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 〜まずはガウス分布のパラメータ推論〜 - 機械と学習する
[2020/03/12更新] 後続の記事へのリンクを追加 【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 これから数回にわたって、混合分布を使って遊んでみます 第1弾では、混合分布の中でもよく使われるガウス混合分布を構成する「ガウス分布」のパラメータ推論をやってみます 【目次】 はじめに ガウス分布 ガウス分布のパラメータ推論 1次元ガウス分布 多次元(2次元)ガウス分布 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
April 04, 2024 演繹と帰納についてのノートの補足（その１） （追記 補足その２を書きました） 演繹と帰納の定式化については以前の記事で記載したが、そのあとで某辞書項目の作成を依頼されたことをきっかけに、科学方法論や論理学の教科書類の追加調査を行った。なのだがどうも追加で調べたことがほとんど辞書項目には反映できないことがわかってきたので、別途ブログ記事とすることとした。今回はその中から、カント、パースおよびinternet archive で読むことができる1920年代くらいまでの教科書類を中心に紹介したい。 1 カントの用法 カントは「演繹」という言葉をちょっと特殊な意味で使っている。（以下訳文は宇都宮芳明監訳 以文社） 『純粋理性批判』「超越論的演繹一般の諸原理について」と題する節で、「演繹」は次のように 「法学者は権限と越権を論ずるとき、一つの訴訟の中で、何が正当であるか
Bayesian Data Analysis 3 (BDA3)の翻訳本『ベイズデータ解析 第3版』はいいぞ
ついにBDA3の翻訳が森北出版から出版されました！ ヨドバシカメラ Amazon そもそもBDA3って何？ Bayesian Data Analysis 3rd editionの略です。Andrew Gelman先生、John B. Carlin先生、David B. Dunson先生、Donald B. Rubin先生ら超一流の著者陣によるベイズの教科書の第3版です。 原著は2013年に出版された本だぞ、古いのでは？ 全く古くありません。線形代数は古いから使わない、線形回帰は古いから使わない、そんなことないですよね？ベイズ統計をベースにした考え方はfundamentalな技術であり、モデルが線形回帰だろうと深層学習だろうと拡張できますし、欠測補完や因果推論といった問題設定とも相性が良いです。超一流の著者陣による色褪せない理論の説明とデータ解析例を味わいましょう。 とはいえコードとかは古く
著者のPriya Dwivedi氏は、カナダ・トロントに拠点を置くAIスタートアップDeep Learning Analyticsの創業者にしてCEOを務めています。インド出身ですが、アメリカ・スタンフォード大学のコンピュータサイエンスの修士課程を卒業しています。そんな同氏がMediumに投稿した記事では、CVPR2019で発表された5本の論文が解説されています。 CVPR（Computer Vision and Pattern Recognition：コンピュータビジョンとパターン認識）とは、物体検知や画像認識に関する世界的な学会のひとつです。2019年に開催された同学会のカンファレンスでは5,165本の論文が提出され、そのうち1,300本が採択されました。同氏は採択された論文のなかから現在の研究トレンドを代表していると思われる5本の論文を選び、その内容を解説しています。そうした論文は、
IQ164の革新者が「資産運用業界の三ツ星」へと駆け上がるとき | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
IQの高い人間は、素早く建設的に何が最善かを選択し、合理的かつ創造的に課題を解決できるといわれている。ビジネスにおいても、さまざまな障壁を乗り越えていくために極めて高い言語・論理的、数理・空間的認知能力を発揮する。 今年3月、自らが代表となってヘッジファンドを立ち上げた田沼豪のIQは164だ。職業とIQには明確な関係性が確認されていて、医師や弁護士のように高度な専門性が求められる者のIQ平均値は112との調査結果もある。そう考えれば、IQ164という数値の希少性がわかるだろう。 まだ彼は30歳だが、経歴も希有だ。幼いころから哲学書を耽読し、「教師の賢さに疑問を抱いた」という天才ならではの苦悩から高校を自主退学している。大学に入ると1年時から日本株やFXの取引を開始。学生ながら数千万円を運用していた。大学卒業後は、国内最大級の独立系資産運用会社に入社し、同社史上最年少でファンドマネージャーに
地球意識計画 - Wikipedia
