私が機械学習を学び始めたとき、訓練データとテストデータは異なるのだから、訓練データ上で損失を下げたとしても、テストデータでの性能が必ずしも保証されるとは限らないのではないかと感じ、理解に苦労しました。 本稿では、かつての自分を含め、統計と機械学習の初心者に向けて、なぜテストデータでも性能が理論的に保証されるのかを丁寧に解説します。 本稿の最後では、この議論を深層学習の理論に応用し、最先端の研究にまで一気に繋げます。期待値や分散などの統計学の基礎知識だけからここまで発展的な内容にまでたどり着くというのが本稿の目的です。ぜひ最後までお付き合いください。 目次 目次 期待値への集中 マルコフの不等式 チェビシェフの不等式 ヘフディングの不等式 モデルの評価 訓練の場合には同じ議論は成り立たない ユニオンバウンド 候補の数が有限の場合 候補の数が無限の場合 深層学習の理論へ 著者情報 期待値への集
Llama 4 の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・The Llama 4 herd: The beginning of a new era of natively multimodal AI innovation 1. Llama 4本日、「Llama 4 Scout」と「Llama 4 Maverick」がリリースしました。これらは、前例のないコンテキスト長のサポートを備えた初のオープンウェイトネイティブマルチモーダルモデルであり、MoEアーキテクチャを使用して構築されています。 また、新しいモデルの教師として機能する最も強力な「Llama 4 Behemoth」のプレビューも行います。 ・Llama 4 Maverick ・17Bのアクティブパラメータ ・128のエキスパート ・合計400Bのパラメータ ・100万トークンのコンテキスト長 ・Llama 4 Scout ・17Bのアク
Llama 4: Metaがもたらす新時代のマルチモーダルAI革命 はじめに 2025年4月5日、Meta AIは待望の新しいAIモデルファミリー「Llama 4」を正式に発表しました。このLlama 4は、Metaにとって初めてのネイティブマルチモーダルモデルであり、また初めてMixture of Experts（MoE）アーキテクチャを採用したモデルでもあります。 現代のAI開発において、オープンソースモデルの重要性はますます高まっています。特に、日常生活でAIを活用する人々が増える中、先進的なモデルとシステムが広く公開されることで、誰もがパーソナライズされたAI体験の未来を構築できるようになります。 この記事では、Llama 4の革新的な特徴、その技術的背景、競合他社のモデルとの比較、そして将来の展望について詳しく解説します。AI技術者として、この新たなモデルがもたらす可能性と影響を
アンモナイトと聞くと、渦巻き型の化石を思い浮かべる人が多いかもしれません。この古代の海洋生物は、地球の歴史を物語る重要な痕跡であり、科学や想像力を刺激する存在です。しかし、アンモナイトがどのような生物で、なぜ注目されるのかを詳しく知る人は意外と少ないのではないでしょうか。この記事では、アンモナイトの構造や生態を丁寧に解説し、興味深い知識を交えながら、幅広い読者に楽しめる内容をお届けします。それでは、アンモナイトの神秘的な世界へ一緒に入っていきましょう。 アンモナイトとは何か？その基本と特徴 まず、アンモナイトとは何かを確認しておきましょう。アンモナイトは、約4億年前から6600万年前まで生息していた海洋軟体動物で、頭足類（イカやタコの仲間）に分類されます。その特徴的な渦巻き型の殻は、内部が仕切りで区切られた部屋（隔壁）で構成されており、化石としてよく保存されています。殻の直径は数センチから
エントロピーの逆転 (Entropy Reversal)とは？物理学と情報理論における重要な概念を解説 - 数物外縁研究所(v・∇)v
はじめに エントロピーの逆転（Entropy Reversal）は、物理学や情報理論の分野において非常に興味深い現象として注目されています。エントロピーという言葉は、一般的には「無秩序」や「ランダム性」を意味し、物理的なシステムや情報の流れにおける不確定性や乱雑さを定量的に表す尺度として用いられます。通常、エントロピーは時間の経過とともに増加する傾向にあり、これは自然界の基本的な法則の一つと考えられています。しかし、エントロピーの逆転とは、このエントロピーの増大とは反対に、エントロピーが減少する、あるいは秩序が増す方向に進む現象を指します。この概念は一見すると直感に反するものですが、特定の条件下で発生する可能性があり、科学的に深い洞察を与えてくれるテーマです。 この記事では、エントロピーの逆転という概念について詳しく掘り下げ、その基本的な定義から始まり、熱力学と情報理論の両方の視点からその
