう。 一方で、どうすればこれを使いこなせるのか、わからないという方もいるはずだ。そこで今回は「Chat GPT、70点の回答を100点に育てあげるプロンプトマネジメント講座」と題し、日々の仕事に活かすために必要な知識や使い方を連載でお届けする。解説は、大手企業の新規事業創出をサポートする株式会社フィラメントの代表取締役、角勝（すみまさる）氏。角氏は、新規事業やそれに適した人材育成のためのアイデアを練るための相棒として、日常的にChatGPTを使用している。 連載初回となる本稿では、本題の前段となる「ChatGPTの正体--できることとできないこと」を解説する。
掛け算の順序問題の話 - ロスジェネ勤務医の資産形成ブログ
こんにちは、ロスジェネ勤務医(@losgenedoctor)です。 ちょっとしたネタなのですが、この間なんとなく目に止まったツイートに対してこんなツイートをしたんですよね。 これはどっちでもいいことではないだろう https://t.co/ImkDlYEW8t — ロスジェネ勤務医 (@losgenedoctor) November 24, 2022 僕はこれは完全に「６×５」にしなくてはいけないと思っていて、小学校の指導要領ではそのように指導するように書かれているから先生が式に✗をつけるのは当たり前だと感じました。 指導要領がおかしいのか？ということも思っていなくて、５×６は正確ではなくて６×５が正しいことにしましょう、という決まりもそれなりに理にかなっていると思っています。 掛け算はそもそも何かと考えたときに、５個の饅頭が入った箱が１０箱あった場合に全部で何個饅頭があるか？というところ
ファイザー、モデルナのコロナワクチンは「mRNAワクチン」です。「mRNAワクチンは短期間で分解されるので、人体に悪影響は無い」と言う言葉を目にする事もありますが、実際のところはどうでしょうか。 免疫系の仕組みは大きく分けると「獲得免疫 (acquired immune system)」と「自然免疫 (innate immune system)」の２つです。獲得免疫の主な攻撃要員は抗体やT細胞受容体です。獲得免疫はウイルスや病原菌等の様々な外敵を精密に区別し攻撃するために、それぞれの敵を識別する事ができる百万種類以上の抗体遺伝子を体内で作成します。獲得免疫の遺伝子は遺伝子組換えによって体内で新しく作られる遺伝子です。(ここで言う遺伝子組換えとは、人工的なものではなく動物が持つ生来の仕組みによるもの。) これに対し「自然免疫」の遺伝子は生まれつき持っている遺伝子です。獲得免疫と比較すると自然
（宮沢孝幸／京都大学ウイルス・再生医科学研究所准教授） 私は今月１２日に大阪府の新型コロナウイルス対策本部専門家会議に出席した。そこでは大阪大学核物理研究センターのセンター長である中野貴志教授と私が専門家会議のオブザーバーとして呼ばれた。中野教授は、感染指標として新たに「Ｋ値」という指標を発案した先生である。私はその会議で中野教授の説明を聞き大きな衝撃を受けた。それはなぜか。 ■３月中旬までの行動変容で事足りていた？ 会議では「ピークアウトの時期」が大きな議題となっていた。実はこれは既に明らかになっていて、３月２８日ごろである。しかし、「Ｋ値」は驚くべきことを我々に示したのである。 ３月初旬から下旬にかけて感染者は急増していた。これは実は欧州からの帰国者による「第２波」によるものであった。この第２波は、Ｋ値を見る限り、３月１５日の時点で既に収束へ向かう兆候は見られていたのだ。第２波の流行と
シミュレーターによるＦ－１６同士の空戦は、実際の機体が耐えられない高速旋回などはできない設定で行なわれた（写真／米空軍） 将棋や囲碁に続き、「空戦」でもＡＩ（人工知能）に完敗――。 ８月１８日から２０日に米国防総省のＤＡＲＰＡ（国防高等研究計画局）が主催したバーチャル空中戦大会「アルファ・ドッグファイト・トライアルズ」。 ＡＩ同士のリーグ戦とトーナメントでロッキード・マーティンやボーイングなどを抑え勝ち進んだヘロンシステムズ社のＡＩは、Ｆ－１６戦闘機のバーチャル空中戦で人間パイロットと対戦し、５戦全勝の圧勝劇を見せた。 ＡＩの挑戦を受けたのは、米空軍兵器学校を卒業し、総飛行時間２０００時間を超える大ベテラン、パイロットネーム"バンガー"。米空軍協会の発表によれば、彼はこう語っている。 「ＡＩは、米空軍が通常の訓練で設けている、攻撃時の高度差や攻撃角などの制限にまったくとらわれていなかった。
近年、「データサイエンス」という言葉をよく聞くようになりましたが、「データサイエンスって何ですか？」と聞かれて「そういえば何なんだろう・・・」とちょっと困ってしまったので、自分自身の勉強もかねて考えてみました ちなみに普段は、様々な企業のデータ・アナリティクス関連の戦略構築や分析支援をやっています。 データサイエンスに関して、いろいろな文献を見ると、だいたい3つのことが言えそうだということに気が付きました。 その3つとは、 ①統計学や機械学習といった理論を活用して、データから何かを分類、予測、最適化する ②扱うデータはPOSデータのような構造化されたデータだけではなく、画像や音声といった非構造化のデータも対象となる ③データサイエンスを実施する前提として、データベースやクラウドシステムといったITシステム・ツールを利用する です。 上記の3つを1つ1つ考えてみたいと思います。 ------
