「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入
はじめにこの記事は、放送大学の（主に情報コースを中心とする）学生さん向けに、私の履修済み科目の感想と主観的評価を共有して、履修計画の参考にしていただくことを目的に作成しました。下記の記事の通り、2019年-2020年の2年間で情報コースの科目を8割方履修したのでそれなりの網羅性があるかと思います。 （2023年2月追記）その後、選科履修生として履修した他コースの科目や大学院科目などを追加して112科目掲載しています。試験難易度については履修時期によって会場試験・在宅ペーパー試験・在宅Web試験が混在しているので参考程度でお願いします。 タイトルは私が現役生の時に通っていた大学の似たような評価システムから拝借しました。 以下の科目は基本的にナンバリングが低い順に並べています。閉講済みの科目も混じっていますが、記録と後継科目の参考のために残しておきます。あくまで全て（上記の記事にある通り、文系
「専門性が高い人になりたいですか？」 そう問われたら、多くの人が「はい！」と答えるでしょう。エンジニアやデザイナーのような専門職に限らず、ビジネスパーソンの多くも、「できることなら何らかの専門性を高めたい」と思っているはずです。 しかし、そもそも「専門性が高い」とはどういう状態を指すのでしょうか。どんな人になれば「専門家」だと評価されるようになるのでしょうか。それを突き詰めて考えることが専門性を高めるヒントになると思い、少し深堀してみました。 最後には、まだ実験中ですが、ChatGPTを活用して専門性を高める方法をご紹介します。 専門性と体系化の関係 辞書サイトのWeblioを見ると、専門性とは「特定の分野のみに深く関わっているさま。高度な知識や経験を要求されることや、その度合い」と書かれています。この定義に従うと、専門性には「特定の分野の高度な知識や経験」が必要だということになります。
回答：よほどの理由がない限りは、接種することをお勧めします 日本で承認されているmRNAワクチンには、新型コロナウイルスへの感染・発症・重症化・死亡リスクを大幅に減らす効果が確認されています。実際に新型コロナウイルス感染症に罹ってしまうよりも、はるかに小さなリスクで免疫を獲得できます。 そのため、よほどの理由がない限りは、順番が回ってきた時点で接種することをお勧めします（ワクチン接種は自分だけでなく、自分の周りの人を守るという意義もあります）。 ※この記事内容は接種を強制するものではありません。接種するかどうかは個人の判断に委ねられますが、デマや事実誤認をもとに判断してしまうことがないよう、薬局でも行っている情報提供や対応を文書化したものです。 ※非常に長いので、「ページ内検索」や「Ctrl+F」の機能で不妊や後遺症、心筋炎、デルタ株、オミクロン株、ブースター接種といった気になる単語を検索
度々SNS上で散見されるのが「日本は60年以上も狂犬病が発生していないのに何故イヌの狂犬病ワクチン接種が義務付けられているんだ」という議題です。中には「獣医師の利権だ」「百害あって一利なし」「海外では打ってないところもある」という論法を展開する連中も多く存在します。 特にこの『海外では打っていない』論法ですよ。 つまるところオーストラリアやニュージーランドなんですが。 もうね、日本とオーストラリアの防疫体制ってのは元々違うのだから、アホみたいなアンチワクチンの謎理論展開で毎回オーストラリアの名前を出さないで！ ということを声を大きくして言いたいので、ここにブログを書きなぐり始めました。中には獣医師でも勘違いしていることが多い分野なので、長いことつらつら書きます。このブログ記事の主な使い方としては「豪州における狂犬病の歴史や対策の学習」「豪州と日本という狂犬病清浄国の大きな違い」そして「謎理
ソーシャルゲームにおけるキャラクターの露出度の性差の検討：『Fate/ Grand Order』を例に : 九段新報
(今回の記事はいつもと文体が違います。それは『「フェミニスト共感ランキング」にみる「数字っぽいもの」への狂信、あるいは具体と抽象の往復に対する困難』でも指摘した通り、近年noteなどを主要な領域として調査もどきとでも言うべきものが流通しており、そうした調査の基礎をおろそかにした議論に否定的な一石を投じるためです。簡単に言い換えれば、もし本職がこの手の調査を徹頭徹尾論文っぽくやったらどうなるかをシミュレーションすることで、調査もどきのいい加減さを浮き彫りにしようということです。) 目的 近年、表現におけるジェンダーバイアスやその影響に関する議論が注目されている。特に創作物に登場するキャラクターの衣装の露出度に関しては性別による著しい差異が指摘されている(e.g. 東京新聞, 2022)。 しかしながら、創作物やそこに登場するキャラクターの数は膨大であり、多くのキャラクターの露出度を計量的に検
インターネットが生まれるまで - デマこい！
