人生を変える最強学習メソッド、ファインマン・テクニック - Qiita
ノーベル物理学賞を受賞したこともある偉大な科学者であり、愉快な先生でもあるリチャード・ファインマン（1918 - 1988）が推奨した学習メソッドである「ファインマンテクニック (The Feynman Technique」というのがあります。 今回はこの、知ってるだけでなく、使えるものになる学習をしたいときに最強のファインマン学習メソッドについて紹介したいと思います。 ところでまず最初に断っておきたいのは、ここでいう学習とは本を読み流して何らかの概要を知っているとか、試験のために暗記したりするといったものではなありません。 学んだことを他の人に説明することができ、様々な状況でそれらを自由に活用することができるという意味においての学習です。 以下、要訳。 もし何かをほんとうの意味で学んだのであれば、それはあなたにとって残りの人生で使い続けることができる武器となります。そして、なにか新しいこ
パワポのスライドと箇条書きが人間を駄目にする - Qiita
パワポのスライドと箇条書きが人間を駄目にする 今から20年前の2003年、データの可視化やインフォメーションデザインの先駆者として有名なイエール大学の教授エドワード・タフティが「パワーポイントの認知スタイル」というエッセイを発表しました。 彼はこのエッセイの中で、パワーポイントのようなスライド形式はプレゼンテーション自体の質を低下させ、余計な誤解や混乱を招き、さらに言葉の使い方、論理的な説明、そして統計的な分析といったものが犠牲になるため、スライドをつくる人の思考回路にダメージを与えると主張します。 こうした主張に賛同する人は現在でも多くいて、その典型的な例がアマゾンです。アマゾンではミーティングの前に文章形式の資料が配られ、ミーティングの最初の5分はそれぞれがこの配られたレポートを黙って読むことから始まるという話は多くの方も聞いたことがあるのではないでしょうか。（リンク） 実は、アマゾン
なぜコロナウイルスの感染者数のデータは意味がないのか - Qiita
Help us understand the problem. What is going on with this article? 以前から言っいることですが、メディアでよく目にする感染者数という数字はあまり意味がないと思います。特にその数字を持ってそれぞれの国を比べようとするときには意味がないどころが害すらあると思います。 というのも、感染者の数というのは検査の数に大きく影響を受けます。そしてその検査をどれだけ、どのように行うかというのはそれぞれの国によって戦略も状況も違います。 しかし現実にはそういったことを考慮することなしに、感染者数の値を毎日見て、一喜一憂し、さらにはそれぞれの国の感染者数の値を比べ、どこの国がいいとか悪いと決めつけ、さらには感染者数の増加のトレンドをもとに「あなたの国もイタリアのようになってしまう」といった、無責任な報道が多くのメディアから毎日垂れ流されていま
AI - その革命はまだ起きていない、そして起きそうもない - Qiita
Artificial Intelligence — The Revolution Hasn’t Happened Yet - Link 先週、データサイエンス、AI業界にとって、ターニングポイント（潮の変わり目）となるほど重要なエッセイをUC Berkeleyの教授で、統計、機械学習、AIの研究者でもあるMichael Jordanという人が発表していました。もちろんあのバスケのMichael Jordanとは違います。(笑) 冗談はさておき、ここ最近のビッグデータの世界では標準になってしまったとも言えるSparkを開発したのはもともとAMP LabというUC Berkeleyの研究所のチームなのですがそこを率いていた人がこの人です。彼はシリコンバレーではもちろん、世界的にもビッグデータ、データサイエンスの世界ではかなり有名な人です。 その彼が、最近のAIという言葉に対する一般の誤解と誇大
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