「お金で幸せは買えるのか？」って議論が昔からあるわけです。お金があればあるほど幸福度が増すのは間違いないんだけれども、その効果にはどこかで限界が来るのではないかって持論ですね。もっと簡単に言えば「お金って、あればあるほど良いのか？」って問題であります。 確かに、年収200万から400万になるのと、年収8000万から年収１億になるのを比べたら、お金のありがたみは両者で全く異なるはず。1杯目はおいしいビールも、3杯4杯と続ければおいしさが減っていくようなもんで、年収がもたらす幸福度アップの効果にも限界がありそうな気がするわけです。 ただし、一方ではやはり「お金はあればあるほどいいよなぁ」と思いたくなるのも人情で、何せお金があれば不慮の事故や病気といったトラブルにも対処しやすくなりますからね。過度な贅沢にはすぐ飽きるとしても、いらぬストレスを避けられるようになるって意味では、お金がもたらす幸福度
サム・アルトマンの世界観｜d
サム・アルトマン（Sam Altman）は、シリコンバレーで著名な起業家・投資家であり、OpenAIの現CEOにしてYコンビネーター（Y Combinator） の元代表です。1985年生まれの彼は若くして位置情報SNSのLooptを創業し、その後スタートアップ支援組織Yコンビネーターを率いて数多くの企業を育成しました。2015年にはイーロン・マスクらと共に非営利AI研究機関のOpenAIを共同設立し、2019年以降はそちらに専念しています。つまり「シリコンバレーの寵児」から「AI革命の旗手」へとキャリアをシフトした人物です。 性格面ではビジョナリーかつ人当たりの良いリーダーとして知られています。社内では非常にオープンで、「どんな社員でもSlackで直接メッセージを送れば数分でビデオ通話に応じてくれる」ほどだといいます。一方で目標志向が強く、迅速さを重んじるあまりに少しせっかちだったり上か
製品検索はこちら ネットワークアナライザは、電子回路網を解析する装置として開発され、基本的にインピーダンスと減衰量を測定する装置である。現在、ミリ波帯周波数の110 GHzまで提供されており、応用範囲が広いため各種さまざまな分野で、また、いろいろな用途に使われている。 ネットワークアナライザは、スカラネットワークアナライザとベクトルネットワークアナライザとに大別できる。スカラネットワークアナライザは、振幅の測定によって周波数特性を測定するもので、高周波信号への対応が比較的容易である。一方、ベクトルネットワークアナライザは、振幅に加えて位相の測定も可能なため、より幅広い分野で利用され、また、高確度の測定が可能である。ここでは、主にベクトルネットワークアナライザについて解説する。 ネットワークアナライザは、電力、周波数、スペクトラムと同様、インピーダンスと減衰量の基本測定器でもあるが、校正によ
「レコメンドつれづれ」は、レコメンド手法の概念や実装方法を中心に、レコメンドに関する基礎的な内容から最近流行りの技術まで幅広くご紹介する連載です。第3回は、レコメンドの評価方法について、代表的な評価方法・指標をピックアップしてご紹介します。 こんにちは。アナリティクスサービス本部の小田です。レコメンドについて考察していく連載の第3回です。 第1回 協調フィルタリングのコンセプトを知る 第2回 協調フィルタリングの実装 第2回では、協調フィルタリングの実装を行いました。本連載では今後各種手法を実装しながら比較していく予定ですが、その前にレコメンドの評価について確認したいと思います。といっても、レコメンド全体の評価となるとシステムやユーザビリティの評価など広範にわたりますので、今回はアルゴリズムの評価に絞って話を進めます。代表的な評価方法・指標をピックアップして紹介したいと思います。 1.レコ
数学史および通信史の紹介 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 機械学習を学ぶ中で数学の重要性を知るもなかなか理解が進まず、先ずは歴史からと数学の歴史に興味を持つようになります。 2017年の静岡で行われた勉強会で下記のスライドを発表しました。 このスライドを書いている最中まとめる量が多くだんだん飽きてきて、別の疑問を調べ始めたら、そっちも結構大変になってしまいました。その時に調べて書いたのが下記の記事になります。 科学史家の伊東 俊太郎氏によれば、人類史は「人類革命、農業革命、都市革命、精神革命、科学革命、環境革命」の6つに分けることができるそうです。今は環境革命の時代になります。 数学