地球意識計画[1]（ちきゅういしきけいかく、英: Global Consciousness Project、略はGCP）は、1998年に開始された超心理学の実験であり、物理世界と地球的な意識とが相互作用を起こしているという可能性を検出することを試みている。本計画は、各地域に分散したハードウェア乱数生成器のネットワークを観察することで、大勢の人々が、世界の出来事に対しての広範囲の感情的な反応や注目した期間との結びつきから生じる、異常な出力を発見することを目指している。ディーン・ラディンは計画の主要メンバーの一人[2]。本計画はInstitute of Noetic Sciencesが私的に出資したもので[3]、およそ100名の研究科学者と技術者が国際的に共同研究を行っていると説明される。 ロバート・キャロル、ラーセン・クラウスのような懐疑論者らは、データがどのように選択され解釈されるかという
2000年 野村総合研究所入社。企業向けデジタルコンサルティングおよび、言語処理・人工知能・暗号の研究とソリューション開発に従事。2018年・19年連続で、人工知能学会SWO研究会主催のナレッジグラフ推論チャレンジコンテストで最優秀賞受賞。2021年から23年 CRYPTREC（Cryptography Research and Evaluation Committees）高機能暗号委員。 数理言語学とはどんな学問か 外園： 戸次先生が専門とされる数理言語学では、大規模言語モデル（以下、LLM）とは対極的に、言語処理を論理式や証明によって行っており、非常に面白いと感じています。先生は、数理言語学の第一人者でありますが、そもそもどのような学問なのでしょうか。 戸次： どこから語るべきか難しいのですが、計算機科学、哲学、言語学など複数の分野が合流してできた学問と言えます。その大きな流れの一つが
CVPR 2024 技術動向調査: Best Paper Award Candidates まとめ - Safie Engineers' Blog!
はじめに CVPR2024は、コンピュータビジョンとパターン認識の分野における最前線の研究成果を集める国際会議です。今年の論文提出数は11532件で、昨年のCVPR2023から26％の増加を記録しました。その中で採択されたのは2719件、採択率は23.6％です。この中から特に優れた24件の論文が Best Paper Award 候補として選出されました。 本記事では、これらのアワード候補となった論文の概要と、その技術的な特徴を紹介します。最先端の技術動向の理解や、今後の研究開発に役立てていただければ幸いです。 はじめに Best Paper Award 候補 Objects as volumes: A stochastic geometry view of opaque solids Repurposing Diffusion-Based Image Generators for Mon
今や技術戦略には必要不可欠なプロセス「技術の棚卸」。「技術の棚卸」を、技術の一覧化・データベース化の作業と認識し、蔑ろにしてはいないだろうか。技術の棚卸そのものは目的ではなく、あくまで事業の方向性を指し示すための、技術資産について共通認識を持つための手段の1つである。 今回は、自社技術の棚卸に焦点を当てて、あらためてその重要性や目的、具体的な方法などについて解説する。 技術の棚卸だけで終わらせない！ 技術的な強みと市場ニーズをつなげる方法とは？ ▶️解説資料のダウンロードはこちらから 技術の棚卸とは 技術の棚卸とは、属人化してしまっている技術、不明瞭になっている技術を可視化するプロセスを指す。適切に技術の棚卸がされていないと、開発した技術が有効活用されていない、技術が整理されていないために、商品化へ至らないなど、技術マネジメントの機能不全を引き起こしてしまう。 技術の棚卸だけで終わらせない
教育機関であり、高度な研究機関でもある大学。近年、名古屋大学や群馬大学、埼玉工業大学などのように自動運転の研究開発に特化した学内機構やセンターを立ち上げる動きも活発化しており、有望なエンジニアの輩出に期待が高まるところだ。 産学官連携なども進んでおり、新技術の開発や実証などさまざまなシーンで大学教授ら研究者が関わっているが、企業などに比べ研究者個人がピックアップされる場面は少ない。 そこで今回は、自動運転関連分野の研究を進めている国内大学の教授らに焦点をあて、紹介していこう。 ■東京大学加藤真平氏：システムソフトウェア技術を研究 ティアフォー設立も東京大学大学院情報理工学系研究科准教授。メニーコア向けのスケーラブルオペレーティングシステム、大規模AI基盤向けのスーパーコンピューティング、3次元データ処理を研究テーマに、完全自動運転やAIサービスに向けたシステムソフトウェア技術に関する研究を
Facebookに2,000万ドルの商標権買い取りを持ちかけたスタートアップに勝ち目はあるか？（栗原潔） - エキスパート - Yahoo!ニュース
