たいへんだ！税金で返さなければならない国の借金1000兆円！｜GY
先日NHKのニュース番組「おはよう日本」（俺の本のタイトルと同じだ…）を見ていたら、給料が上がらず、将来に希望が持てない、日本の借金は重すぎるから考えなおしてほしいという若者の声が紹介されていました。 これを引き取って首藤奈知子アナ、私の世代も不安です、と続け（ちなみに首藤さんは42歳だそうです）、以上のようなグラフを示して、借金がこんなに増えたんですね、これでは希望が持てませんね、と日本の公的債務の残高について解説し、元大蔵官僚・現大学教授の経済学者が痛みを伴う改革を受け入れよ、と結論づけました。 おおぜいの人が視聴する国営放送のニュース番組で、朝からこのようなグラフを見せられれば不安を感じるのが当然でしょう。日本は多額の借金を抱えていて障害者を支える余裕はない、と考えて津久井やまゆり園で多数の入所者を殺害した植松聖氏、財政が危ないので「死ぬ前１か月の医療費」を削れと提唱した落合陽一氏と
名前も知らない人のアカウントを2年かけて特定したら人生が確変に入った｜四月
自慢じゃないけどネットストーカーが得意。彼氏の元カノのインスタグラムとか秒速で見つけちゃう。マジで自慢じゃないです。このあいだ、友人がVJをやっているというので1分でそのVJユニットのツイッターアカウントを特定して送り付けたら「ネトスト1級？」と聞かれた。粘着質の賜物ですわよ。 まあそれにしたってアカウント特定にはある程度の手がかりが必要になってくる。名前、居住地、出身大学、エトセトラ。なんらかのヒントが無いとさすがに難儀。別に特別な技術があるわけでもないし、本当にただ粘着質なだけで。 人生で特定したアカウントは数知れず、その中でも一番厄介で一番時間がかかった相手がいました。 かかった年数、約2年。 名前も居住地も知らなかった。知っているのは出身大学と顔だけ。共通の知人なんて1人もいない。 それでも絶対に見つけたかった。 2年間、ずっと膨大なネットの海を潜ってはきょろきょろと探し続けていた
機械学習の全体像をまとめてみた
教師あり学習 概要 入力値から何かしらの予測をしたい場合を考えます. 予測する対象の正解データが事前に得られる場合、 入力値から正解データを出力するモデルを学習する手法を教師あり学習と言います. 主なタスク 何を入力して、何を出力するかでタスクが分類されます. 代表的なものに以下が挙げられます 時系列予測: 現在以前の時系列データ ⇒ 未来の時系列データ 画像分類: 画像 ⇒ ラベル 物体検出: 画像 ⇒ 物の位置と種類 セグメンテーション: 画像をピクセル単位で分割 文章分類: 文章 ⇒ ラベル 機械翻訳: ある言語の文章 ⇒ 別の言語の文章 時系列予測 現在以前のデータから将来のデータを予測します. 実用例 株価予測 災害予測 自動車の事故防止システム 主要なアルゴリズム 自己回帰モデル（AR・MA・ARMA・ARIMA） 時系列間の関係を数学的に定量化、モデル化する. 周期性のあるデ
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