ビッグデータの倫理
ビッグデータへの注目が過熱する一方、そこに含まれる個人情報の取り扱いについて、さまざまな議論や問題が巻き起こっています。本書はビッグデータを取り扱う業務に携わる読者に向けて、ビッグデータを扱う際の倫理について考え、議論を行う枠組みについて、「アイデンティティ」「プライバシー」「オーナーシップ」「信用」という4つの軸とともに紹介します。「倫理」という、個別性が高く、明快な答えの見つけづらい問題について、読者自身や組織の中で実りのある議論をする一助となるでしょう。なお本書はEbookのみの販売となります。 まえがき 1章 ビッグデータのビッグインパクト なぜビッグデータなのか？ ビッグデータは何を強制するのか？ ビッグデータは倫理的に中立である 何をすべきかを尋ねてはいけない 重要な概念と用語 2章 価値と行動 価値を明確に表現する 価値を行動に変える 倫理的判断ポイント 3章 現在の業務 研
MLのlet多相とか値制限とかよく分からなかったので調べてみた - Homoiconic Days
世間はもうすぐ予定されているTAPLの日本語版の発刊に色めき立ってますね。関数型都市と呼ばれていた(る？)なごやでは、いいかげん動的型の言語ばっかやってられない雰囲気をヒシヒシと感じてるので、ぼちぼちと静的型付言語の勉強を進めています。 で、このエントリでは、今までなんだか分かったような分からないような感じのままになっていた、ML系言語のlet多相とか値制限とかその辺りについて調べたときに、参考になったweb上の文献等をまとめるのをメインにしつつ、自分の中での理解なんかをチョロチョロっと書いていこうかなぁと思います。 全体を通した話としては、住井先生のこの辺りの記事が時系列で書かれてるし、分かりやすいと思いました。 ML多相 - sumiiの日記 ML多相の続き - sumiiの日記 このエントリは、基本的に上の記事の劣化コピーでしかないので、上の記事を見て理解できれば、以降は読む必要ない
注文の多い料理店―院生編｜Colorless Green Ideas
キャンパスの外れをさまよっていた院生が見つけた研究室。そこには「当研究室は貢献の多い研究室ですからどうかそこはご承知ください」という文言。この研究室は一体？ 本文 二人の若い院生が、いっぱしの研究者きどりで、キャンパスの奥深くの、人気の少ないとこを、こんなことをいいながら、あるいておりました。 「ぜんたい、ここらの研究室はけしからんね。研究費もろくにもってやしない。なんでも構わないから、金の心配なしに、実験をやってみたいもんだなあ。」 「実験に使ったマウスをガスバーナーで焼いて、大学生協で買ってきた焼き肉のタレをつけて食べたら、ずいぶん痛快だろうねえ。かりかりと焼けて、それからぐいっとビールを飲めるだろうねえ。」 それはキャンパスのだいぶ奥でした。案内してきた万年助手も、ちょっとまごついて、どこかへ行ってしまったくらいの奥でした。 風がどうと吹いてきて、草はざわざわ、木の葉はかさかさ、木は
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