徒歩よりも遅かった ローマ帝国時代後期、ローマ支配下のエジプトの法的文書には、暦日と在位中の皇帝の名前が記載されていました。当時はローマで新しい皇帝が即位しても、それがエジプトに伝わって法的文書に反映されるまでにタイムラグがありました。このタイムラグを調べると、古代における情報伝達の速さを推測できます。また、近世に入った１５００年頃の情報伝達の速さは、ヴェネチアの商人たちの日記から推測できます[１]。 その結果を見ると、平均時速はほとんど変わらず時速１・５キロメートルほどだったようです。産業革命以前の世界では、情報伝達は人間の歩行速度よりも遅かったのです。 出典：グレゴリー・クラーク『10万年の世界経済史』下巻p177 出典：グレゴリー・クラーク『10万年の世界経済史』下巻p178 近代の情報伝達の速さは、ロンドンの新聞から推測できます。世界中で起きた事件がロンドンで報道されるまでのタイム
対談者プロフィール Dain 書評ブログ「わたしが知らないスゴ本は、きっとあなたが読んでいる」（スゴ本）管理人。「その本が面白いかどうか、読んでみないと分かりません。しかし、気になる本をぜんぶ読んでいる時間もありません。だから、（私は）私が惹きつけられる人がすすめる本を読みます」 読書猿 「読書猿 Classic: between / beyond readers」管理人。正体不明。博覧強記の読書家。メルマガやブログなどで、ギリシャ哲学から集合論、現代文学からアマチュア科学者教則本、陽の当たらない古典から目も当てられない新刊までを紹介している。人を喰ったようなペンネームだが、「読書家、読書人を名乗る方々に遠く及ばない浅学の身」ゆえのネーミングとのこと。知性と謙虚さを兼ね備えた在野の賢人。著書に『アイデア大全』『問題解決大全』（共にフォレスト出版）。 谷古宇浩司 株式会社はてな 統括編集長／
2019-nCoVについてのメモとリンク
リンク集目次 国内外の状況 政府機関・国際機関等 学術情報 疫学論文 分子生物学／ウイルス学論文 臨床論文 インフォデミック関係 ワクチン関係 変異株関係 時系列メモ目次 新型コロナウイルス（2020年1月6日，11日） インペリグループによる患者数推定（2020年1月18日） 患者数急増，西浦さんたちの論文（2020年1月20日，23日） WHOはPHEIC宣言せず（2020年1月23-24日） 絶対リスクと相対リスク（2020年1月26日） 研究ラッシュが起こるかも（2020年1月27日） なぜ新感染症でなく指定感染症なのか？ なぜ厚労省令でなく閣議決定なのか？（2020年1月27日） コロナウイルスに対する個人防御（2020年1月27日） 国内ヒト＝ヒト感染発生（2020年1月28日） フォローアップセンター設置，緊急避難等（2020年1月29日） PHEICの宣言（2020年1月3
はじめに Podcast及びYoutubeで活動している、「ゆる言語学ラジオ」というコンテンツがある。皆様はご存じだろうか。 ご存じない方に向けて、簡単にご紹介しておきたい。 「ゆる言語学ラジオ」はその名の通り、言語学的なトピックを、面白おかしく扱うラジオだ。具体的には、「象は鼻が長い」の主語は「象」か「鼻」かという議題や、英単語「spring」が「春」や「ばね」や「泉」という複数の意味をもつのは何故か、等の興味深い話を聞くことが出来る。 しかしこの「ゆる言語学ラジオ」、言語学という名を冠している以上、学術的な見地から批判を受けることがたまにある。 要するに、学術的に正確ではないこと、厳密ではないことを、インターネットを通して垂れ流しているという批判である。 こういう批判それ自体は決して珍しいものではない。ありていに言って、インターネット上では、よく観察される類のものだろう。 例えば量子力
論文、どうやって読んでますか？｜umbell
論文の読み方。 若手研究者、特に修士課程や博士課程の学生にとっては結構深刻な問題だと思います。あと研究を始めたばかりの学生さんにも。 私自身も ・まず何を読んだらいいのかわからない... ・読むべきものがわかってきたけど、１本読むのにかなり時間がかかる... ・読んだはいいものの膨大な数の論文の内容を覚えてられへん... ・紙で読んでたけどかさばって仕方がない...と論文の読み方にはかなり悩んだ一人です。今でも絶賛試行錯誤中。 と言うことで、現状の論文の読み方をご紹介したいと思います。 みなさんがどうやって論文読んでるのか気になりますので、ゆるっと募集してみます。もしよければ #論文どう読んでますか とでもして投稿していただけたら幸いです。 1. デジタル派か紙派かかなり大きな論争が巻き起こるこの問題。 本音を言うと私は紙媒体で読むのが好きです。読書好きなのもあって、紙の上の文字を読みたい