昨日はFacebook（META Platforms）による米国におけるMETA関連商標の「大人買い」状態について書きましたが、そこでは、Meta PC, LLCというアリゾナのスタートアップ企業がMETAという商標をFacebookより先に出願しており、2,000万ドル払ってくれれば権利を譲っても良いと言っているというニュースを紹介しました。 余談ですが、このツイートでは、Meta PC社のCEOが「じゃあうちはFacebookに社名変更するわ」と言っているネタが紹介されています。 さて、Meta PC社はゲーム向けのPCを販売している、ちゃんと実業を行っている企業です（いわゆるトロールではありません）。少なくとも2020年11月にはMETAという商標を使用しており、2021年8月23日にUSPTO（米国特許商標庁）に文字商標として出願（90897345号）しています（タイトル画像参照）
「K値」が示す驚愕事実と日本が感染爆発を起こさない新たな仮説 京大ウイルス・再生医科学研 准教授が語る（日刊ゲンダイDIGITAL） - Yahoo!ニュース
（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
人生にキッカケを与えるメンタルコーチング 認知科学に基づくマインドデザインの秘訣ネガティブやモヤモヤを解消することで、心の豊かさや創造性を生み出すマインドデザインを提唱。本来のあなたの持つ魅力を引き出すための、マインドの使い方の秘訣をお伝えしています。 コーチングや気功に限った話ではなく 同じ情報と技術を手にしたと思っても 得られる結果に大きな差が生まれてくることがあります。 以前の記事の中でも 知識は受け手に依存する、という内容でも 触れるところでもありましたが それだけ本質に近いところで 情報をつかむことが出来るのか、にあります。 こちらはその参考記事になります。 前出：最初は？な部分もありましたが、今なら前よりは理解も深まっています！ （参考記事はこちら） 昨日の記事の内容も踏まえて ここに付け足すとしたら 本質のカケラの部分を見たときでも その１つ上の視点から、再解釈することが出来
バウンディングボックスは、画像認識やグラフィクスでよく使用される一般的な概念で、AIによる物体検出の手法を理解する上でも重要です。 この記事では、バウンディングボックスの基本知識から物体検出の代表的な手法の種類、物体検出の活用事例などについて紹介します。日常生活やビジネスシーンにおいて今後さらなる進歩と活躍が期待されるAI物体検出技術について、理解を深める上でぜひ参考にしてください。 物体検出について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。 ディープラーニングを用いた画像の物体検出とは？モデルや応用例を紹介 アノテーションのサービス比較と企業一覧 バウンディングボックス(Bounding Box)とは バウンディングボックス（Bounding Box）とは、画像や映像の中の物体を囲んだ部分領域のことです。物体検出では、バウンディングボックスを使って、画像内の物体の位置推定とクラスの分類
株式会社Global Mobility ServiceでソフトウェアエンジニアのインターンをさせてもらっているShirubaです。グローバルな環境で利用されている社会的サービスの開発の一端を担いたい志ある方は、ぜひ緩くお話ししましょう〜🙋♂️→ 採用ページ 2ヶ月間のフルタイムインターンを通して、「知識量」が圧倒的に不足していることを実感しました。「知識をコードに落とし込む力」に関しては今後の業務を通して補っていけると思うこともあって、4月になるまでにできる限り「知識量」をつけておきたいと思いました。 知識があると、会社のミーティングとかでの話にもついていけるようになるし、コーディングの幅も広がると思います。そういう経緯で、空き時間に興味のある本を図書館から借りて読むことにしました。その時読んだ本をゆるく紹介していくコーナーです。 興味の赴くままに読んだので、ジャンルは絞っていない 実
スマホの顔認証や車の自動運転など、生活に普及しはじめた「画像認識」。近年になって発展したイメージがありますが、実は長い年月をかけて研究されてきた分野です。幅広い業種において注目を集めている技術だけに、導入したい企業も多いのではないでしょうか。 しかし、近年はディープラーニング（深層学習）が活用されるだけに「難しそうで理解できないのでは」と考える方もいらっしゃいます。 そこで今回の記事では、初心者向けにディープラーニングによる画像認識についてお話していきます。 画像認識技術とは？ 画像認識とは、画像に写っているものを認識する技術です。取り込まれた写真データの特徴をさまざまな学習機で分析して、新たな画像を識別することができます。 一般的にコンピュータは画像をピクセルの集合体としてしか認識できませんが、実際には人物、動物、文字、イラストといった情報や意味が含まれています。組み込まれた演算処理を通
