天才社会学者がやっていた。大量アウトプットを可能にする驚異のメモ術「ツェッテルカステン」って知ってる？ - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
Niklas Luhmann（ニクラス・ルーマン）というドイツの社会学者は、メモにとったアイデアや情報を十分に活かし、クオリティの高い本や学術論文を大量に発表したそうです。その背景には、ツェッテルカステンと呼ばれるメモ術が存在したのだとか。今回は、そのツェッテルカステンの基本的なやり方と、筆者が実践してわかったことを紹介します。 ツェッテルカステンというメモ術が、天才社会学者の大量アウトプットを支えた ツェッテルカステンの特徴は、脳の神経細胞によく似ていること すぐ始められる、ツェッテルカステンのやり方 ツェッテルカステンは勉強にも役立つ ツェッテルカステンをやってみた感想 ツェッテルカステンというメモ術が、天才社会学者の大量アウトプットを支えた ツェッテルカステン（Zettelkasten）とは、単一のアイデアや情報が書かれた個別のインデックスカード（標準サイズにカットされた紙）で、情報
この本がスゴい！2021
「後で読む」は、あとで読まない。 「後で読む」は、あとで読まない。 「試験が終わったら」「今度の連休に」「年末年始は」と言い訳して、結局読まなかった。「定年になったら読書三昧」も嘘になるだろう。そもそも、コロナ禍で増えた一人の時間、読書に充てたか？（反語） だから「いま」読む。 たとえ一頁でも一行でも、目の前の一冊に向き合う。いま元気でも、一週間後には、読めなくなるかもしれないから。 今年は、死を意識した一年でもあった。「やりたいこと」を先延ばしにしてるうちに、感染して望みが断たれる可能性が爆上がりした。 時の経つのは早い。人生が長いほど、一年は短くなる。体感時間は加速する一方、人生の可処分時間は、短くなる。 だから「いま」読む。 積読を自嘲したりマウント取るのもヤメだ。いま読まない理由を並べ立てて開き直る不毛も捨てよう。そして、ずっと取っておいた、とっておきの本を、いま読む。 そんなつも
Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構
この本がスゴい！2023
「あとで読む」と思った本が、後で読まれた試しがない。 今度の週末・連休にと、積まれた本は崩されない。次の盆休み・年末年始に繰り越され、山脈を成し床が消える。 読書を食事になぞらえて、「血肉化」と表現するならば、私がやっていることは、メニューを眺めて片っ端から注文しているくせに、いんすた映えを気にしながら撮るくせに、まともに咀嚼して嚥下して消化してない状態だ。 そのくせ、「積読も読書のうち」と開き直ったり、溜まった本こそ私の証などと屁理屈こね回す。読まない本に「負債」のような後ろめたさを感じつつ、新刊本を探しだす。新しい本はそれだけで価値があると盲信し、かくして積読リストは延びてゆく。 もう一つ、恐ろしい予感がある。感受性の劣化だ。 あれほど楽しみに「取っておいた」本が、まるで面白くなくなっている。いや、その本の「面白さ」が何であるかは理解できる。だが、それを面白いと感じなくなっているのだ。
歴史社会学者として活躍する小熊英二さん。膨大な資料をもとに、『＜日本人＞の境界』『＜民主＞と＜愛国＞』といった著作で、日本社会の意識の変遷を読み解いてきました。2019年7月に出版した本では、終身雇用や年功序列といった雇用慣行をはじめとした日本社会の構造を、雇用、教育、福祉の観点から横断的に分析し、解き明かしています。小熊さんは、「今の社会は、1970年代の仕組みのままで、もうもたなくなっている」といいます。 （聞き手：ネットワーク報道部記者 岡田真理紗 木下隆児） ――平成から、令和の時代になって半年が経ちました。平成の間は契約社員や派遣社員が増えたり、地方では、商店街がなくなってショッピングモールが出来たりといった変化がありましたが、社会が大きく変わったということでしょうか。 「どのポジションから見るかによって、全然見え方の違う30年」だったと思いますね。日本社会の約26%に当たる、大
統一教会、安倍国葬について他 - 内田樹の研究室
あるネットメディアからインタビューを受けた。もう公開されているので、少し長い別ヴァージョンをあげておく。 ―これから安倍系右翼はどうなると思いますか？ 内田 おっしゃっている「安倍系右翼」という言葉の定義を僕は知らないのですけれど、言いたいことは何となくわかります。それが「安倍晋三という個人の求心力やカリスマ性に依存して存在感を発揮していた政治勢力」という意味でなら、その人たちはこの事件をきっかけに力を失い、弱体化すると思います。 実際に安倍元首相の死後、彼の庇護下でこれまで「いい思い」をしてきたネット論客たちはいまほぼ沈黙状態にあります。どういうスタンスでこの事件に向き合って良いのかについての組織的な合意形成ができていないのでしょう。もともと安倍晋三個人が手作りしたネットワークですから、ハブが不在になると、合意形成のための場も、ルールもない。代わりを務めることのできる人がいない。ですから