誰もがその戦いの背景にある歴史の深淵と人々の覚悟を見誤っていた。開戦初日に決着が付くと高を括って鼻歌混じりに筆を取った私は、気が付けば夏休みの８割を喪失し、すべての指が腱鞘炎で悲鳴を上げる中で参考文献の海に這いつくばっていた。 —— Josh Nobus —— ぜんぜんわからない 俺たちは雰囲気で REST をやっている 何度調べてもなんだかよく分からない概念ランキングの個人的 Top5 に入る言葉。 それが「REST」だ。 いろんな Web サービスの REST API はよく使わせてもらっているし、REST API が何かと聞かれれば「その Web サービスの機能を HTTP リクエストで呼び出せる API エンドポイントのことだよ」みたいにそれっぽくお茶を濁すことはできると思うが、じゃあ自分で RESTful なサービスを作ってみろと言われたら私は作れない。作れなかった。 だってどん
プトレマイオスは円をたくさん使うか？ まず、プトレマイオスは惑星の黄経の説明には円を二つしか使わない。そんなに円をたくさん使ったら、古代の貧弱な数学では使いこなせません。そして、後世も円の数は増えません*1。「現象に合わせるために円の数を増やして対応したが、複雑になりすぎて崩壊した」といった解説も昔はよくあったのですが、ほとんどフィクションと言って良いと思います。 データに合うだけなのか？円に意味はないか？ 各々の円には、割合とはっきりとした意味があります。プトレマイオスも惑星の動きと太陽の動きに関係があることは気が付いており、二つの円の片方は太陽の影響、すなわち地球の自転の効果を表現しています*2。 その結果プトレマイオスの理論は、惑星の距離の変動も正確に再現してくれます。惑星までの距離は当時計測できませんから*3*4、これは奇跡といってよいと思います*5*6。 のちに、コペルニクスはプ
このnoteでは、"ブランディング"に関する体系を教科書のように纏めたいと思います。2020年7月に書いた「【1時間で読める】P&G流マーケティングの教科書」とセットにして、ついに教科書シリーズの完成となります。 これを読めば、マーケティングとブランディングの全体像が体系立てて頭に入ると思います。ウェブマーケティングやSNSマーケティングといった「HOW」に終始する細かい各論よりも、まず初めに全体像を頭にインストールすることには大きな価値があります。あとは実務を通して、その枠組みの中に自社ならではの肉付けをして頂ければよいかと思います。 併せて読んでもらえれば、マーケティングとブランディングに必要な知識としては、国内外のトップ企業で働いているブランドマネジメント従事者と変わらないレベルになると確信しております。 2020年7月に書いた「P&G流マーケティングの教科書」というnoteでは、自
コンピュータ以前の数値計算(1) 三角関数表小史 -
現代の三角関数計算 三角関数の値を計算する方法として、現代人が素朴に思いつくのは (1)いくつかの角度に於ける値を事前に計算しておき、一般の場合は、それを補間した値を使う (2)Taylor展開の有限項近似 の二つの方法だと思う。Taylor展開を使う場合、角度をラジアン単位に変換する必要があるので、円周率を、ある程度の精度で知っていないといけない。 コンピュータ用に、もう少し凝ったアルゴリズムが使われることもある/あったらしいけど、今のコンピュータでは、(2)の方法が使われることが多い。例えば、Android(で採用されているBionic libc)では、アーキテクチャ独立な実装は、単純なTaylor展開を利用するものになっている。 https://android.googlesource.com/platform/bionic/+/refs/heads/master/libm/upst
2021年度末からTwitterのタイムライン上で論文の読み方・書き方の話題が流れていたので忘れないようにメモ。順番は目について順 Togetter まとめ togetter.com TLで流れてたサイト 論文の読み方（2021年度学部生向け輪読会のイントロダクション資料）https://t.co/FykGBXOZSD Zoom輪読会（https://t.co/YCptC5GKTy）は来年度もバージョンアップしてやる予定です— Takeshi Imai (@TakeshiImaiLab) 2022年1月4日 九州大学 大学院医学研究院 今井 猛さん Google Drive: 論文の読み方 学部生向け 2021 version 論文の書き方マニュアルが参考になると言ってもらえているようなので，研究発表スライドテンプレも公開します。レベル感（引用文献数とか専門用語とか）は卒研に合わせてますが
【知的生産?】『TAKE NOTES!――メモで、あなただけのアウトプットが自然にできるようになる』ズンク・アーレンス : マインドマップ的読書感想文
TAKE NOTES!――メモで、あなただけのアウトプットが自然にできるようになる 【本の概要】◆今日ご紹介するのは、先日の「未読本・気になる本」の記事でも一番人気だったメモ術本。 ただし通常のメモと違い、「アウトプット前提」でメモを作成するのが、本書の特徴となっています。 アマゾンの内容紹介から一部引用。58冊の本と、数百本の論文という、大量の執筆をしたニクラス・ルーマンという社会学者がいます。彼の著作のクオリティはずばぬけていて、専門分野以外でも古典的名著になっています。 どうしてそんなことができたのか? その答えは、彼が編み出したツェッテルカステンというメモ術にあります。 中古が定価を大きく上回る一方、上記未読本記事の時点では定価だったKindle版が値下がりして、「10％OFF」となっていますから、こちらもお見逃しなく！ 2015-06-12i Imagining an index
