2020年8月17日のブックマーク (5件)

  • きれいは汚い、汚いはきれい『不潔の歴史』

    歴史上、いちばん不潔な信徒は、次のうちのどれか。 キリスト教徒 イスラム教徒 ユダヤ教徒 『不潔の歴史』によると、史上最も不潔なのは、キリスト教徒だという。ホント!? 入信の際の洗礼のイメージから、きれい好きと思っていたが、違うらしい。 たとえば、イエスを事に招いたファリサイ派の人は、イエスが前に身体を清めなかったことに慄いたとある(ルカ11:37-54)。さらに、「あなたたち(ファリサイ派)は、杯や皿の外側はきれいにするが、その内側は強欲と悪意に満ちている(ルカ11:39)」と非難されている。 外見よりも内面を重視するエピソードだろうと思っていたが、これを真に受けて、わざと汚れたままでいることが、4~5世紀のキリスト教徒に流行したとある。手記や小説などで、キリスト教徒の汚さは相当なものだと紹介されている。 一方、ユダヤ教徒やイスラム教徒は、清潔でいることが宗教上の要求としてルール化さ

    きれいは汚い、汚いはきれい『不潔の歴史』
    teasquare
    teasquare 2020/08/17
    Fair is foul, and foul is fair.
  • 児相に保護された時

    保護施設は男子棟と女子棟に別れているのですが、幼児(2歳から6歳の男女)は女子棟に収容されるんです。「なぜ女子棟なんですか?」と聞いたところ「女子のほうが面倒見がいいから」 行政機関が「女はケアに向いている」と示唆しているようなものです。ここまであからさまなジェンダー観を押し付けられるとは思いませんでしたね。虐待等で心がズタボロになってもなお、保護施設にいる女子児童は幼児のケアを任されるんですよね。

    児相に保護された時
    teasquare
    teasquare 2020/08/17
    面倒見が良いと言うのは表向きの理由なのかもと思った。経験上「事故」「事件」が起こる比率が圧倒的に違う場合、施設の運営者ならば何を考えるのだろうか、と。
  • 昔より確実に悪なっているもの

    時代とともに社会は良くなってる(少なくとも日では)。 そんな中、悪くなって行ってるものって何かある?あまり思いつかないけど。

    昔より確実に悪なっているもの
    teasquare
    teasquare 2020/08/17
    旅情
  • データサイエンティスト生活でお世話になった本|武田邦敬|Kunihiro TAKEDA

    みなさんこんにちは。くにです。 データ分析の世界に足を踏み入れてから9年が過ぎました。 分析実務未経験でキャリアチェンジできたのは幸運としか言えませんが、ある意味無知だったからこそ無謀な挑戦ができたのかもしれません。この挑戦の泥臭い記録は、この記事に書きました。 ポジションは変われど、データを扱う仕事をまだ続けています。 私は実務で手を動かしつつ、不格好に失敗しながら学んできました。わからないことにぶつかるたびにを買い、そのでわからないことがあればまた屋に行き、自分が少しでも理解できそうなを探して買いました。そして、気になる参考文献があれば、それも買って読んでみる…。 こんな生活を続けているうちに、部屋がだらけになってしまいました。 正直に言って読み切ったという実感のあるはありません。しかし、実務で何かしらお世話になったは数多くあり、そういうは手放さずに手元に置いています。

    データサイエンティスト生活でお世話になった本|武田邦敬|Kunihiro TAKEDA
    teasquare
    teasquare 2020/08/17
    カステラ本は皆良いというよな。でも勇気いるよね。。。バックグラウンドによりどういう勉強が早いかはそれぞれなのが難しい。
  • ディープラーニング(Deep Learning)の歴史を振り返る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

    先日Quora日語版でこんな回答を書いたのですが、ついでなので少し文脈情報を付け足してブログの方に再録することにしました。理由は単純で、このブログでディープラーニングの歴史についてまとめた記事を今まで書いてきたことがなく、そしてブログ記事にした方がより認識違いや調査不足などについての指摘をもらいやすいと思われたからです。ということで、以下の説明に関してツッコミがあれば是非コメント欄などにお寄せくださいm(_ _)m (A Neural Network Playground) ディープラーニングを語る上で、その前史であるパーセプトロン、そして(人工)ニューラルネットワークの話題は欠かせません。以下大まかに説明していきましょう。(※歴史解説中では敬称略、各種用語は原則カナ表記*1) パーセプトロンの登場 ミンスキーによる批判と第1の冬の時代 誤差逆伝播学習則と中間層を用いたニューラルネットワ

    ディープラーニング(Deep Learning)の歴史を振り返る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