ジャグも打たずば捲れまい（まどか叛逆、ゴージャグ、甘偽物語）
良さげなゴージャグ２を打ちましょう 先月大負けした時言いました。 「今月はジャグしか打たない！」と 実際そんなことないんですけど、 やはり収支を安定させるためには 良さジャグを打たないわけには行きません。 GOジャグ２に良さげな台を見つけました。 2955ゲーム B10 R13 ゴージャグの場合、履歴が良くても 中間設定の場合が多いです。 確率で見分けるのが 本当に難しいジャグだと思う。 とはいえ、たくみは基本 バケが足りてたら打つスタイルなので 126ゲームから打って行きます 138ゲーム ビッグ ちょっ早だった( ﾟДﾟ) 叛逆からの持ちコインで当たり。 ビッグで何より。 ゴージャグはコイン持ち悪いから ビッグじゃないとジャグ連しても 増えないのよねー お次は 67ゲーム コイン入れたらチャリンと返ってきたので 「なんじゃ？」 と思ったら後からフリーズでした。 もちろんビッグ やめても
AI・人工知能の技術が積極的に活用されている分野の一つが画像認識です。画像認識は、動画・画像データからパターンを認識して、その特徴から対象物を特定します。画像認識はディープラーニングにより精度が飛躍的に向上し、さまざまな業種・業界で導入が進んでいます。 この記事では、これまでAIsmileyに投稿された記事の中から、画像認識AIの導入活用事例に関する記事をピックアップ！各業界が抱えている課題と導入効果をまとめました。画像認識AIがどんな課題を解決してくれるのか？導入後の効果は？など企業の画像認識AI導入事例をぜひ参考にしてください。 画像認識について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。 画像認識とは？AIを使った仕組みや最新の活用事例を紹介 画像認識とは 画像認識とは、「その画像に何が写っているのか」を認識する技術のことです。パターン認識の一種で、近年は深層学習（ディープラーニング
ハイブリッドAIアナリティクスが、 ハイブリッドクラウドの次に注目されています。 ハイブリッドAIとは物理学と機械学習を組み合わせたモデルのことを言います。従来のデータのみを用いた機械学習モデルに比べて、トレーニングデータの合成や、精度向上が見込まれ、注目されつつあります。 最近まで、純粋にデータドリブン型の人工知能（AI）、特に機械学習は、石油・ガス産業や製造業などの重厚長大産業で展開されているデジタルツインを含め、産業全体で新しいデータを実現するための最も魅力的なテクノロジーとして注目されてきました。より確立された物理ベースのモデリングは、近年ではほとんどスポットライトを浴びることはありませんでした。 しかし、AIには固有の「ブラックボックス」の性質があるため、純粋なAIベースのアプローチでは、重要なシステムに対するリスク許容度がゼロの工学科学に根ざした現場作業では受け入れられませんで
関西デジタルソフト株式会社は2021年3月1日にAIが食べられるキノコを判定するシステムのリリースを発表しました。 このAIニュースのポイント 既存のPCでAIが食べられるキノコを判定！ ディープラーニングとランダムフォレストで精度向上 2021年3月1日リリース予定 AIを活用したシステム開発を行う関西デジタルソフト株式会社は2021年3月1日にAIが食べられるキノコを判定するシステムをリリースすることを発表しました。 キノコの特徴入力で食用キノコと毒キノコを判別 キノコの傘の形状、表面、色やひだの色、胞子紋の色、匂いを選択肢より選ぶと、AIが食べても大丈夫なキノコを判断します。今回発表したサービスは新たにハードウェアを購入しなくても既存のＰＣでも動作可能です。ディープラーニングを駆使し、ランダムフォレストというアルゴリズムを採用されています。 ディープラーニング 音声の認識、画像の特定
秘密結社が裏にいると信じる人が増えている訳
心理学者のジョシュア・ハートは、陰謀論に走りやすい人々に関する調査分析を行い、その性格的な因子を「スキゾタイピー」（統合失調症的な傾向）と呼んだ。「比較的信頼できない傾向があり、思想的に偏屈で、異常な知覚体験（実際には存在しない刺激を感じるなど）をしやすい特徴を持つ」と述べ、これは自分に特有のものだと感じたい欲求があると指摘した（Something’s going on here:Building a comprehensive profile of conspiracy thinkers／The Conversation）。 彼らは、「世界が危険な場所」であると捉えがちで、「あらゆる兆候」に差し迫った危機を見いだそうとするのである。このような被害妄想的な感受性がコロナ禍で静かに広がっていった可能性は高いだろう。 どんなマイナーな言説でも小さな市民権を得られる ネットのコミュニティでは、ど