この例に関する質問への回答を補足の項に記載しましたので、より良い理解のためにご参照ください。 1.3 モデル構造 トランスダクションモデル(ある文章を他の文章に変換するモデル(翻訳など))において主流なのは以下のようなエンコーダ-デコーダモデルである。 エンコーダ: 入力の文 $(x_1,\ldots,x_n)$ を $\boldsymbol{z}=(z_1,\ldots,z_n)$ へ変換 デコーダ: $\boldsymbol{z}$ から単語 $(y_1,\ldots,y_m)$ を出力。 ただし、1時刻に1単語のみで、前時刻のデコーダの出力を現時刻のデコーダの入力として使う。 Transformerは基本的な大枠はエンコーダ-デコーダモデルでself-attention層とPosition-wise全結合層を使用していることが特徴。 つまり、以下の3つ(+2つ)のことが分かればモデル
はじめに 下記には、typewriterまたはcomputerのkeyboardで全文写経した本は数冊（すべて英語）あります。 輪講で全部読んだ本、日本語と英語でも読んだ本などもそれぞれ１０冊以上あります。 100回以上読んだ本が10冊以上あるような気がします。 影響を受けた本というよりは、愛読書かもしれません。 引用は、 https://bookmeter.com/users/121023 https://booklog.jp/users/kaizen https://www.amazon.co.jp/gp/profile/amzn1.account.AEZYBP27E36GZCMSST2PPBAVS3LQ/ref=cm_cr_dp_d_gw_tr に掲載している自分で書いたreviewです。 最初にあるところに記録し、それからamazonに転載し、10,000冊になった頃にNo.1 R
本日は 2/23 ということで、この日付にまつわる楽しい数学の話をしたいと思います！ お話したいのは、23 という数そのものが持つ性質についてです。 は素数なので、素数についての話かと思った方もいるかもしれません。 もちろん、素数であることは大事なのですが、それだけではありません。 は次のような特徴を持つ素晴らしい数でもあるのです。 を3以上の素数としたとき、 次円分体 の 類数 が より大きくなる最小の は である 整数論を学んだ人にとっては、円分体や類数の意味が理解でき、 そこから23の性質に感動を覚える人も少なくないかと思います。 一方で、円分体や類数をまったく知らない人にとっては、上の説明だけでは何のことかわかりませんよね。私自身、何度か一般向けの講演で上の事実を紹介したことがあるのですが、難しくて理解できなかったという方も多いのではないかと思います。 そんな方でも、今回こそは23
Zero-shot Learning網羅的サーベイ：CLIPが切り開いたVision & Languageの新しい世界 - エクサウィザーズ Engineer Blog
こんにちは！ 画像システムグループで機械学習エンジニアをやっている小島です。 この記事では、今ホットな「Zero-shot Learning」と「Vision & Language」に関する最新情報を、CLIPという研究を起点として網羅的にサーベイをしていきます。このために論文1000本に目を通し、70本程度を記事にしました。 Zero-shotやVision & Languageは、Stable Diffusionに代表される画像生成AIとも密接に関連している技術です。この記事を通して、Vision & Languageの奥深い世界を体感できるでしょう。 注意事項 この記事は非常に長いため、全部読むのに1時間以上かかる可能性があるので、休憩を取りながら、または必要な部分だけ読んでください。各セクションを個別に読んでも問題ありません。 また、文章中の画像は、特別な記載がない限り、引用元の論
大規模言語モデルのFine-tuningによるドメイン知識獲得の検討 - Preferred Networks Research & Development
本記事は、2023年夏季インターンシッププログラムで勤務された竹田悠哉さんによる寄稿です。 はじめに 2023年度のPFN夏季インターンに参加した、東京大学大学院工学系研究科の竹田悠哉と申します。学部では画像生成の研究をしていましたが、技術の社会実装をより俯瞰的に学びたいと思い、現在は技術経営戦略学専攻で教育工学の研究をしています。 インターンでは「機械学習技術の社会実装」をテーマに、LLM（Large Language Model）にドメイン知識を習得させることに取り組みました。様々な設定において、主に英語で学習されたモデルであるLLaMA2に対して日本語のデータでのFine-tuningを行い、LoRAやInstruction Tuning、ドメイン知識の習得に関する知見を得ることができたと思います。本記事では、そこで利用した技術の紹介と、日本語におけるドメイン知識の習得に関する実験、