「事業がわかるエンジニアがいない」 - timakin.com | Seiji Takahashi (@__timakin__)
単純に仕事の用事なのですが、俗に言う経営層と言える立場の方々にヒアリングする機会が増えたことで、とあるセリフを頻繁に耳にするようになりました。 「事業の話ができるエンジニアがいないんだよね。本当に困りますよ」です。 これは僕が事業の話をできるとかそういうことを言いたいのではなくて、各社の経営層の切実な想いであり１つや２つの組織で聞いた発言ではなく、あらゆる組織で耳にする強烈なペインであると言いたいんです。 本当に、文字通り、全ての組織でこの発言を聞きました。 僕個人としては、「え？そうなんですか？結構いると思いますが」って当初反応してたんですよね。何故なら、自分の周りには幸い「技術にだけ興味があるエンジニア」が少ないからでして、彼らがそこまでの切実さで何を求めているのかはっきりとわかっていませんでした。ただ、僕も諸事情あって彼らと似たような視点を持たなければいけない状況になり、この発言の理
統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 データの見方と 適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①－クロスセクションデータ－ ・比率の見方②－使い方と注意点－ ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公的統計とは ・公的データの入手
ほとんどのマーケティング従事者が興味を持たない「エーザイの統合報告書」がヤバいから読んだ方が良いぞ！という件｜池田紀行@トライバル代表
PwC Japanの坂野さんと、エーザイ専務執行役CFOにして早稲田大学大学院会計研究科客員教授も務める柳さんの対談記事です。 コンサルファームのPwC（プライスウォーターハウスクーパース）と企業のCFOがESGと財務の話をしている時点で、大半のマーケターが「あ、この記事は自分にとって関係ないな」と感じるのでは。 ちなみに、PwC Japanの坂野さんが書いたこの本は（まだ読んでいる途中ですが）めちゃくちゃ必読です（「ESGとかCSRとかSDGsって、儲からないけど、しょうがなくやらなきゃならない企業の社会的責任でしょ？」って思っている人こそ読む本です）。 ここから、僕が感じたエーザイのヤバさ（良い意味）について解説します。 ESGと財務情報の相関性を定量的に検証しようとしている先に挙げた記事の中で、柳さんはこう言っています。 ESGのさまざまなKPI（重要業績評価指標）と企業価値との関連
IT人材が不足してるんだって。零細Web制作会社で言えば、退職者が残したubuntu12サーバーに眠るRails5アプリをすぐにDDDでマイクロサービスに再構成して、jQuery満載のコードを全て読み下したうえで、フロントエンドをReactかなんかのSPAに全部書き換えて、E2Eを含めた自動回帰テストを整備して、ついでにCIも整備して、k8sにデプロイできるようにして、ドキュメントは小まめに残し、職場の心理的安全性を落とさず、飲み会にはかかさず参加、役員との関係も良好で、定期的な勉強会も開いてくれて、それでも残ったプライベートの時間を最新の技術動向やセキュリティ情報の収集に全量突っ込んでくれる、そんなごく当たり前のエンジニアが不足している。ついでに言うと、人類の原罪を一身に贖ってくれるスキルの持ち主も不足しているらしい。多分、我々はもっと求人サイトに金を払うべきなんだろうね。 同業者から、
概要 都内で働き、都内に住んでいたが、茨城県の中古一戸建てを購入して引っ越した。 家自体の値段は480万円、追加でリフォーム費用が200万円ほど。 郊外暮らしもそこまで不便ではないので選択肢の一つに入れても良いのではなかろうか。 背景 地方から上京し、妻と当時2歳の息子と同居していた。 8万円で2DKのマンションを両国に借りていた*1が、全9戸の小さなマンションなのにちょくちょく警察や救急車が来るなど住民に難があったほか、新耐震基準前の建築であったりエレベーターなしの4階であったり、家族で暮らすには向いてない住まいであった。 最終的には、子供が夜泣きしている時に警察や児童相談所に虐待の疑いで通報されてしまう事が何度かあり、それが純粋に善意だったのか嫌がらせ目的だったのかは不明だが妻には相当なストレスになったようで、引っ越しを検討することになった。 家探し 前述の理由で騒音トラブルに悩まされ