小さなコンパニオンロボット「Eilik」(アイリック)日本上陸 感情と知能を搭載、CAMPFIREで受付中 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
Energize Labにとって、初のコンパニオンロボットとなる「Eilik」(アイリック)、クラウドファンディング「CAMPFIRE」において、独占先行予約の受付が始まっている。7月25日現在、3037%で大幅に目標を達成している。 感情と知能を持った小さなコンパニオンロボット 「Eilik」は、感情知能を備えたデスクトップ型のコンパニオンロボットで、人々の生活をより明るく、より良いものにするために作られたロボット。「Eilik」は人とのコミュニケーションを大切にし、友達やパートナーのように、ユーザーと一緒に毎日を過ごしてくれる、という。 Eilikは、頭部、腹部、臀部(お尻)に3つのタッチセンサーを搭載している。様々な感情を持ち、ユーザーとの触れ合い等のやり取り応じて感情表現をしてくれる。更にEilikは、暇な時間に読書、釣り、運動等をたくさん行い、ユーザーの気を引こうとすることもある
0 総記 00 総記 000 総記 002 知識．学問．学術 002.7 研究法．調査法 科学方法論→116.5 学術研究奨励→377.7 自然科学→400 社会科学→300 知識の分類→116.5 007 情報科学 007.1 情報理論 007.11 サイバネティックス 007.13 人工知能．パターン認識 007.15 エキスパート システム 007.2 歴史．事情 007.3 情報と社会：情報政策 007.35 情報産業．情報サービス 007.4 情報源 007.5 ドキュメンテーション．情報管理 007.52 主題分析 007.53 索引法 007.54 抄録法 007.55 クリッピング 007.57 情報記述の標準化 007.58 情報検索．機械検索 007.6 データ処理．情報処理 007.61 システム分析．システム設計 007.63 コンピュータ システム．ソフトウェア
内向的直観(Ni) 「未来を見据える人」
内向的直観(Ni)とは外向的直観(Ne)と同様、内向的直観(Ni)は複雑なパターンを探索する直感的なプロセスです。しかし、内向的なプロセスであり、心の中のパターンを認識する、内向きのプロセスです。そのため、説明するのが難しく、Niのユーザーでも自分のプロセスを言葉にするのは難しいようです。 心にあるさまざまなパターンは、地球上の人間の数だけ存在するのです。しかし、これらのパターンにもパターンがあり、内向的直観(Ni)が優位な人は、人が現実を解釈するさまざまな方法を調べることを自然に楽しんでいるのです。 もしあなたが内向的直観(Ni)の機能に強く共感しているのなら、たとえ小さな子供の頃からでも、少なくとも少しは自分自身の視点から離れたり、切り離されたりしてきたことでしょう。そうすることで、自分の心がどのようにつながっていくかを観察することができたのです。そうして自分の心がつながっていく様子を
近年はモノやサービスの品質が大幅に向上しており、より利便性の高い製品が数多く販売されています。「AI」や「IoT」は、まさに製品（サービス）の利便性を向上させている要因のひとつといえます。 そんな「AI」と「IoT」ですが、それぞれの言葉自体は認識しているものの、「具体的にどのような違いがあるのか」「どのような特徴を持っているのか」といった部分までは理解できていない方も多いのではないでしょうか。そこで今回は、「AI」と「IoT」の定義について詳しく解説していくとともに、それぞれの特徴についてもご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。 IoTについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。 IoTとは？活用シーンや関連技術、普及にともなう課題について AIとは AI（エーアイ）とは、「Artificial Intelligence」の略称であり、日本語に訳すと「人工知能」とな
機械と学習する
【概要】 「深層学習による自然言語処理」の輪読会をしています 輪読会第4回目は5章が範囲でした 【目次】 はじめに 輪読会記録 資料リンク 第5章の概要 5章全体を通した感想 その他：キャッチアップについて その他：実務での利用について おわりに 参考文献 はじめに 講談社MLPシリーズの「深層学習による自然言語処理」の輪読会をしています。 輪読会の範囲で気になったことや資料のリンクなどをまとめていきます。 輪読会のリンクはこちらです。 learn-stats-ml.connpass.com 「深層学習による自然言語処理」のほか、輪読会を定期開催しているので、気になった方はグループメンバーになってもらえるとうれしいです。 また、Slackのwork groupを用意しているので、参加したい方は何らかの方法で私に連絡ください（輪読会参加してなくてもwelcome）。 【トップに戻る】 輪読会