早いもので研究の世界に飛び込んで、論文を書き始めて8年目です。 研究者としてはまだまだペーペーですが、論文執筆にも慣れてきたところです。 ところで突然ですが、この世には読んでいて意味不明な論文が多すぎると思いませんか？ 自分の論文のことは棚に上げますが、特別難しいことをやっているわけではないのに「書き方」のせいで読みにくくなっている論文がたくさんあります。 修士のころ論文読んでて何言ってるのかよく分かんないこと多くて、勉強不足を補おうと色々努力して博士までとった結果、読めるようになったことも多いけど結局わけわかんない書き方してるだけの論文も多いということが判明した。 — KRSK (@koro485) May 11, 2020 その原因は何だろう、どうすれば伝わりやすい文章を（英語で）書けるのだろうか。 そんなことを考えていたところ、「英語が母国語の人たちを対象とした英作文のコース」なるも
これまで同値分割を信頼できる手法だと信じてきました。最近になってどうして同値分割が信頼できる方法なのかその理由を私が説明できないことに気づきました。この原因は2つあります： 同値分割の分割の基準が不明確であること 後述するいくつかの仮定を満たさない場合、ある同値パーティションの代表値の出力が正しければその同値パーティションの他の値の出力も正しいといえる根拠に乏しいこと この2つから、不明確な基準の同値分割はその信頼性の説明ができないこと、同値テストは後述するいくつかの仮定が満たされたときのみ有効な手段でありいずれかの仮定が満たされない場合はさして信頼できないことが導かれます。 この記事ではこの結論に至るまでの過程について詳しく説明していきます。なお誤りのご指摘は大歓迎です。ぜひ皆さんで議論しましょう。 同値分割とは 後述する複数の文献の同値分割の説明に共通しているのは以下の2点です： 入力
翻訳中の本に、影響力の強い文として出てきたので、座興でやってみた。んー、いまだとそんなにすごい感じではないのと、ChatGPTとか出てきて、人間計算機共生のありかたそのものの、歴史的前提が崩れ始めている感じではある。とはいえ、60年以上前の話だから…… むしろ、この中で出てくる、人間で拡張された機械、という概念の方が妥当性が高いんじゃないかとさえ思う。 人と計算機の共生 Man‑Computer Symbiosis J. C. R. リックライダー 山形浩生訳 (hiyori13@alum.mit.edu) IRE Transactions on Human Factors in Electronics, volume HFE-1, pages 4-11, March 1960 groups.csail.mit.edu 要約 人と計算機の共生は、人と電子計算機との協力的な相互作用の中で、予
協力ゲーム理論のシャープレイ値に基づき機械学習モデルの予測を解釈するKernel SHAPの理論と実装のまとめ - Fire Engine
機械学習の幅広い分野への応用が進むにつれ，機械学習がその予測の根拠などを理解できない「ブラックボックス」となることが問題視されており，機械学習の解釈性や説明性が注目されています．今回のテーマであるSHAP（SHapley Additive exPlanations）は，機械学習モデルへの特定の入力に対する予測の根拠を提示する代表的な手法の一つです．SHAPには用途に応じていくつかのアルゴリズムがありますが，その中でも今回はあらゆる機械学習モデルに適用可能（Model-Agnostic）なKernel SHAPという手法についてまとめました． 構成としては，まずKernel SHAPとは何かについての概要を述べた後に， Kernel SHAPを理解する上で必要な要素である「シャープレイ値」と「SHAP」について説明します．さいごに，Kernel SHAPについて「理論」と「実装」に分けて書い
セキュリティ対応組織の教科書 第3版
© 2023 ISOG-J セキュリティ対応組織（SOC/CSIRT） の教科書 ～ X.1060 フレームワークの活用 ～ 第 3.0 版 2023 年 2 月 13 日 NPO 日本ネットワークセキュリティ協会 （JNSA） 日本セキュリティオペレーション事業者協議会 （ISOG-J） © 2023 ISOG-J 改版履歴 2016/11/25 初版作成 2017/10/03 第２．０版作成 ・７章、８章の追加 ・別紙に「セキュリティ対応組織成熟度セルフチェックシート」を追加 ・これらに伴う、１章の修正 ・その他、軽微な修正 2018/03/30 第２．１版作成 ・ 「8.3. 各役割の実行レベル」における、成熟度指標（アウトソース）の 改善 ・これに伴う、別紙「セキュリティ対応組織成熟度セルフチェックシー ト」の修正 2023/2/13 第３．０版作成 ・ITU-T 勧告 X.106