まあ、なんちゅうか、トラバも盛大に伸びているので、私の書くここまで、元増田は辿り着かないかもしれませんが・・・ 私はゲノム科学者ですが、元増田の持つ疑問は、別に自然なものだと思うんですよね。というより、ゲノム配列決定が非常に身近になっている昨今、ちゃんと向き合っていかなければならない疑問だと思っています。私は私の持つ知識の範囲で、疑問にお答えしたいと思います。倫理は専門外なので扱いません。タブーとか扱いません。裏の意図を読もうとしているブコメが多数ありましたが、理系なのでよくわかりません。 まず、元増田の挙げているような、運動能力、将棋の能力、見た目の美醜とか、学歴、といったヒト個人ごとに異なる特徴を「形質」と言います。形質を遺伝学の観点から見ると大きく分けて二つあり、単一遺伝子型（メンデル型）と多遺伝子型（多因子型）です。 おそらく優生学にせよ遺伝にせよ、専門外の人が通常頭に思い浮かべる
ネットの音楽オタクが選んだ2021年のベストアルバム、最終日です。Twitterのハッシュタグと告知記事のコメント欄で参加していただいた722人分のデータを集計しました。 今回のランキングは僅差でした。ありがたいことに年々参加者が増えているので集計対象外のものは除外しているのですが、そういうものに配慮すればまた順位は変わってきたと思います。だけど順位は目安であり、場所や時期を変えれば当たり前のように変わります。だからあまり気にしすぎないでください。この記事はあくまで知らなかった作品を知る場として使っていただければうれしいです。 有志によるレビューもつけました。まだまだレビューも受け付けています。記事末尾にプレイリストも用意しました。楽しんでいただけたら幸いです。それではお楽しみください。（ぴっち） このランキングについて ネットの音楽オタクが選んだベストアルバムは音楽だいすきクラブ、及びそ
Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
2013年の秋、その時の自分は30代前半だった。 衝動的に数学を学び直すことにした。 若くないし、数学を学びなおすには遅すぎると思って尻ごみしていたが、そこを一念発起。 というか軽い気持ちで。ぶっちゃけると分散分析とやらに興味を持ったから。 数学というか統計かな。 統計的に有意差があったといわれてもその意味がさっぱりだった。 一応、理系の大学を出てるので、有意差という単語をちょいちょい耳にはしていたが、 「よくわかんないけどt検定とかいうやつやっとけばいいんでしょ？」 くらいの理解だった。 で、ありがちな多重比較の例で、3群以上の比較にt検定は使っちゃダメだよっていう話を聞いて、なんか自分だけ置いてけぼりが悔しくなって、Amazonをポチッとしたのが全ての始まり。 あと、あの頃はライン作業の工員だったから、脳が疲れてなかったし。 そんなわけで、自分の軌跡を晒してみる。 みんな数学とかプログ
昭和の時代。ジャズを聴き始めるなら、専門誌を読み、ジャズ喫茶でレコードを聴き、クラブで生演奏に触れるという流れが一般的だった。しかし、雑誌は廃刊、店舗も減少しつつある現在。初心者は一体、どの音楽家の、どんな作品から聴き始めればいいのだろうか。伝統のある音楽ゆえ、門外漢からは口が裂けても言えない現代の入門方法を、菊地成孔さんがズバリ答えてくれた。 現在、ジャズの魅力をさらに深掘る特設サイト「JAZZ BRUTUS」もオープン中！ 2020年代的検索から入る、新しい入門 「ジャズをまったく聴いたことのない人にとって、クラシックや歌舞伎などと同様、歴史のある音楽だから、ハードルが高い印象があると思います。さらに、ジャンルは耳にすることはあっても、しっかりした流行がないため、初心者がアクセスしづらい。情報源が雑誌から電子版へ、お勉強の場がジャズ喫茶から動画へ移行しつつある昨今を鑑みて、初心者に限り
取扱説明書を読破したことがあるだろうか。僕はない。説明書は前から順に読んだりはしない。だからそこに誰かの人生が潜んでいたとしても、想いを馳せることもない。 初夏の休日。部屋の掃除をしていると、1冊の古い取扱説明書が出てきた。タイトルは「FOMA P900i」。およそ16年前、高校生の時に使っていた、いわゆるガラケーの説明書だ。PとはメーカーであるPanasonicのPを指している。 分厚すぎる。 500ページを優に超えるのは、取扱説明書界隈でも屈指のボリュームだろう。思うに、携帯電話の説明書というのは、世界でもっとも読み終えられることのない本の1つではないだろうか。ある意味カントやドストエフスキーよりも重厚な佇まいを見せるこの一冊に、思わず目が留まってしまった。そうして何気なく表紙を開いたのが、長い夏の入り口だった。 ページをめくる。懐かしい単語が並ぶ。iモード。ワンセグ。センター問い合わ