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 🔹 基礎レベル（初級） Q1. 回帰問題とは何か、分類問題との違いは？ 解答例： 回帰問題とは連続値を予測するタスクのことで、例えば住宅価格や気温予測などがあります。 分類問題はカテゴリを予測するタスクで、「犬・猫」「陽性・陰性」などの離散的な結果を予測します。 Q2. 線形回帰モデルで最も重要な前提条件は何か？ 解答例： データと目的変数の関係が線形であることです。実際は必ずしも線形でないことも多く、非線形モデルや特徴量変換が必要になります。 Q3. 回帰モデルの評価指標を挙げてください。 解答例： RMSE（Root Mean S
進化を続ける今日のサイバーセキュリティ情勢においては、潜在的脅威の一歩先を行くことが常に課題となっています。持続的標的型攻撃（APT）やランサムウェア、ワイパーなどは、組織が警戒すべきリスクのほんの一部にすぎません。しかし、量子コンピューティングは、目前に迫りつつある最も複雑で広範囲な課題の一つです。差し迫った脅威ではないものの、「今すぐ収集、後で解読」という戦略は、現在の暗号化標準が通用しなくなる将来への備えが急務であることを示しています。 複雑な計算を従来のコンピュータよりもはるかに高速で処理できる量子コンピュータは、化学、物理学、物質科学など多数の科学的分野に革命を起こすと期待されています。ただし、悪用された場合には多大なリスクももたらします。恐らく現行の暗号化方式は解読され、機密データが犯罪者に流出するでしょう。 従来の暗号化に対する脅威 HTTPS、SSH、IPsec VPNで使
「レスレリアーナのアトリエ ～忘れられた錬金術と極夜の解放者～（レスレリ）」周回できる最大値を一手で指定！サクサクっとクエストスキップできるのが便利～ - ゲームアプリのUIデザイン
こんにちは！ちょこです！ このブログでは「ゲームUIを見てみよう！」というテーマでゲームUIを紹介しています。少しでもゲームUIに興味を持ってくれる方が増えると嬉しいです！ 今回は「レスレリアーナのアトリエ ～忘れられた錬金術と極夜の解放者～」（以下「レスレリ」）からクエストのスキップ機能をご紹介します。 このブログでも何度か紹介していますが、クエストのスキップ機能はスタミナ制を採用しているソシャゲにはほぼ確実に実装されている印象です。 以下、目次です。 クエストの周回に便利なスキップ機能 最大値のボタンも便利 クエストの周回に便利なスキップ機能 「レスレリ」にはクエストスキップ機能があります。使用頻度が高く、便利な機能です。クエストをスキップすると以下のようになります。 ▲クエストスキップする様子 これは49回スキップした場面ですが、短時間で報酬が獲得できていることが分かります。 また、
＜きょう最終回＞TBSドラマ「御上先生」で出た「72の法則」とは何だったのか？ 仕組みと「別解」を解説 | AERA DIGITAL（アエラデジタル）
「御上先生」主演の松坂桃李（提供 朝日新聞社） この記事の写真をすべて見る ついに最終回を迎える、松坂桃李主演のTBS系ドラマ日曜劇場「御上先生」。そのepisode5で紹介され話題となったのが「72の法則」だ。数字の「72」を金利で割ることで、元本が2倍になる期間がざっくりとわかる数式だが、一体どういう理屈なのだろうか？ 吉岡里帆演じる「是枝先生」も戸惑った計算式を、登録者数14万人超えの数学YouTuber、鈴木貫太郎さんが解説する（4月11日発売の朝日新書『マイナス×マイナスはなぜプラスになるのか』から一部抜粋・編集）。 ＊ ＊ ＊ TBSのドラマ「御上先生」の中で、投資について自主的に学んでいる生徒のグループが、「老後の資金は手堅く定期預金」という若い女性教師・是枝先生に、「72の法則」を説明するシーンがありました。 生徒A「今、定期預金の利子の高い銀行でも、年利0.5％くらいなん
僕が円形計算尺のことを記事にしたら、岡崎市の行きつけの文房具屋さんのGM:竹内さちよさんが大変興味を持ってくれました。是非とも見たいとおっしゃるので、実物を差し出すと、棒状のものはみたことあるけど、円形のものは初めてみたとのこと。文房具の生きる歴史である、さちよさんにも知らないことがあるんだと驚きました。 彼女がいるペンズアレイタケウチさんの紹介は、こちら。 news.yahoo.co.jp 彼女の話によると、なんと小学校の頃には計算尺の使い方を学習する授業があったとのこと。算盤とか、ワープロとか、タイプライターとか、時代と共に無くなってしまうものも多いですが、実に興味深い人類の進化の歴史ですね。 調べてみると計算尺の歴史は大変古いです。 遡ってみると、なんと事の起こりは17世紀でした。当時、航海には星の位置に関する膨大な計算処理が必要とされ、これを解決する為に当時の数学者や天文学者たちが
【天才】お母さん「Switchの時間制限を解除する4ケタ番号、すぐ子供に突破される…せや！」 → 超画期的な方法で子供の早期英才教育に成功！これは頭いいｗｗｗ : はちま起稿