変分法 −無限次元空間の臨界点を見出す− - Laborify
こんにちは。高橋 和音 (Kazune Takahashi) と申します。現在は、東京大学大学院 数理科学研究科で特任研究員をしております。この記事では、変分法の概説を試みます。変分法は、微分方程式を考察する代表的な手法です。自己紹介がわりに、どうして変分法を専門にしたのかまず話したいと思います。 私は、大学の数学を勉強し始めてから、積分の世界の素晴らしさに魅了されました。 高校までですと、積分は原始関数を介して求めます。ところが、大学以降に勉強する高度な手法を使うと、例えば原始関数が書けない関数の定積分の正確な値が求まるケースがあります。また、正確な値を求めることができずとも、ある値よりも小さい or 大きいことが分かることが重要である場面も増えてきます。そういう一連の手法が好きになりました。 以下で「汎関数」が出てきますが、変分法で使う汎関数は、関数の積分で書かれます。変分法は、積分を
こんにちは。北海道大学大学院、文学院所属の酒井駿太郎です。 私はいわゆるオタク文化を研究しており、その中でも特に、投稿サイトなどを使ってインターネット上で発表される小説、「ウェブ小説」を研究対象としています。 ウェブ小説はまだ生まれたばかりの、興味深い研究対象です。 全文が無料で公開されていながら、人気を博して商業出版までされる作品も多い一方、よく見てみると、いわゆる「二次創作」――あるオリジナル作品のキャラクターなどを借りて行う、非公式な創作行為でありファン活動――に似ているところが沢山あります。 オリジナル作品として流通していながら、二次創作という「非公式」な文化――肩肘張らず好きなように遊ぶ文化の血を、色濃く受け継いでいる。 それは同時に、「非公式」の楽しみだけでなく、その裏面として抱える問題を、ウェブ小説が受け継いでいるということでもあります。 詳しくは後述しますが、それは一言でい
前回の続きです。前回の記事はこちら。 negadaikon.hatenablog.com ブログ講義の一方で、あんまりうまくいかなかった気がするゼミの記録です。同時双方向型でテレビ会議を使って実施しました。 どの辺を改善していくべきか、まとめてみたいと思います。 かわすみさんによる写真ACからの写真 進め方の概要 ゼミでは文献要約の発表を、担当者を決めて順番に行ってもらいました。基本は各回の1人発表→質疑応答→まとめ という流れです。 ゼミの連絡はSlackを使用していました。 資料（レジュメ）の共有はSlackで事前に送付してもらい、また画面共有は教員の手元で行なうか、発表者に操作してもらったんですが、そもそもWordの縦長のドキュメント自体が見づらいようでした。PowerPointスライドならいいのかもしれませんが、日本史の研究発表でPowerPointを使ったことがないので、私もどう
論文 Attention Is All You Need から Attentionモデルの解説 - アクセルユニバース株式会社
Attention は "Attention is all you need" (Vaswani et al, 2017)で一躍有名になった手法ですが、実はこの論文の前からあった概念です。今回はこのAttentionの技術について、またこの論文について解説していきたいと思います。 1 Attentionの概念 Attentionとは、「注意」とあるように、画像や文章の特定の部分に注意を向けるよう、学習させていく方法です。人間の場合を考えてみましょう。私たちが何かを見るとき、全ての部分を同じように観察しているわけではありません。犬の絵があれば、「犬の顔」「犬の手足」「犬の尻尾」を認識して犬だと識別できるのであって、毛の一本一本や肋骨の形に注目している人は少ないでしょう。これと同じことを機械にさせることができれば、より人間に近い形で画像や文章を認識することができます。これがAttentionの
ウィキペディアはインターネット上で最も大きなウェブサイトの一つだ。ウィキペディアに書いているというだけで、真偽不明の情報でもどんどん拡散されていく。もし間違った情報の場合、ウィキペディアによってデマが拡散されることになる。そして、全国紙など、「信頼できる情報源」のはずのものが、このウィキペディアの情報を基にして記事を書いてしまう。ウィキペディアにデマが書かれる→それを基にして信頼できる情報源が記事を書く→これがウィキペディアに出典として追記される、という順番で、デマがあたかも正しい情報かのように書かれる。出典のある情報は信頼できると思われるので、誤情報だったとしても、ますます真実として拡散されていく、という悪循環が起こる。 経緯実際にそのような事態が発生した、紫雲丸事故の記事を例に見ていく。紫雲丸事故は、1955年、修学旅行中の小学生を乗せた国鉄連絡船が沈没し、100人以上の罪のない命が