最近、正則化項付き線形回帰についてちょっと調べてます。 それで以下の記事が気になりました。 qiita.com dropout009.hatenablog.com どちらも人工データを用いて、真の偏回帰係数を正則化項付き線形回帰で推定できるか？というシミュレーションをされています。 これは非常に興味深いので自分でもやってみようと思います。 先の記事はどちらもPythonを使われてましたが、私はR言語でやってみます。 試すのは以下の5つの手法です。 線形回帰 Ridge回帰 LASSO回帰 適応的LASSO回帰 Elastic net回帰 確認したいのは真の偏回帰係数に対する推定された偏回帰係数の分布です、 準備 まず下準備として、必要なパッケージの呼び出しと、必要な関数の定義をします。 パッケージの呼び出し。 if (!require("pacman")) {install.package
Exclusive: Ilya Sutskever, OpenAI’s chief scientist, on his hopes and fears for the future of AI 独占：アルトマン解任前夜、 渦中の人物が語っていた 人工超知能への期待と恐怖 オープンAI（OpenAI）のサム・アルトマンCEOの電撃解任を主導したとされるのが、同社の共同創業者であるイリヤ・サツケバー主任科学者だ。MITテクノロジーレビューは騒動の1カ月前に独占インタビューを実施していた。インタビューからはサツケバーが目指していたAIの方向性が浮かび上がる。 by Will Douglas Heaven2023.12.04 3 24 この記事のオリジナルはサム・アルトマンCEOの解任をめぐる混乱の直前、10月25日に米国版に掲載された。 イリヤ・サツケバーはうつむき加減で深々と考え込んでいた。両
概要この記事は 2019/12/7 に開催された Japan.R の発表原稿である.github.com speakerdeck.com 小難しいテクニックを使ったことをアピールせず, なるべく単純な方法だけで, データから何が言えるのか, 何を示せるのかを作業の流れに沿ってチュートリアル風に説明する, というのがコンセプトである. スクレイピングによるデータの取得, 加工, そして要約統計量の計算やグラフの見せ方, といった事柄はほとんどのデータ分析で必要な基礎技術だと思うので, 実践的な例になると踏んでいた. 当初は 5分間のLTの予定だったので要約統計量 (記述統計量) の見方とかだけを話すつもりだったが, 20分枠に変更したことに合わせてボリュームを増そうとしたらバランスが狂った感じになった. (小難しいことをしないとか言いながら色気を出してディープラーニングに手を出そうとしている
フェイスブックのパリAI研究所は、微分方程式と部分積分を解くことができるニューラル・ネットワークを開発した。数式を与えて訓練することで、初めて与えた数式でも、市販の数式処理ソフトウェアより高速かつ正確に答えを導くことができるという。 by Emerging Technology from the arXiv2020.01.28 916 187 6 14 数学好きな人へ問題です。yについて次の微分方程式を解いてください。 解答時間は30秒。ぐずぐずしている暇はありません。急いで！ 答えは次の通り。 ーーーもし、解答できなかったとしても気にする必要はない。これはとてもややこしい問題で、さまざまな高性能記号計算ソフトウェアが30秒かけても解答できなかったのだ。 パリのフェイスブックAI研究所のギヨーム・ランプルとフランソワ・チャートンは、この問題を一瞬で解くアルゴリズムを開発したと発表した。2人
はじめに 前回の記事ではscikit-learnのiris（あやめ）のデータを使ってロジスティクス回帰による分類問題に挑戦しました。使用したデータは、比較的素直な分類しやすいデータだったので、ロジィステック回帰でも適度な分類ができたと思います。 しかし、実際のデータはそう簡単に分類できないものも多くあります。特にデータの中で潜在的に分割できるポイントがあればいいのですが、実際はそうとは限りません。考えてみれば当然で、ぱっと見でデータに相関関係が見て取れる場合、そのデータを分析に回すことはないでしょう。 本記事ではこうしたカンタンに分類できないデータ（線形分類不能なデータを）分類する方法として、scikit-learnの分類アルゴリズムであるサポートベクターマシン（SVM）をご紹介します。本格的にSVMを理解しようとすると大学院レベルの数学が必要となりますので、あまり内部のメカニズムには立ち
ニュータイプの時代 作者:山口 周 発売日: 2019/07/04 メディア: Kindle版 書名：NEWTYPE 著者：山口周 ●本書を読んだきっかけ トップポイント上半期ランキング １位の書籍であり トップポイントのサマリーを読んで ●読者の想定 今、やりたい事が見つからなくて 模索中の人とか これからの時代を生き抜いていく 若者などには読んでほしい 個人的には南極点一番乗りの アムンゼンとの話が興味深い ●本書の説明 20世紀後半から21世紀初頭にかけて 高く評価されてきた従順で論理的で 勤勉で責任感の強い所謂「優秀な人」は 今後「オールドタイプ」として急速に 価値を失っていくことになる 「価値創出」の源泉が「問題を解決し モノを作り出す能力」から「問題を 発見し、意味を創出する能力」へ シフトしている オールドタイプからニュータイプへの アップデートが必要だと指摘する ２つの理由