Switchの時間制限解除番号を1111とか簡単なものにするとすぐ子供に突破されるので思いつきで「7856」にしました。「新しい番号はしちはごじゅうろくよ！」と言い続けていたら、子供たちはまだ九九を1ミリも知らないけど「しちはごじゅうろく」を覚えました。定着したら次は「8864」にする予定😆 — 百美👦6y👧4y (@amasonel) March 23, 2025 Switchの時間制限解除番号を1111とか 簡単なものにするとすぐ子供に突破されるので 思いつきで「7856」にしました。 「新しい番号はしちはごじゅうろくよ！」と言い続けていたら、 子供たちはまだ九九を1ミリも知らないけど 「しちはごじゅうろく」を覚えました。 定着したら次は「8864」にする予定😆 「必死に番号覚えようとするなら九九でも覚えろ！」という密かなる母の愛…のつもり🤣 — 百美👦6y👧4y (@a
原子・原子核・原子力／山本 義隆｜岩波現代文庫 - 岩波書店
福島の原発事故後、撒き散らされた放射性物質の問題はすべての人が避けて通れないものとなった。不確かな情報があふれるなか、自分で物事を判断するためには、原子核と原子力についてのきちんとした知識は必須だ。駿台予備学校での講演にもとづく歴史読み物風の筆致で、基礎からていねいに解説する物理学の入門書。 はじめに 第1章 原子論のはじまり 1.1 化学原子論／1.2 歴史的な語りについて／1.3 力学のおさらい／1.4 気体分子運動論 第2章 イオンと電子の発見 2.1 重力をめぐって／2.2 電磁気学の初歩／2.3 電気分解の法則／2.4 電子の発見 第3章 X線と放射線の発見 3.1 レントゲンとX線の発見／3.2 ベクレルとキュリー夫妻／3.3 放射線をめぐって／3.4 放射線の人体への影響 第4章 アインシュタインと光子仮説 4.1 光電効果をめぐって／4.2 放射線のエネルギー／4.3 光子
新・社会科学のためのデータ分析入門 導入編／エレーナ・ローデ, 今井 耕介, 原田 勝孝｜自然科学書 - 岩波書店
数学やプログラミングの予備知識が全くないことを前提に、現実世界のデータを分析してさまざまな疑問に答える手法を平易な解説で学ぶ。不可欠な概念や手法にフォーカスし、統計分析ソフトRにおける最小限のツールを駆使することで、誰もが着実にデータサイエンスの面白さを体感できる。初めての一冊にうってつけの入門書。 序 文 1 イントロダクション 1.1 本書の概観 1.2 各章の概要 1.3 本書の使い方 1.4 なぜデータ分析を学ぶのか？ 1.4.1 コードの学習 1.5 準 備 (1) ファイルのダウンロードと保存 (2) RとRStudioのダウンロードとインストール (3) RStudioを使いこなす 1.6 Rの紹介 1.6.1 Rで計算をする 1.6.2 Rでオブジェクトを作成する 1.6.3 Rで関数を使ってみよう 1.7 データを読み込んで理解する (1) 作業ディレクトリを設定する (
ハードディスクドライブのエラーレートの検証
ハードディスクドライブのエラーレートの検証 2010/05/22作成 2014/08/17更新 私が使っていたバックアップ用の320GBのハードディスクを使い切ってしまい、新しく1TBのハードディスクを買ってきたのは数ヶ月前のことでした。 その時購入したのは日立グローバルストレージテクノロジーズ（旧IBM）製のHDS721010CLA332というものです。 しばらく使用してから信頼性について少し気になり、レビューやデータシートなどを探していました。 ところが、HDDメーカー各社が公開している仕様書によると、民生用のハードディスクはビットエラーレートが1.0E-14程度であるとのことでした。 また、このエラーレートは修復不能（Non-correctable/Uncorrectable error rate）と記されています。 このエラーが発生するとデータが変化し、読み出せない、または正常に読
AIはどんどん長期間のタスクを遂行できるようになっている。実行できるタスク時間は、AIの性能を見極める重要な指標｜makokon
AIはどんどん長期間のタスクを遂行できるようになっている。実行できるタスク時間は、AIの性能を見極める重要な指標 タイトル：AIはどんどん長期間のタスクを遂行できるようになっている。実行できるタスク時間は、AIの性能を見極める重要な指標 こんにちはmakokonです。 AIの評価には、多くのベンチマークが提案され、その多くのテストで、人間を超える性能を示すようになっています。しかし、現実に人間が１週間とか長期間かからなくてはできないようなタスクをAIはまだ、完了することができません。 今回紹介する研究は、AIの能力を人間が完了に必要な時間に対して、そのタスクのAIによる正解率で図るものです。５０％正解するタスク時間を時間的視野として捉えることでAIの現実世界における能力を図ることができるとしています。この能力は、約７ヶ月ごとに倍増する急激な進化を遂げており、最新のＬＬＭ(claude 3.