Facebook AI主催の画像のコピー検知のコンペで入賞した際の取り組み | BLOG - DeNA Engineering
はじめに データ統括部データサイエンス第二グループ所属の横尾です。普段はデータサイエンスやコンピュータビジョンなどを扱う業務をしながら、Kaggleなどのコンペに空き時間を見つけて参加しています。本記事では Facebook AI主催のコンペ で入賞した際の取り組みについて紹介します。 早速ですが、忙しい方のために以下に解法をまとめました： Data augmentationを工夫し、画像のコピー＆改変をデータセットに忠実に再現 Contrastive lossとcross-batch memoryを組み合わせた距離学習 Progressive learningによるEfficientNetV2の学習 類似の負例を用いたベクトルに対する後処理 こちらは、本コンペの自分の解法をまとめた技術レポートとコードのリンクです。 arXiv GitHub ※ 一定深層学習分野に関する知識がある読者を想
ニューラルネットワークのPruningの最新動向について - Ridge-institute R&D Blog
こんにちは．株式会社Ridge-iの@zawatsky_rと@machinery81です． 本記事ではPruningと呼ばれるニューラルネットワークの軽量化手法を紹介します． TL;DR Pruningとは？ Pruning手法の概要 手法の違いのポイント Structure Scoring Scheduling Fine-Tuning Pruningに関する論文の紹介 Unstructured Pruning Structured Pruning 自動モデル圧縮 Amc: AutoML for Model Compressionとその亜種 AutoPruner The Lottery Ticket Hypothesis メタ研究 To Prune, or Not to Prune: Exploring the Efficacy of Pruning for Model Compressi
『君の名は。』への評がいかに快挙か；訳文と感想（ネットで読めるグレッグ・イーガン氏の映画・創作観） - すやすや眠るみたくすらすら書けたら
録り貯めたお正月の特番を消化しているかたのなかには、３が日に地上波初放送された『天気の子』や８日新年一発目の『金曜ロードSHOW!』神木隆之介さんなど豪華吹替キャストによる『パラサイト』をご覧のかたもいらっしゃるんじゃないでしょうか？ 今回の記事は、そんな新海誠監督の前作で神木氏主演『君の名は。』にたいするグレッグ・イーガン氏の評価がいかにすごいか、氏のインタビューやエッセイ（『Avatar Review（「アバター」批評）』『No Intelligence Required Her, Ex Machina and Interstellar（知性は不要――「her／世界でひとつの彼女」、「エクス・マキナ」そして「インターステラー」にとって）』）などを勝手に訳して、氏の映画観・創作観と比べることで確かめてみようという感じのやつです。 訳文本文7700字｛2230字＋5529字（原文730語＋
こんにちは。検索基盤部の山﨑です。検索基盤部では、ZOZOTOWNの検索機能の改善を目的とした施策の有効性をA/Bテストで検証しています。 A/Bテストは、新たな施策の有効性を評価する手法として信頼性の高い手法ではあるものの、下記のような制約があります。 統計的に有意な差が出るためには、多くのユーザーからのフィードバックが必要である 比較手法を実際のユーザーに提示するため、ユーザー体験に悪影響を与えるリスクがある これらの制約から、実験したい全ての施策をA/Bテストで検証することは困難なため、事前に有効な可能性が高い施策に絞った上でA/Bテストに臨むことが大切です。 事前に有効な可能性が高いことを示すためには、オフラインでの評価結果を活用します。しかし、オフライン評価とA/Bテストの結果は必ずしも一致しないことが知られており、ZOZOTOWNにおいても同様の問題が発生しています。 このよう
SHAP(SHapley Additive exPlanations)で機械学習モデルを解釈する - Dropout
はじめに この記事で書いていること、書いていないこと アルバイトゲームとShapley Value 機械学習モデルへの応用 参考文献 はじめに ブラックボックスモデルを解釈する手法として、協力ゲーム理論のShapley Valueを応用したSHAP(SHapley Additive exPlanations)が非常に注目されています。SHAPは各インスタンスの予測値の解釈に使えるだけでなく、Partial Dependence Plotのように予測値と変数の関係をみることができ、さらに変数重要度としても解釈が可能であるなど、ミクロ的な解釈からマクロ的な解釈までを一貫して行える点で非常に優れた解釈手法です。 SHAPの論文の作者によって使いやすいPythonパッケージが開発されていることもあり、実際にパッケージを使った実用例はたくさん見かけるので、本記事では協力ゲーム理論の具体例、Shapl