脳に興味があるすべての人に心からおすすめできる一冊。デイヴィッド・イーグルマン『脳の地図を書き換える：神経科学の冒険』解説・紺野大地｜Hayakawa Books & Magazines（β）
脳に興味があるすべての人に心からおすすめできる一冊。デイヴィッド・イーグルマン『脳の地図を書き換える：神経科学の冒険』解説・紺野大地 「天才科学者がたどり着いた境地がここに。イーグルマンの本には、夢と驚きがいっぱい詰まっている」――竹内薫（サイエンス作家）推薦！ デイヴィッド・イーグルマン著『脳の地図を書き換える：神経科学の冒険』（梶山あゆみ訳、早川書房）が発売しました。人が視覚や聴覚、または身体の一部を失った時に脳内ではなにが起きているのか？ 脳の秘められた潜在能力を「ライブワイヤード」という概念で解き明かし、人類の未知なる可能性について探求した一冊です。発売に際して、『脳と人工知能をつないだら、人間の能力はどこまで拡張できるのか』の著者のひとり、紺野大地さんによる巻末解説を特別公開いたします。 『脳の地図を書き換える』早川書房解説 東京大学医学部付属病院 老年病科 医師 紺野大地 良
「ゼルダの伝説 ティアーズ オブ ザ キングダム」は たくさんの"好き"と"かっこいい"が詰まっている - Endo Tech Blog
www.nintendo.co.jp 2日前ぐらいから「ゼルダの伝説 ティアーズ オブ ザ キングダム」をプレイしている。 そして、僕も含めて世界ではもう1000万人以上がプレイしている。 automaton-media.com すごい。すごいゲームだ。 僕なんかよりも何十年もゲームをやっている 4gamerのゲームライターさん達の方が、もっと素晴らしいレビュー記事を書いているし、これからも他の媒体でも沢山出てくると思っています。 www.4gamer.net しかし、どこでもいるゲームが好きなエンジニアの一人として思いの丈をこのブログに書きます。 個人的にE3には行くほどには、沢山のゲームを国内海外とわずプレイしたり、学んで来ました。そしてよくある事なのですが、沢山のゲームで遊んで慣れてくると「あぁ〜、このシステム〇〇ぽいなぁ~」と認識します。 それこそ、今では巨大なブランドになったmi
わたしたちはステレオタイプなしで生きていくことはできない 週刊プレイボーイ連載（464） – 橘玲 公式BLOG
新型コロナに翻弄される東京オリンピック・パラリンピック大会組織委員会ですが、こんどは森喜朗会長の「女性がたくさん入っている理事会の会議は時間がかかる」との発言に翻弄されています。翌日には「不適切な表現だった」と撤回・謝罪したものの、国際社会からも「女性蔑視」と見られており、オリンピック開催にさらなる暗雲が漂うことになりました（その後、森会長は辞任）。 発言の内容はたしかに問題ですが、すでにさんざん批判されているので、ここでは別の視点から考えてみましょう。 女性や移民・外国人、異なる人種や性的志向などの属性にネガティブなステレオタイプを当てはめることが「差別」です。森会長の発言は、「女性は話が長くて迷惑だ」と根拠を示さず（伝聞で）決めつけたのですから、差別・偏見と見なされてもしかたありません。 やっかいなのは、すべてのステレオタイプをなくせばいいわけではないことです。「リベラル」を自称するひ
0からはじめるPython ~サポートベクタマシンによるマージン最大化（ハードマージン）~ - Qiita
はじめに こんにちは、現在0からPythonを学んでいる初心者エンジニアです。 この投稿は私が学んだことのアウトプットの場として、そして私と同じ初心者エンジニアさんの少しでも役に立てればと思い、投稿しています。私自身も全くの初心者なので、感想やアドバイスあれば、気軽にコメント頂けると幸いです。 サポートベクタマシンとは 今回はサポートベクタマシンによるハードマージンのマージン最大化に関して記事を書きたいと思います。サポートベクタマシンとは、教師ありデータに対して認識性能が比較的高くよく用いられているパターン認識の一つです。パターン認識に関しては「0からはじめるPython ~パターン認識とは~」を参照してください。サポートベクタマシンの特徴としては、線形分離できない問題に対処できること、また、ふたつのクラスの一部が混入している領域を分離できることなどがあげられます。 クラス分類の方法（マー
先達に学べ！トップトレーダーが編集部にだけ語った「極意」とは？ インタビュー記事まとめ - 外為どっとコム マネ育チャンネル