既存のUTXOを量子コンピューター登場後でも安全に使用するための提案 - Develop with pleasure!
Bitcoin Optechのニュースレター #348で紹介されていたTim Ruffingの以前の提案↓ https://gnusha.org/pi/bitcoindev/1518710367.3550.111.camel@mmci.uni-saarland.de/ は、量子コンピューター登場後でも既存のUTXOを安全に使用できるようにするスキームの提案。一般的には、Guy Fawkesの署名スキームとして知られてるみたい。 量子コンピューターの脅威 量子コンピューターで暗号解読が可能になるというのは、既存のブロックチェーンの暗号技術の中では主に楕円曲線暗号の安全性の仮定である離散対数問題が解かれてしまうことを指す。 秘密鍵をx、楕円曲線のベースポイントをGとした場合、公開鍵はGをx回加算したP = xGとなる。離散対数問題の困難さからPからxは逆算できないとされている。 これが1994
『THE ALGEBRA OF WEALTH 一生「お金」を吸い寄せる 富の方程式』—— 富を築くための究極の戦略
スコット・ギャロウェイ (著), 児島 修 (翻訳) お金に困らず、自由な人生を歩むためには何が必要なのか？ 成功する人とそうでない人の違いは、努力や才能だけで決まるものではない。富を築くためには、ある種の「法則」が存在し、それを理解し、実践することが不可欠だ。 『THE ALGEBRA OF WEALTH 一生「お金」を吸い寄せる 富の方程式』は、世界的に著名なビジネススクール教授であり、起業家としても成功を収めたスコット・ギャロウェイが、豊かになるための実践的な戦略を明かした一冊だ。本書では、「富を築くための方程式」として、シンプルかつ強力な原則を提示し、それを活用することで持続的に成功を手にする方法を解説している。 お金持ちになることは、決して一部の才能ある人や運の良い人だけが達成できるものではない。むしろ、明確な戦略と正しい努力の積み重ねによって、誰でも豊かさを手に入れることができ
数学を生み出す脳／中井 智也｜自然科学書 - 岩波書店
数量の大まかな把握はヒトだけでなく多くの動物にもできるが、ヒトだけが正確に数え上げ計算する能力をもつ。その能力に必要なのが数の言葉だ。数学的思考の起源は言語にあるのだろうか。心理学・認知神経科学に加え、近年めざましく発展した機械学習技術による成果も用いて「我々ヒトにとって数学とは何か」を問う。 はじめに １ 概算する脳 数認知に関わる複数のシステム 概算システムとウェーバー＝フェヒナーの法則 概算に影響する因子 動物の概算能力 赤ちゃんの概算能力 数認知に関わる脳領域 数認知に関わるニューロン ２ 数字という発明 いち、に、さん、たくさん 基数原理の理解 マジカルナンバー「4」 対数から線形へ 数字に特化した脳領域 数字から取り出される数量情報 数字と数量の分離 ３ 数と空間の結びつき 心の中の数直線 数直線の向きは生得的か？ 脳の左右差 足し算は右、引き算は左 対称性の認知 幾何学の言語
ビットコイン価格が下落している。今の下落がどれくらい続くのか気になったのでPythonのプログラムでカーブフィットして分析してみた。 今回の目標は、ビットコインの過去の実績データを使い、理論モデルに対して最小二乗法で誤差が最小になるモデルの係数を見つけてカーブフィットさせ、将来の価格を予測することだ。 冪乗則モデルによるカーブフィット 以前にビットコイン価格はストックフローモデルで説明できること、ただしビットコインに供給されるマネーの総量には何らかの制約条件が働くため、ストックフローモデル通りに、半減期毎に時価総額が１０倍になることにはならないであろう、ということを書いた。 ストックフローモデルはグラフで表すと下記の図のような階段上のグラフになる。このような複雑なモデルを数式で表してカーブフィットを行うことは私には無理そうだ。 ストックフローモデルではストックフロー比率とビットコインの時価
2025年3月に米国で開催されたSynopsysの技術者向けイベント「Synopsys Snug」に、OpenAIのハードウェア責任者であるRichard Ho氏が登壇。AIの進化の方向性を語った。 OpenAIのハードウェア責任者であるRichard Ho氏によると、「DeepSeek-R1」のようなモデルによってトレーニングと推論の計算要件が削減されるという進歩があったにもかかわらず、AIコンピューティングの需要は今後も増え続けると予想されるという。 Ho氏は、技術者向けイベント「Synopsys Snug」（2025年3月19～20日、米国カリフォルニア州サンタクララ）の基調講演で「蒸留（大規模な事前トレーニング済みモデルの学習内容をより小規模なモデルに転送して使用することで、実行時間やコストを削減する技術）のような技術をベースにすると、より小規模なモデルでも優れた結果が得られること