この記事は Microsoft Azure Tech Advent Calendar 2019 の 18 日目の記事です。 今日は、Azure の裏側の話、データーセンター (DC) を支える、Ananta1 と呼ばれる Software Load Balancer (SLB) アーキテクチャを紹介したいと思います。 はじめに 紹介の前に、まず最初に断っておかなければならないのは、Ananta が提案されたのは 2013 年であり、今から 6 年以上も前であるということです。当然、現在の Azure の DC で動いているロードバランサー (LB) は Ananta ではなく、以下のような多くの技術2を含む、改良を加えたバージョンのものです 。 Duet [R. Gandhi, et al. 2014] 3 : Ananta の論文が公開された翌年 2014 年に提案。SLB である An
【cvpaper.challenge2022: 4日目】 名古屋工業大学の玉木です．2020年10月に研究室を立ち上げたので，ゼミの一環としてコンピュータビジョン論文読み会をやっています．これはその試行錯誤の紹介です． そもそも関連研究が研究室の先輩の卒論や修論が1つか2つだけ，という修論や卒論を見かけることがあります．たしかに研究室で長年取り組んでいる研究をさらにすすめるために，後輩が先輩の先行研究を引き継いでさらに発展させるということは重要ですので，その場合には先輩の修論を参考文献にすることもあるかもしれません． しかしそれは他の研究を全く知らないということを意味しています（すくなくとも修士論文という体裁においては）．自分の関連する研究分野の近年の動向を知らないということは大学院生にとっては問題ですし，最新の研究をキャッチアップし続けるということはAI時代のエンジニアにとっても重要なス
データアナリスト．I always try to observe the small facts upon which large inferences may depend． 本記事は別途PDFでもご用意しており、こちらよりダウンロードいただけます。 Disclaimer：このエッセイは独自解釈を多数含むが，著者は計算理論を専門に学んだことはないため，いくつかの点で不正確な可能性がある 0.イントロダクション この短いエッセイでは1936年のチューリングの記念碑的な論文である『計算可能数とその決定問題への応用(“On Computable Numbers, With an Application to the Entscheidungsproblem”)』[1] の中で初めて示された計算不能な機械の証明に関して，簡単な説明を行うことを目的とする(このエッセイでは，チューリングの論文だけで
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
放送大学マイルストーン('23)｜lumpsucker
さて、専門性と体系化の話をしようか | knowledge / baigie
新型コロナのワクチン、打った方が良い？～mRNAワクチンの効果と安全性、よくある誤解
オーストラリアの狂犬病対策 ‐ 日本との違い - とある獣医の豪州生活Ⅱ
スゴ本と読書猿が映画『ニューヨーク公共図書館 エクス・リブリス』を語り尽くす - はてなニュース
「ゆる言語学ラジオ」批判の根本的無理｜アリス＆テレス
すべての Web サービス設計者に捧ぐ「RESTful って結局なんなんだ」
古代～中世～近代の天文学史にありがちな誤解 - QmQの日記
【45分で分かる】P&Gでも教わらないブランディングの教科書｜石井賢介
リンク：論文の読み方・書き方（2022年1月 Twitter TL版） - 発声練習
深層学習界の大前提Transformerの論文解説！ - Qiita
人生で影響を受けた本100冊。英語(77) - Qiita
「23」とフェルマーの最終定理 - tsujimotterのノートブック
「簡潔で分かりやすい英語論文の書き方」について整理した - Unboundedly
テスト技法「同値分割」を信頼していいのかわからなくなった - 若くない何かの悩み
リックライダー「人と計算機の共生」 - 山形浩生の「経済のトリセツ」
ウェブ小説から読み解くポストモダンの問題 - Laborify
オンライン授業でちょっと困った話―ゼミ編 - みちくさのみち
「紫雲丸事故」を巡るウィキペディア上での誤情報の拡散｜Rural City｜note
情報検索の評価指標の弱点と選択バイアスを考慮した改善アプローチ - ZOZO TECH BLOG
Ananta: Azure を支えるステートフル L4 ロードバランサー - Qiita
研究室でコンピュータビジョン論文読み会をやってみた｜Toru Tamaki
チューリングの停止性問題 | IIJ Engineers Blog