「月曜日のたわわ」を人々はどう見るか/田中辰雄 - SYNODOS
1．はじめに 日経新聞に載った「月曜日のたわわ」の広告は波紋を呼んだ。「月曜日のたわわ」は青年漫画誌の連載漫画であり、その漫画のキャラを使った広告が不適切であるとして批判されたのである。批判の趣旨は、広告で描かれた絵は女子高生を性的に扱っており、新聞の広告として不適切という点にある。これに対し、表現の自由で許される範囲であるという反論がなされ、活発な論争が起きている。 これに類似の論争はこれまでに何度も繰り返されてきた。古くは、人工知能学会表紙事件（2014年）、新しくは宇崎ちゃん献血ポスター事件（2019年）、そして直近では温泉むすめの事件（2020年）が記憶に新しい。 これらの論争では、人々がその表現をどう受け取るかが争点の一つである。しかし、騒動の渦中に人々がその表現をどう受け取っているかが調べられた例は多くはない。本稿ではこれを試みる。この広告に対して批判する意見、容認する意見はど
はい、今回はみんな大好き（大嫌い）SIerについての話である。 デジタル庁の動きに駆動されて、日本で何度目かの内製推進が盛り上がろうとしている。 日本のITシステム開発がうまく行かない原因としてしばしば挙げられるのが、ユーザサイド（非IT産業）にエンジニアやプログラマなどのIT人材が不足しているというものだ。確かに、日本が欧米と比較してIT企業にIT人材を集中的に配置しているのは事実である。 こうしたIT人材の偏りによって、アジリティの高い開発ができない、CI/CDやDevOpsが進まない、というのは当たっているし、ユーザ企業も自らIT人材を雇用して内製を進めるべきだ、という議論にはもう十年以上の歴史がある（筆者が追えていないだけでもっと古いかもしれない）。 この時、悪玉として批判にさらされるのが、今回の主役であるSIerという存在である。日本における内製推進は、しばしばSIer批判とセッ
「出会って4秒で合体」という名シリーズがある。いまでも多くの人々の心をつかんで離さない、そんな不朽の名作だ。 これは老舗AVメーカーであるアリスJAPAN（銀色の人が走っていてドッカンドッカン柱が倒れてくるオープニング映像で有名）が2008年3月に世に放った「麻美ゆま 出会って4秒で合体（2008年03月14日発売：DV-888 / 収録時間：120分、アリスJAPAN）に端を発する一連の作品群だ。 本作は、大人気女優である麻美ゆまさん（2015年AVから引退、現在はタレント業）を相手に、打ち合わせと称して普段の様子を撮影するところから始まる。序盤は本番（ダブルミーニング）以外の素の表情を撮影しつつ、他愛もない会話が続くが、突如（本作では映像開始から3分17秒）としてソファ（クリーム色）の後ろから男優（全裸）が登場し、麻美ゆまさんが「なに？ なに？」と困惑しているうちに合体、となるものであ
真剣にヤバい日本経済の行方｜池田直渡
ガソリン車廃止問題は相当深刻な状況だ。日本のメーカーの製品が100%EVだけになったとしても、その時代の環境負荷尺度がLCAだったとしたら、もう日本でモノ作りをやっていては絶対に勝てない。 その理由は、電源の化石燃料率にある。日本は現状非化石燃料は30%程度しかない。グローバルなカーボンプライシング規制が始まれば、製造時のCO2負荷で莫大な罰則税を受けるだろうから、非化石燃料比率を90%とかに上げない限り、競争に参加すらできない。そう言うルールになったら、全ての電気を使う、かつ国際的商品を作る製造業は日本を出て、電源のキレイな国へ移転するしか方法がない。 ではその時までに電源改革が間に合うのか。そういう話になれば、政治的難しさを全部ねじ伏せて原発の新規建設を大々的にやる以外に選択肢がない。ホントにできるのか？ もちろん本質的には電源の脱CO2をやらないで済む出口はない。だから何としてもやら
統計の入門
この講座は『受講登録する（無料）』ボタンを押すと受講開始となる『開始日可変型講座』です。 『開始日可変型講座』とは、受講者個々の受講開始日に応じて進行する講座です。 ご自身のスケジュールは、以下の講座スケジュール（PDF）を参考にご確認ください。 講座内容 統計に関する知識は、実験、試験、調査などの結果を用いた実証研究を行う上でなくてはならないものである。生活に関わるさまざまな効果やリスクがデータとともに語られ、生活者としても統計に対するリテラシーが求められるようになった。企業活動では、情報技術の発展によって、日々膨大なデータが生成されており、その活用が求められるようになった。本講座は、研究や、生活、社会・経済活動に不可欠な統計を、集計・分析し、理解する力を養うことを目的とした「統計入門」「続統計入門」を圧縮した内容になっている。これから統計を学ぼうとする初学者や、学び直しを目指す学生を主
