学歴と職について - 言語ゲーム
http://d.hatena.ne.jp/ohnosakiko/20090124/1232795786 を読んでふと思った事。最近せっかく大学院へ行ってもろくな仕事に就けない！という話をよく耳にします。企業の採用戦略自体は市場原理の結果なので仕方ないです。でももうちょっと学生さんもポジティブに考えられないだろうかと思います。 不本意にも修士や博士に進学出来ず、就職せざるを得なかった人はどこか心の底で引け目を感じていると思います。一方で、進学してしまったばかりに就職が遅れ、結局専門を行かせなかった人は半分騙されたとの思いでしょう。 自分の事しか知らないので、自分と美大の事を書きます。私が院を出る頃にうちの大学にも新しく博士過程が生まれ、正直心が惹かれました。もしどうにかして続けていたら、人生変わっていたかも知れないと今でも思う時があります。とはいえ当時は経済的負担を考えると全く非現実な話だ
自然言語処理における類似度学習(機械学習における距離学習)について - 武蔵野日記
Twitter でグラフ理論に関する話題が上がっていたので、最近調べている距離学習(distance metric learning)について少しまとめてみる。カーネルとか距離(類似度)とかを学習するという話(カーネルというのは2点間の近さを測る関数だと思ってもらえれば)。 この分野では Liu Yang によるA comprehensive survey on distance metric learning (2005) が包括的なサーベイ論文として有名なようだが、それのアップデート(かつ簡略)版として同じ著者によるAn overview of distance metric learning (2007) が出ているので、それをさらに簡略化してお届けする(元論文自体本文は3ページしかないし、引用文献のあとに表が2ページあって、それぞれ相違点と共通点がまとまっているので、これを見ると非
携帯電話が“秘書”になる：［1］ユーザーの意図を先読みする携帯へ：ITpro
「次のアポイントメントに遅れそうです。そろそろ出かけないと」，「しょう油が残り少ないのでついでに買っておいてはいかがですか」，「天気もいいし，あまり最近運動していないようなので一駅分歩きませんか」──。 携帯電話とネットワークにつながったコンピュータ群が連携し，“秘書”のようにユーザーの世話を焼く。SF映画の世界のようだが，こうしたサービスが現実になろうとしている。インターネット・サービス事業者や通信事業者がユーザーの趣味・嗜好や端末に内蔵された各種センサーから集まるリアルタイムの行動データである「ライフログ」を収集し，積極的にサービスに活用し始めるからだ。集まった情報からユーザーの行動を推測し，冒頭のような提案ができるようになる。つまり「“できるケータイ”から“してくれるケータイ”」（NTTドコモの山田隆持代表取締役社長）に変化していく（図1）。
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