診断というと、操作的診断基準を使うと考えがちだが、ＤＳＭのようなタイプの診断基準は必ずしも額面通りに機能しているわけではない。試しにＤＳＭ-５のＡＤＨＤの診断基準から、不注意の項目を見てみよう。 診断基準：DSM-5より (1）不注意：以下の症状のうち6つ（またはそれ以上）が少なくとも6カ月持続したことがあり、その程度は発達の水準に不相応で、社会的および学業的/職業的活動に直接、悪影響を及ぼすほどである。 注：それらの症状は、単なる反抗的行動、挑戦、敵意の表れではなく、課題や指示を理解できないことでもない。青年期後期および成人（17歳以上）では、少なくとも５つ以上の症状が必要である。 ・学業、仕事、または他の活動中に、しばしば綿密に注意することができない、または不注意な間違いをする （例：細部を見過ごしたり、見逃してしまう、作業が不正確である） ・課題または遊びの活動中に、しばしば注意を持
最初は慣れるまでに大変だった仕事でも、それがルーティン化することによって、あまり意識をしていなくても、スムーズにこなせるようになるものですよね。 最初は意味が分からなかったことでも、そこにパターンの認識が生まれることによって、このケースなら、あのケースなら、このようにする、といったように 問題の認識もスムーズになっていくところがあります。 ルーティンを繰り返していくことによって、そうしたパターン認識の中で解決できる問題ばかりであれば良いのですが そんなパターン認識以外のものが問題として出て来たときには、対応が出来ないことになってしまいます。 これまでのパターン認識を今回の問題に当てはめてしまうことで、大きなミスを招いてしまった、という経験をお持ちかもしれません。 過去のやり方が、これからも同じように続いていくとは限らないからこそ、思い込みによるミスに対して、どのように向き合っていくのか、も
技術の進歩によって、ディープラーニングが商用アプリケーションにも応用されるようになり、人工知能(AI)の研究と応用がさらに進んでいます。しかし、これまで技術的に難しかったことがAI技術で可能になった反面、AIを過信して何でもAIで解決しようとするケースもあります。アメリカの電気・情報工学分野の学術研究団体であるIEEEが、「ディープラーニングは万能ではない」とするコラムを発表しています。 Deep Learning Can’t Be Trusted, Brain Modelling Pioneer Says - IEEE Spectrum https://spectrum.ieee.org/deep-learning-cant-be-trusted 一般的なディープラーニングプログラムは、複数のタスクで優れた性能を発揮できず、厳密に制限された環境で特定のタスクをこなすことに向いています。さ
歌は別腹 - 自閉症の世界
歌脳・言葉脳 発語・言葉が出ていない自閉症児を育てている お母さん方から、度々、似たような話を聞かされた。 言葉はないけど、歌は歌えるんです！！！・・・？？？？？ なんか鼻歌らしい声が出ているので、 よくよく耳をそばだてて聞いてみると、 歌なんです、結構あってるんですよ！ 彼らの鼻歌は、歌わせようと教えた幼児の歌ではない。 テレビでよく見ている番組のエンディングのメロディーだったり、 ドライブ中、良くかけているカーステレオの親好みの曲だったり、 それは決して、子供っぽい曲ではないのに、 鼻歌のリズム・メロディはあってる。 子供向けではない曲でも、何か彼らの琴線に触れるものがあるのか？ 曲の波長が子どもに合っているためか 同じパターンで繰り返されるためか 彼らは好きな歌を直接的に受信し、脳にインプットするらしい。。 そして、それが正確に鼻歌になってアウトプット。 歌ってみて、と言った時に鼻歌
内向的性格のサバイバル術 - トーキョーハーバー
内向きの記事。 以前に一緒のプロジェクトで働いた入社後7-8ヶ月ほどの新卒（仮にAさんと呼ぶ）からそのプロジェクト中のフィードバックを求められる機会があった。私自身、これまで多くの新卒と一緒に働いてきたがAさんはその中でも仕事ができる方と言って間違いない。また一緒に働きたいかと聞かれたらイエスと答えるし、Aさんのアサインメントを検討していた別のマネージャーに対してもその様に伝えた。全般的に理解力が高く、真面目でチームメンバーとしても働きやすく、一度指摘されたことは次回以降は確実に反映する吸収力があり、また数字に関してはかなり強いと言って良かった。その時期の新卒としては順調であるといえる。 Aさん自身もそのことは理解しており健全な自信を持っているようだった。一方でぼんやりとした不安もAさんは持っていたようである。今は順調ではあるが、何となく今のペースで成長したとしてもそのうち行き詰まりそうな
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