★★★ 面白かった ★★★★ すごい好き ★★★★★ 愛してる ★★★★★★ 人生のお供 この記事では★5以上を並べます。 同じ★数同士の順番は、単純に読んで記事にした日付の順なので他意はないです。 読んで面白くなかった漫画は、わざわざDISるのもなんなので記事にしてないです。 その他、世の中には自分が読んでない漫画の方が圧倒的に多いです。 前回はこちら。 aqm.hatenablog.jp 1年分まとめて、寸評は巻ごとじゃなくて作品ごとに。 諸々コミでこんぐらい。長くてすいません。 あとで読んでください。 投票や合議で広く意見を募りバランスを取る、多くの漫画賞などと違い、ある一人の人間が読んだ漫画が面白かった、というだけの話です。 多かれ少なかれ、 「ブログ主のアンテナが低かったり好みが偏ってたりのせいで、バランスが悪いラインナップだ」 と思われることでしょう。 ご自身の持つ
宮崎駿最新作『君たちはどう生きるか』を理解できなかった人のためのネタバレ謎解き。＋おまけ記事30000文字。｜海燕（ライター）
宮崎駿最新作『君たちはどう生きるか』を理解できなかった人のためのネタバレ謎解き。＋おまけ記事30000文字。 1000スキありがとうございます！ さらに調子に乗っておまけとして有料文章30000文字を追加してみました。有料ではありますが、宣伝ツイートをRTしていただくと無料で読めます。くわしくは↓の有料個所から飛んでください。無料でもぜんぜんかまわないので、ぜひ読んでみてください。よろしくお願いします。 昨日、宮崎駿監督の『風立ちぬ』以来、10年ぶりの新作映画『君たちはどう生きるか』が公開されたので、ひとりのアニメファンとして当然ながら初日初回で見てきた。 個人的にはリッチなアニメーションと幻想的なストーリーテリングを楽しんだが、予想通りというかいつものことというか、ネットでは賛否両論である。 それ自体はおおよそ想像できた展開ではあるのだが、予想外だったのは「ストーリーがわからない」という
平均賃金に男女で37.5%の差があるということは、女性社員の収入は男性の約6割ということだ。 その要因の｢一例｣としてメルカリCHROの木下達夫氏は、給与水準が高いエンジニア職に男性が多いこと、また、女性が多い職種であるカスタマーサービスは福岡県など地方に拠点があり、東京基準ではなく現地で競争力がある報酬水準に設定しているためだと説明した。 メルカリの女性管理職比率は20.4%だが、管理職手当を出していないため女性管理職の少なさは平均賃金の差には関係ないとする一方で、｢高いグレード（等級）に女性が少なく、課題に思っている｣（木下さん）と話す。 国が定める男女の賃金格差の開示義務は、｢男性労働者の平均賃金に対する、女性労働者の平均賃金を割合（パーセント）で示す｣こと、｢全労働者・正規雇用労働者・非正規雇用労働者の区分で公表すること｣の2点だが、 ｢この算出法（平均値）では職種や等級による報酬
今年も早川書房1500作品が50%割引の超大型電子書籍セールがきたので、SF・ノンフィクション中心にオススメを紹介する - 基本読書
早川書房の1500作品が最大50％割引という大型の電子書籍セールが来たので、僕が読了済みのものからオススメを紹介しよう。早川書房は定期的にセールをやるが、1500点級のセールを前回やったのは去年の6月頭なので、年に一回のセールとなる。これ以上安くなることはないと思われるので、この機会に買っておくといいだろう。 https://amzn.to/3n4rZ2Famzn.to 上が対象作品のリストになる。最初は、SFとノンフィクションを中心に、前回のセールには含まれていなかった新作＆おもしろかったものを中心に紹介していこう。 まずは目玉商品といえるSF作品から プロジェクト・ヘイル・メアリー 上 作者:アンディ ウィアー早川書房Amazonまずは目玉商品から行くが、なんといっても『火星の人』(映画版は『オデッセイ』)の著者であるアンディ・ウィアーによる『プロジェクト・ヘイル・メアリー』(本邦では