勝利に至る道のりを探る！ トップトレーダーがPickup編集部にだけ語ってくれた珠玉のインタビュー集です。 ▼兼業トレーダートミー氏 ▼兼業トレーダーはーれー氏 ▼専業トレーダーちきおき氏 ▼兼業トレーダーM.S氏 ▼専業トレーダーBT氏 ▼兼業トレーダーゆーじ氏 ▼専業トレーダーばーぐ氏 ▼専業トレーダー伊達氏 ▼兼業トレーダーScottyさん ▼兼業トレーダー田江忍氏さん ▼専業トレーダーMさん ▼黒猫アイランド氏 ▼無職のトレーダーK氏 ▼農業経営MATANさん ▼20代会社経営者サルさん ▼兼業トレーダーMさん ▼FX専業トレーダーパトさん ▼情報関連IT企業役員のTさん ▼兼業トレーダーYTKさん ▼初心者トレーダー松葉牡丹さん ▼会社員STさん ▼介護福祉士Fさん ▼年間収支1億円以上のレインボーさん ▼投資経験ゼロから年間１億円超の利益獲得のカズさん ▼専業主婦トレーダーよち
PythonでOCR
概要 Googleが開発しているtesseractをpythonから呼び出してOCRをしてみる。 環境 Ubuntu 16.04 python 3.x pyocr tesseract 環境構築 pip install pyocr apt install tesseract-ocr libtesseract-dev tesseract-ocr-jpn 必要に応じてpip3にしたりsudoつけたり。 これによって入ってくるtesseractは古いもので精度が悪いことが予想されるので、きちんとやりたい場合はsourceからビルドして入れること。 とりあえず動かす import sys from PIL import Image import pyocr tools = pyocr.get_available_tools() assert(len(tools) != 0) tool = tools
『シャーマンFX軍団 』
遠隔気功操作 サイキック覚醒丹道周天法背骨内部を気が通る丹道周天、クンダリニー覚醒を体験したＣＯＳＭＩＣ ＳＨＡＭＡＮが、気功・仙道、神秘行に対する 考察を述べるブログです。 シャーマンFX軍団 劇団 「前回の記事は『シャーマン流 帝財術入門』ということで、 『仙道帝財術入門』の著者 高藤聡一郎氏が株で２０００万円 大損して（株なんてやるもんじゃねえな！）とこぼしていたり、 『金運魔法上級編』の講座を開いていた元師匠が ネットワークビジネスで虎の子の２０００万円を失った話 を紹介したんですよね。」 ＣＳ 「ハイ、そうです。」 「わたしは子供の頃から周りの大人たちを観察していて 不思議に思っていたのがお金でした。」 「みんなやたらとお金にこだわっていてチラシやバーゲンをチェックしたり テレビのニュースやドラマもお金の事件ばかりで、学校で勉強するのも いい会社に入ってお金を稼ぐため。」 「そ
はじめに このブログ記事は、Topcoder社が運営するブログの翻訳記事です。TC3株式会社はTopcoder社の日本で唯一のプレミア・パートナーであり、Topcoder社より許可を得て日本語に翻訳した記事を掲載しています。 英語での原文記事はA GUIDE TO BUILDING A CAREER IN DATA SCIENCEをご確認ください。 AI/機械学習、データサイエンス領域の取り組みは日本国内でも多くなってきています。そのような流れの中、AI人材の需要は2018年1.1万人規模から2030年には12.0万人と約11倍になると試算されています（経済産業省 ＩＴ人材需給に関する調査より）。このような中で、従業員の育成にも注目があたっていることと思います。今回は人材育成の観点で、データサイエンス領域（主に機械学習の領域）における学習のガイドをご紹介いたします。 ーーー翻訳ここからーー
![[翻訳記事] データサイエンス領域でのキャリアを形成するためのガイド | TC3株式会社｜GIG INNOVATED.](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ae55fd439459cba98b9853a61e013b50c473eb5a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.tc3.co.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F03%2F2fbcc8810127143a736c539c814d0ca9.png)
そのモデル、過学習してるの？未学習なの？と困ったら | Democratizing Data
Q: うわっ…ワタシのモデル過学習してる…？機械学習をしていると、「やったほぼ100％の性能でました！」みたいな話がちょこちょこでて、その度に「あー、はいはい過学習乙」とか「leakageじゃね？」とかいう話になると思います。 過学習というのは、とても雑に言うと「学習に使ったデータに対してはバッチリ正解できるけど、知らないデータに対しては全然当たらない」というモデルのことを指します。 昔センター試験の英語を受けた年に突如出題傾向が変わったのですが、塾でバッチリ対策をしていた人々が「うわー、今年傾向変わって全然解けなかったー。きっと他の人も解けなかったよね」という話をしていたのですが、今思うとこれもある意味過学習ですね。 この辺は、PRMLなんかから伝統的に説明される、回帰モデルに対して高次のモデルをフィットさせていくと、やり過ぎになるよねみたいな話が書いてあります。 パターン認識と機械学習