著者三浦 伸夫 放送大学客員教授・神戸大学名誉教授 発行年 19ISBN978-4-595-31963-1サイズ A5ページ数296全体のねらい数学の歴史を、西欧のみならずアラビア世界や日本などの非西欧世界も視野に入れて解説する。数学の中身はもちろん、発想の源泉や理論を、受容した社会的・文化的背景なども含めて解説している。文化における数学の歴史的具体相を見ることによって、数学が孤立した学問ではなく、様々な要因のもとで展開し、また多くの学問領域に影響を与えたことを学び、私たちが抱く数学のイメージを、歴史を通して根本的に再検討していく。従来あまり取りあげることのなかったアラビアや西洋中世・ルネサンスの数学なども解説している。章の構成１．古代エジプトの数学 ２．古代ギリシャの数学 ３．エウクレイデス『原論』と論証数学 ４．アラビア数学の成立と展開 ５．アラビアの代数学 ６．中世西洋の数学 ７．中
山本裕之の音楽はなぜ実演で聴かれるべきなのか｜石塚潤一
現代音楽は出来るだけ良い録音で聴け、と常々力説してきた。演奏の話ではない。もちろん演奏が良いのに越したことはない、が、今言うのは録音の質の話である。できればハイレゾが良い。ただ、超高級一眼レフカメラを使ってもピンぼけの写真が撮れるように、ハイレゾでもボケボケの録音になることはあるから、ハイレゾである、という以上に、性能の良いマイクを耳のいいエンジニアがセッティングした録音で聴くべきだ。 特に、打楽器アンサンブルやクラスターの音楽は、録音の質がわるいと、いたずらに聴きづらいものとして認識される。打楽器の音の特徴である噪音的な性質や、不協和な音程で２音が重なる際の軋みのようなものが、つぶれて聴こえてしまうのだ。 だから、シェーンベルクのピアノ作品について、実演で聴いて初めて魅力がわかった、という人にしばしば出会う。灰色の音響が延々と続く、と感じていたが、実演で聴くと、意外に色彩に富んでいること
こんにちは、makokonです。 2024年末に公開されたDeepSeek-V3が随分と評判がいいようです。 優れた性能/コストレシオ、普通にOpenAIと同様にAPI利用できるということで、興味がつきません。 早速使ってみたという記事を書くべきかと思ったのですが、とりあえず公式サイトにある情報をまとめてみましょう。 情報は2025/1/5現在のサイトを見ております。 結論としては、非常に魅力的なLLMであり、個人的には使っていこうと思っていますが、業務用途など責任のある用途には、様子を見たほうがいいかなと思っています。 はじめに DeepSeek APIを使用するための基本的な情報DeepSeek APIは、OpenAI互換の形式を利用しています。設定を変更することで、OpenAI SDKやOpenAI API互換のソフトウェアを利用してDeepSeek APIにアクセスできます。 AP
Diamond Premiumセレクション 過去の有料会員向け記事の中から、編集部がセレクトしたおすすめ記事を期間限定で無料公開します。 ※「無料会員」の登録をすればご覧いただけます ※無料公開してから1カ月が経過した記事は、無料公開を終了します バックナンバー一覧 ビジネスパーソンの必須スキルである数学を、一からおさらいする「学び直し！ビジネス数学」特集（全8回）。第2～6回では、中学＆高校で学んだ数学を復習しつつ、それらが社会の中でどのように役立っているのか豊富な事例を紹介する。初回のテーマは指数・対数。現役エンジニアで『数学大百科事典』の著者の蔵本貴文氏と、大人のための数学教室和の川原祐哉講師に、徹底解説してもらった。（「週刊ダイヤモンド」2019年2月9日号を基に再編集） ※2019年9月9日に公開した有料会員向け記事を、1カ月の期間限定で無料公開します。全ての内容は初出時のままで
常用対数は、教科書では「桁数を求める」くらいでしか利用しません。 常用対数表なんかも出てきますし、なんだかよくわからないうちに桁数を求める、という操作だけ教わります。 ですが、常用対数を利用すれば、もっと色々なことがわかるんです！ この記事では、あまり深掘りされない常用対数について丁寧に解説していきます。
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周期 (数体系) - Wikipedia