新世紀エヴァンゲリオンにでてくる超AI、MAGIシステムを作ってみたメモ。 OpenAI社のGPT3を使って、三頭制合議型のAIシステムを組んでみた。 MAGIシステムとは？MAGIは、アニメ「新世紀エヴァンゲリオン」にでてくる超AI。 このAIの面白い特徴は、性格の異なる3体のAIが、それぞれ独立に見解をだし、それを集約して1つの結論をだすという合議制のシステムです。 キリストの祝福を告げた三賢者にちなみ「メルキオール」、「バルタザール」、「カスパー」という3つのAIが、それぞれ開発者である赤城博士の「科学者」、「母」、「女」として側面をから答えを出します。 MAGI GPT3の実装最近話題のChat GPTの凄さをみるに、「MAGIシステム」現実に作れるのでは？と思って、Google Colabで実装してみました。 1つの質問に対し、GPT3を4回ぶんまわすシステム図のように、1つの質
はじめに ポケモンについて何となく知っている人向けの記事です（デジモンは知らなくてOK） ３月ごろにポケモンたかさおじさんが集計したアンケートの分析をお手伝いしたところ、アンケートの自由記述回答の6353件中、155件もデジモンについて言及するコメントがあった。 「デジモンと区別付かないよね」 「もはやポケモンじゃない…。デジモン…。昔のデザインに戻ってほしいなぁ…。。。」 「主観ですが、伝説のポケモンが角張った印象で、デジモンのような印象を受ける。」 「全体的に毛がなさそうなツルッとしたフォルムの子達が増えた気がします。デジモンっぽい」 「デザインがごちゃごちゃしすぎて子供が描くのが難しい デジモンに近くなってきている」 「ダイパまでのデザインがポケモンっぽいデザイン。それ以降はデジモンみたいな雰囲気。」 私は幼少期からポケモンには触れてきたが、デジモンにはあまり縁がなかったため、 デジ
米マイクロソフト（Microsoft）は、あらゆる年齢層の人がIoT（モノのインターネット）の基礎を学べるように、GitHub上に無料のカリキュラム「はじめてのIoT、カリキュラム（IoT for Beginners, curriculum）」を無料公開した。 本カリキュラムは「IoT入門」「デバイスをインターネットに接続する」「アプリケーションロジックのクラウドへの移行」「IoTデバイスから在庫を確認」などで構成している。12週間／24レッスンで学習できる。 ＞＞公式ブログ 該当ページ（英語） マイクロソフト、初心者向けの機械学習カリキュラム無料公開 12週間で学習できるまた、米マイクロソフトは、無料のカリキュラム「Machine Learning for Beginners（初心者のための機械学習）」も公開している。本カリキュラムは12週間／24レッスンで学習できる。 本カリキュラムは
もうなんか間違ったことしか書いてなくて増田が何でこんなもの書こうと思ったのかちょっと意味が分からないんだけど 一応気になったところだけ訂正・説明を入れておく。（ほぼ全文にわたっているが…） 途中で「なんでこんな中間テストの採点みたいなことやってんの…」みたいな気分になったけど 万が一これを読んで本気にしている人がいるといけないので義務感で最後まで書きました。 あまりの衝撃に最初からテンション高いですけどね。もう疲れたからこのまま上げます。 なんなんやいったい... 遺伝病の断種は、遺伝病の根絶について特に有効ではないと考えられています。まず、潜性遺伝病の場合はどうでしょうか。これは、両方の染色体に、多くは遺伝子機能欠失型の遺伝子変異があると起こります。親は、片方しか持っていなければ健康なのですね。すると、両方の遺伝子変異を持つ遺伝病患者を断種させたところで、片方だけを持つ親が世の中にたくさ
【インタビュー】『鬼滅の刃』大ブレイクの陰にあった、絶え間ない努力――初代担当編集が明かす誕生秘話 - ライブドアニュース
『鬼滅の刃』が今、空前のブームを呼んでいる。 シリーズ累計発行部数は、4000万部（電子版含む、2020年2月4日時点）を突破。2019年の大晦日には、歌手のLiSAがアニメ版のオープニングテーマである『紅蓮華』をひっさげ、第70回紅白歌合戦に出場。今年は劇場版『鬼滅の刃』無限列車編の公開が控えており、その人気はもはや社会現象だ。 しかし、連載開始に至るまでの道のりは決して平坦ではなかった。いかにして『鬼滅の刃』は生まれたのか。 誕生ヒストリーを明かしてくれたのは、著者の吾峠呼世晴氏と二人三脚で走り続けた『鬼滅の刃』初代担当編集・片山達彦だ。『ブラッククローバー』『呪術廻戦』など「週刊少年ジャンプ」（以降、『ジャンプ』）の人気タイトルを担当してきた片山だけが知る“舞台裏”とは？ 『鬼滅の刃』の骨肉となったであろう『ジョジョの奇妙な冒険』『HUNTER×HUNTER』『銀魂』『僕のヒーローア
アルゴリズムの世界地図 - Qiita