人生にキッカケを与えるメンタルコーチング 認知科学に基づくマインドデザインの秘訣ネガティブやモヤモヤを解消することで、心の豊かさや創造性を生み出すマインドデザインを提唱。本来のあなたの持つ魅力を引き出すための、マインドの使い方の秘訣をお伝えしています。 Vol.68のメルマガを配信しました！ Vol.68のテーマは、時間と空間を超えるタイムライン実践術です。 ドリームボールの応用技術の１つとして 「タイムライン」という技術があります。 過去からの記憶の連続性があって そこに見るパターン認識によって そこに現実の認識を作り出しています。 未来思考においては 時間は未来から現在、過去に流れていくもの、が前提にあります。 「タイムライン」の使い方のコツには 時間の流れが変わることから 関係性の変化を観ることにあります。 ”離見の見”の言葉にあるように そんなタイムラインを俯瞰している あなたの視
人生にキッカケを与えるメンタルコーチング 認知科学に基づくマインドデザインの秘訣ネガティブやモヤモヤを解消することで、心の豊かさや創造性を生み出すマインドデザインを提唱。本来のあなたの持つ魅力を引き出すための、マインドの使い方の秘訣をお伝えしています。 プライミング効果は 利用できるときはした方が良いと感じています。 それでも、必ずしもポジティブな先行刺激が 得られるとは限らないと感じてしまうことがあります。 今回はそうしたメッセージを頂きました。 ここでのプライミングにとって大切なことには 時間の流れを未来から現在、過去に流れている、と見ることにあります。 ただし、こうした時間の概念の捉え方についても パターン認識を決めているストーリーが変わらない限りは きっちりと腹に落とし込むことも難しいところがあります。 以前には時間の流れを感じるという意味で パラパラ漫画のイメージをご紹介すること
機械学習案件で、どの特徴量がターゲットの分類で「重要」かを知るためにRandamForestやXGBoostなどの決定木系アルゴリズムの重要度(importance)を確認するということがよくあります。ただ、この重要度がどのように計算されているのかを知らずに、なんとなく「重要」な特徴量をあぶり出してくれる便利なツールとして使われていまっているような印象があります。確かに重要度はお手頃に求められる指標でいかにも特徴量の「重要」度を良く説明しているように見えますが、実際にどれくらいターゲットの分類で効いているのかを聞かれると答... データサイエンティスト同士で分析結果を共有するならば問題ないかもしれませんが、データサイエンティスト以外の方に特徴量重要度をもとにした分析結果を報告する際はあらぬ誤解を招く可能性があります。 ※データサイエンティスト自身が特徴量重要度とは何かを把握せずに使っている
■開催概要 ・名称：Hack Fes. 2024 ・日程：2024年7月20日（土） ・時間：【カンファレンス】10:00〜17:40（受付開始 9:30） 【ネットワーキング（NW）パーティ】18:00〜19:40（開場 17:30） ・会場：秋葉原UDX 〒101-0021 東京都千代田区外神田4丁目14-1 【カンファレンス】UDX Conference（6F） 【NWパーティ】UDX Gallery（4F） ・形式：対面開催（オンライン配信は行わない） ・トラック数：メイントラック×1、サブトラック×1 ・募集人数：【カンファレンス】300名（予定） 【NWパーティ】150名（予定） ・参加費（税込）：【カンファレンスのみ】4,000円 【カンファレンス+NWパーティ】10,000円 ・事前登録：Yahoo！ PassMarket（6月1日 12:00より販売開始） ・協賛企業：株
【資格試験対策】ディープラーニングG検定【キーワード・ポイントまとめ】 - ITとかCockatielとか
last update : 2021/2/24 last update : 2021/2/24 はじめに １．📘人工知能（AI）とは（人工知能の定義） AIの定義 人工知能レベル AI効果 ロボットとの違い 歴史 ✅ 💻ENIAC ✅ ダートマス会議 ✅ 第１次AIブーム ✅ 第２次AIブーム ✅ 第３次AIブーム ２．📘人工知能をめぐる動向 2-1.📘探索・推論 探索・推論の手法 ✅ 探索木 ✅ ハノイの塔 ✅ ロボットの行動計画 ✅ ボードゲーム ✅ コスト ✅ Mini-Max法 ✅ α-β法 ✅ モンテカルロ法 2-2.📘知識表現 知識表現 ✅ 💻ELIZA（イライザ） ✅ エキスパートシステム ✓ 💻DENDRAL ✓ 💻マイシン（MYCIN） ✅ 意味ネットワーク ✅ Cycプロジェクト オントロジー（ontology） ✅ セマンティックウェブ ✅ ヘビーウェ
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