数学の特に解析数論周辺分野における周期（しゅうき、英: period）は、ある種の代数的な領域上でとった代数函数の積分として表される複素数を言う。周期全体の成す集合は、和と積に関して閉じており、環を成す。 Maxim Kontsevich and Don Zagier (2001) は周期の概念を導入し、周期に関するいくつかの予想について述べた論説である。 与えられた実数が周期であるとは、次の形で表せるときを言う： ここで は有理数係数多項式、 は 上の有理数係数の有理関数. ここで と を代数関数に取り替えた場合;[要出典]、一見より一般の概念を表しているように見えるが実は上と同値である。また と を代数的数 係数としても同値である（これは、そのような積分や代数的無理数が適当な領域上の面積として表せることによる）。 より一般に、与えられた複素数が周期であるとは、その実部および虚部がともに
柔軟な勤務時間の金銭的価値はいくらなのか 山﨑翔平｜全国就業実態パネル調査（JPSED）「日本の働き方を考える」｜調査コラム｜リクルートワークス研究所
近年、テレワークやフレックスタイム制度など、各人の多様な生活に合わせた柔軟な働き方が大企業を中心に普及しつつあり、柔軟な働き方は、労働者の満足度を決定する重要な要素である（野村2018）。企業にとっても、柔軟な働き方の導入は、賃金を上げることなく従業員の満足度を向上させる方法の一つであり、家庭の事情などで従来の制度では離職せざるを得なかった労働者の離職を防ぐ手段となりうる。では、柔軟な働き方にどの程度の価値があるのであろうか。本コラムでは、正社員労働者にとっての柔軟な働き方の金銭的価値を、特に勤務時間の柔軟性に着目して「全国就業実態パネル調査2024」（リクルートワークス研究所）のデータを用いて推計した。 勤務時間の柔軟性 勤務時間の柔軟性とは、従業員が働く時間を各人の生活や業務に合わせて柔軟に選択できることを意味し、具体的な制度としては、フレックスタイム制や変形労働時間制、裁量労働制、時
概要 紛失通信 (oblivious transfer; OT) は送信者の送信する \(n\) 個のデータのうち受信者が \(k\) 個を受信できる二者間の通信プロトコル。ここで送信者は \(n\) 個のうちのどの \(k\) 個が受信されたかを知ることができず、受信者は \(k\) 個以外のデータを知ることができないという暗号論的な性質を持つ。最も単純なケースは \(n=2\), \(k=1\) の設定の 1-out-of-2 紛失通信である (1-out-of-2 紛失通信を使って任意の \(k\)-out-of-\(n\) 紛失通信を構築できることが証明されている)。また紛失通信は他の暗号技術の基盤として使われることが多く、応用は秘匿マルチパーティ計算、秘匿情報検索、秘匿共通集合、秘匿位置情報サービスなど多岐にわたる。 暗号理論での oblivious とは、一方が送ったデータを知
WBICを計算するサンプルプログラム - Qiita
概要 「渡辺澄夫 広く使えるベイズ情報量規準WBIC」に掲載されているMATLABによるWBICの計算例をRに移植。 主な変更点は以下の通り。 対数尤度の計算式に定数項を追加。 RLCT推定値の計算でオーバーフローする部分を修正。 SMALLVALで数値微分しているようなので、参考のため微分値を追加(RLCT_d)。 WBICの計算式 \begin{align} y&=BAx+\epsilon,\quad \Sigma(\epsilon)=\sigma_2^2I_{nn}\quad モデル\\ &y(nn\times 1),B(nn\times hh),A(hh\times mm),x(mm\times 1)\\ p(y|x,A,B)&=(2\pi)^{-\frac{nn}{2}}|\Sigma|^{-\frac{1}{2}}\exp\left(-\frac{1}{2}(y-BAx)^t\
内容紹介 電子機器に必須のEMC設計の実務系参考書 設計現場が抱えるトラブルや悩みに詳しい元デンソーのEMC担当部長が、基本から応用事例まで分かりやすく解説 事例は全て理論的に解説。「なぜそうなるのか」を理解できる 超高周波・パワエレ時代に「解」を提供するEMC設計の決定版！ 本書は、電子機器で必須のEMC（電磁両立性）対応設計に関する実務系教科書です。EMCとは電子機器が備えるべき電磁的な不干渉性および耐性のこと。今、電子機器の設計においてEMC対策の難易度が年々上がっています。電子機器の小型化や高機能・多機能化の進展に加えて、デジタル回路の高速化や、自動車の電動化に伴うパワーエレクトロニクスの大電流・大電圧化が急速に進んでいるからです。そのため、開発設計現場ではトラブルが多発しています。 車載電子機器や携帯電話機分野などでEMC対応設計に関する豊富な実践経験を持ち、現在の開発設計現場が