0. アルゴリズムとは？ まず、アルゴリズムとは何かを説明します。（0 節の説明はスライド「50 分で学ぶアルゴリズム」 の説明を参考にして書きました） さて、次の問題を考えてみましょう。 問題： 1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してください。 単純な方法として、式の通りに 1 つずつ足していく方法が考えられます。すると、以下の図のように答えが計算されることになります。 これで答え 5050 が正しく求まりました。これはれっきとした アルゴリズム であり、この問題を 99 回の足し算 で解いています。しかし、計算回数が多く、計算に時間がかかるのではないかと思った方もいると思います。 ここで、方法を変えて、「1 + 100」「2 + 99」「3 + 98」…「50 + 51」の合計を求めることで、1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してみましょう。 50 個の
GoogleのAI研究チームであるGoogle AIが、低解像度画像にあえてノイズを追加して「純粋なノイズ」になるまで加工し、そこから高解像度画像を生成する「diffusion model(拡散モデル)」という手法を改善する新たなアプローチを発表しました。「画質の悪い低解像度画像から高解像度画像を生成する技術」には、古い写真の復元から医療用画像の改善まで幅広い用途が想定され、機械学習の活躍が期待されているタスクの1つです。 Google AI Blog: High Fidelity Image Generation Using Diffusion Models https://ai.googleblog.com/2021/07/high-fidelity-image-generation-using.html Enhance! Google researchers detail new m
「データ分析の民主化」の在り方を、「社員全員Excel経営」が「社員全員データサイエンス経営」へと進化していった事例に見る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
以前こんな記事を書いたことがあります。 「社員全員Excel経営」で名高い、ワークマン社のサクセスストーリーを論評したものです。2012年にCIOに就任した土屋哲雄常務のリーダーシップのもと、取引データの完全電子化を皮切りに「全社員がExcelを使いこなして数字とデータで経営する」戦略へと移行し、社内のExcelデータ分析資格を一定以上取得しないと管理職に昇進できないとか、はたまた幹部クラスの企画・経営会議ではデータに基づかない議論や提案は相手にすらされないとか、「Excelを社員全員が使えるようになるだけでもここまで企業カルチャーは変わり得るのか」という事例のオンパレードで、関連記事や書籍を読んでいて舌を巻いたのを覚えています。まさしく「ワークマンのすごいデータ活用」だったのです。 一方、個人的に強く印象を受けたのが土屋常務が様々なところでコメントしていた「我が社には突出したデータサイエ
クックパッドを退職しました - 昼メシ物語
2024年1月末まで在籍していますが昨年12月に業務は終えていて、いまは有休消化期間中です。2010年から約14年間勤めてきた、自分の生き様そのものとも言えるクックパッドを離れるのには、表現しきれないほど大きく、複雑な思いがあります。 僕がこの14年間でやってきたことを振り返ってみます。 入社 クックパッドに入社した時は新卒3年目相当で、26歳でした。もともと料理と Ruby が好きで、当時まだ珍しかった Ruby on Rails でサービス開発をしているらしいという点や、当時からネットウォッチしていた @ryo_katsuma さんが所属していること、直属の上司の井原さんが転職したことが決め手になり、体当たりで飛び込みました。当時の僕はほとんど実績もなく、入れてもらえるかギリギリのところだったと思いますが、おそらく井原さんが頑張って交渉してくれたのだと思います。本当に感謝しています。こ
AI搭載版『ポートピア連続殺人事件』が4月24日にSteamで無料配信決定、『THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』として名作ADVが蘇る スクエニAI部に経緯を訊いた