用語「交差エントロピー」について説明。分類タスクを解くための機械学習モデルの訓練に広く用いられる損失関数の一つで、「“正解ラベルの確率分布”から“モデル出力の確率分布”がどれくらいズレている（＝不一致）か」を数値で表す。特に、ロジスティック回帰やニューラルネットワークの分類タスクでよく使用される。 連載目次 用語解説 情報理論／統計学／機械学習における交差エントロピー（Cross-entropy）とは、分類タスクにおいて、各データに対して「正解ラベルの確率分布」と「モデル出力によって得られる確率分布」のズレ（＝不一致）を自然対数を用いて数値化する関数である（図1）。 得られた数値は損失（loss）や誤差（error）の値であるため、Cross-entropy loss（交差エントロピー損失）や交差エントロピー誤差（Cross-entropy error）とも呼ばれる。その損失値が小さいほど
3月14日は、世界的に円周率の日である。 去年、同じ書き出しの「円周率」という記事は、どういうわけかよく読まれた(*1)。 この記事を noteに投稿したのが 2020年3月14日の1時15分(*2)、それから3時間ほど寝た早朝、孫が生まれたという知らせがLINEで入った。 だから、娘には「お前の娘は円周率の日に生まれたんだぜ、きっと算数が強くなるぞ」と言ったが、2，3回言っても、まったく感心してくれない。妻にも 2，3度言ってみたが、完全無視である。だから、もう誰にも言わないことにした。 さて、円周率は無理数というだけではなく超越数だということだ。そういえば、そんなことを習ったな、と思い出し、まずは入門とばかりにブルーバックスの西岡久美子著「超越数とはなにか」を入手して読んだ。そっけない文章で、定理と証明の連続で構成され、エピソードとかコラム、個人の感慨などのたぐいの無駄がまったくない。
VBA講座：VBA関数一覧 | すごい改善
『たった1秒で仕事が片づくExcel自動化の教科書』（技術評論社）にて、 紙面の都合で書けなかった詳細をこちらで解説します。 ■VBA関数一覧 ■文字列操作 Asc 整数型 (Integer) の値を返します。指定した文字列内にある先頭の文字の文字コードを返す変換関数です AscB 最初の文字の文字コードではなく、最初のバイト データを返します AscW Unicode 文字セットの文字を返します Chr 指定した文字コードに対応する文字を示す文字列型 (String) の値を返します ChrB 文字ではなく、1 バイトを返します ChrW Unicode 文字セットの文字を含む文字列型 (String) で文字を返します LCase アルファベットの大文字を小文字に変換する文字列処理関数です Left バリアント型 (内部処理形式 String の Variant) の値を返します。文字
このようにどんな$p$を想定するかで尤度は異なる。ならば、尤度が最も高い$p$が最も尤もらしいと考えてよいのではないか？ この考え方が最尤法（さいゆうすいてい method of maximum likelihood）あるいは最尤推定（maximum likelifood estimation, MLE）。これで求められた$p$が最尤推定量（maximum likelihood estimator, MLE） 例の尤度は、 $$\Pr(y=(1,1,0|p)=p^2(1-p)$$ でした。これを最も大きくする$p$は？ $f(x)=x^2(1-x)$のグラフを描いてみるとこんな感じ。 このカーブが一番高くなっている横軸の値が最尤推定量ということ。しかし、図では正確な値はわからないので計算してみる。 尤度$\Pr(y|p)=p^2(1-p)$の傾きが0になっているところが一番大きいのだから、
離散対数問題について更に詳しく調べてみた
ハローワールド。 予め断っておくと、筆者はここらへんの数学を専攻していたわけでもなんでも無いので、理論に穴だらけの可能性があります。 また、私がそうなので、数学についてほとんど知らない人でもある程度理解できる内容になっています。そのつもりです。 DH法の安全性DH法やDSAでは離散対数問題を基として、鍵交換やデジタル署名しています。 特にDH法やDSAは剰余群（剰余環）での計算の非対称性を利用しています。 DH法では公開鍵PPPは秘密鍵SSSより下記の式で導くことが出来ました。 この時gggは任意の自然数、pppは十分大きな素数です。具体的な値は筆者によるDH法をまとめた記事を参照ください。 P=gS mod p\begin{aligned} P &= g ^ S \bmod p \end{aligned} P=gSmodp 累乗の余りの計算このgSg^SgSというのはしばしば累乗、
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