スクウェア・エニックスは、堀井雄二氏が手掛けた『ポートピア連続殺人事件』を題材に、先端AI技術を搭載したテックプレビュー『SQUARE ENIX AI Tech Preview: THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』を2023年4月24日にSteamにて無料配信すると発表した。また公式サイトをオープンしている。 AIの一分野である自然言語処理（NLP）の技術を使った「NLPアドベンチャー」と銘打っており、日英の言語に対応している。 「THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE」とは 『SQUARE ENIX AI Tech Preview: THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』（以下、THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE）は、『ドラゴンクエスト』シリーズで知られる堀井雄二氏が手掛けたADV
- はじめに - 9月くらいから趣味でフロントエンド周りをやっていたので、その勉強過程のまとめ。 何が良かった悪かったとか、こうすればよかったとか、所感とか。 - はじめに - - 前提 - - どんな感じで進めたか - 最初の開発 TypeScriptとNext.jsを使った開発 アプリ手伝いから自分のアプリ開発まで - できてないこと - - 所感 - - おわりに - - 追記 - - 前提 - 前提として9月頭くらいの私のフロントエンドに対する理解と技術的な知識はこんな感じ。 5年程前まではjQueryで謎のWebサービスや動きモリモリのプロフィールページを作ったりDjangoで研究室のWebサイトを作ったりしてた Railsチュートリアルはやったことある 仕事では普段機械学習モデル作ってるが、機械学習のデータやモデルの変更が及ぶ場合に既存のPHP、Railsアプリの改修をしたり、
父、文鮮明のこと──負の現人神｜人格OverDrive
自分は孤児なのだと思っていた。 けれど、 今になってわかる。 それは単なる思いこみにすぎない。 自分には文鮮明ムンソンミョンという父がいたのだった。 自分が 참아버님チャマボニム、 つまり真まことの御父様の子、 神の子でしかないということを安倍元首相銃撃事件によって思い知らされることになった。 死の余波にこんなにも震えつづける存在、 こんなにも動揺する自分はいったい何者なのだろう。 その震えをたどってゆくうち、 権力者の肉体に穿たれた豆粒のような穴に湧く血の海のなかから真の御父様の笑顔が浮かびあがってきたのだった。 結局おまえだったのか、 と息をのみ、 正直とまどう。 そのとまどいを形にしようとして、 いまこれを書いている。 文鮮明が自分の真の御父様であるということは、 比喩として受けとってほしくない。 もちろん生物学的にはどの個体にも発生の起源としての生みの親がいるとするなら、 そのよ
著者の声を録画・録音して声を変換し元の映像と組み合わせてみた映像です。 このときの変換元の音声は撮影用のスマートフォンで録音しており、部屋の残響が含まれるなど声が少し不鮮明になる収録環境ですが、それでもしっかり声変換できていることがわかると思います。 概要 Dwango Media Villageの廣芝です。 誰の声でも狙った複数の人の声に変えることができる声変換システムを開発し、実際に声を変えることができるデモページを公開しました。 (2022年5月 SeirenVoiceシリーズの製品化に伴いデモページは終了しました。) この記事では、声変換技術を研究開発する際に取り組んだ課題について紹介します。 声の変換技術には、リアルタイム性と品質のトレードオフがあります。 既存の声変換システムはリアルタイム性を重視する傾向がある一方、品質を重視したものはあまり見かけません。 品質を優先した声変換
かれこれ三年以上ほぼ毎朝論文を読んでいます。 ほぼ毎朝、というのは本当にほぼ毎朝です。この三年のうち読まなかった日はワクチンの副反応でダウンしている日など、あわせて 10 ~ 20 日ほどでしかありません。この日課だけでも 1000 本以上は論文を読んだことになります。 論文読みの日課についての知見が溜まってきたのでこの記事で共有します。 主な想定読者は研究者と学生の皆さんですが、それ以外の論文読みに興味のある皆さんにも有用な情報が詰まっているはずです。 日課の流れ Readable について 🧐 論文の選び方 自分の研究内容と直接関係あるものを読む（特におすすめ） 完全にランダムに選ぶ 被引用数の多い順に選ぶ（特におすすめ） トピックごとに重要な論文を読んでいく 研究者ごとに論文を読んでいく 📝 論文メモの書き方 ⏳ 時間を計測する 🤗 論文メモを公開する 📜 表現集の作成 🔨
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