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はてなキーワード: コサインとは
自分が機械学習に詳しいかどうかはわかりませんが，わかる範囲で書きます．
を実現する事が目的だと考えて話を進めましょう．
一般的にこのタスクは類似文書検索と呼ばれています．ブックマークコメントでは「ElasticSearchを使え」と言われています．ElasticSearch の More Like This Query 機能を使うことで類似文書検索が実現できるようです．あとはパラメータを調整することで思い通りの結果が得られるのではないでしょうか．
より高度なアプローチを取るのであれば，BERT と呼ばれるニューラルネットワークモデルを活用した類似文書検索も可能です．こちらのブログ (ElasticsearchとBERTを組み合わせて類似文書検索 - Ahogrammer) が参考になるでしょう．
しかしこれだけで終わると悲しいのでもう少し機械学習の話をすることにします．
機械学習的にこの問題に取り組むには順序学習 Learning to Rank という問題を解く必要があります．順序学習は google 検索にも使われている機能です．
これは，「入力 x に対して N 個の候補 y_1, y_2, ..., y_N を類似している順に並び替えるようなスコアを出力する関数 f(x, y_i) を学習する」というものです．
More Like This Query 機能よりもこちらのアプローチが優れているのは，前者はどうパラメータをチューニングしようと「類似している文書」しか得られないのに対して，後者は(先程引用したような)「見合った」を明示的にデータとして与えてランキングを学習できる，という点です．
学習データとして「この質問のに対してこの FAQ ページがもっとも見合っている」「この質問に対して A と B ふたつの FAQ ページがあるが，B より A の方が見合っている」「この質問に対して見合った順に全ての FAQ ページを並び替えたもの」といったデータを大量に準備することで，「見合った」を学習することが可能です．
しかしこちらも ElasticSearch の機能に搭載されているようです．ありがとう ElasticSearch．お疲れ様でした．
もしあなたが ElasticSearch を使うのではなく， Python を使って再実装したいと考えているのであれば，目印として必要なライブラリや概念を書いておきます．
「元素記号やサイン・コサイン・タンジェント、どこで使うの？使ったためしがない」と橋下徹氏が語ったことについて、話題だ。橋下氏は「最低限学ばなきゃいけないこと」以外の例としてこれらを挙げており、「（学ぶかどうかは）選択制でいいと思う」としている。
ソース：https://abematimes.com/posts/5496054
これに対してネット（主にTwitter）では、「あれにも使うしこれにも使う。お前の人生で使ってこなかっただけだろう」と非難轟々。
同氏は同じ場で「勉強のできる人たちは"そういうのも教養だ"というが、今はインターネットで色々なことは調べられる」と語ったそうだが、まずは自分以外の人たちが元素記号や三角関数をどのように使っているのか、インターネットで調べてから発言すべきだったといえる。
まあ、数学の学習指導要領の中でも例えば複素数平面や合同式あたりは入ったり外れたりしているので、そういう意味では「何が学習指導要領として重要か」という議論はあってもいいだろう（氏は複素数平面も合同式も使ったことがないかもしれないが）。
つまり、インターネットでろくに調べもせずに元素記号や三角関数を「いらない教養」として発言してしまったこと自体が橋下氏の失敗であることに他ならないのだが、その辺には目をつむって最大限良い方向に気持ちを汲み取ってあげると、氏は「教養とかいろいろあるけどさ、いろんな子がいるんだしみんなに画一的な教育じゃなくてその子の特性を伸ばせる教育作ろうよ」と言いたかったのだと思う。
そう取れるのは、話の前段で乙武氏が「型破りな子を伸ばせる人材として、今までの教員免許の枠組み以外から教員を一部採用するべきだ」（意訳）と主張しているからだ。
乙武氏は新しい採用方法を取るべき理由について、「（現システムでは）免許を取る人はめちゃくちゃ真面目な人ばかりで、レールの上を歩くような人しか教員になれない」から、型破りな子を伸ばせないとしている。
つまり乙武氏は、教員免許を取る教養がなくても教師として教えることができてもいいんじゃないかと主張している。
その上で、大学で教員免許を取る過程も踏めない人が常勤教師として「型破りな子たち」（学校に何人いるんだ）に義務教育で何を教えるのだろうか。きっと元素記号や三角関数よりも大事な新しい単元があるのだろうから、ぜひ乙武氏には具体的な案を提示してもらいたい。さぞ義務教育期間にやるべき大切なことなんだろう。
そもそも、乙武氏の「教員免許を取るためには、大学で相当な数の授業を取らなければいけない。その時点で、何かにのめり込んだり、旅に行きまくったような人たちは厳しい」という発言自体が、教養を放り投げると未来の職業の選択肢が狭まるという当たり前の事実を映していて香ばしい。
教員へのモチベーションがあるのなら、旅に明け暮れて３０代になろうが、その後大学に入って勉学に励めば教員免許は取れる。
強いて問題を挙げるなら、その後の教員採用試験に合格するか、そして職場がイレギュラーな人材を受け入れられるかどうかという方ではないだろうか。
てか、現状でも大学教員に免許はないし、教養を付けた型破りな子は大学で良い先生に巡り会えれば良い方向に伸びるんじゃないんですかね、知らんけど。
サイン・コサイン・タンジェントだってごく一部の人しか使わない知識なのに全員に教える意味がわからない。
学びたい人だけ学べばいい。
もちろん全員に教えるメリットもあるだろうけど、それ以上にデメリットの方が大きいんじゃないかと。
「学校で○○を教えるべき！」と簡単に言う人は、授業時間には現実的に限りがあって、何かを教えることは、逆に何かを教えられなくなることでもあると理解できてない。
多くの人はサイン・コサイン・タンジェントを学ぶ時間があるなら、将来にもっと役立つことを各自が選択して学んだほうが人生幸福な可能性が高くなるんじゃないかという話。
「教育は直接的に役に立つことばかり教えるものじゃない！」とかいう意見もよく聞くけど、それはサイン・コサイン・タンジェントを教えることにこだわる理由になってないよね？
相対性理論や量子力学だってみんなが学ぶわけじゃないだから三角関数だって同じ扱いでいいじゃん。
高校 教科 で検索したら一番上にでてきたこれを見ながら与太話をしていきます。 http://www.edu.pref.ibaraki.jp/board/gakkou/koukou/gakkodukuri/guide/nyugaku/0144.html
実用性があるということにについては当然なのだけど、もうちょっと日本語文法とかについて講義したほうがいいんじゃないかとか思う。
まったくよく知らんのでテキトウに検索して調べた。 http://www.nhk.or.jp/kokokoza/tv/kokuhyou/
俺の時こんな教科なかったような、、、 なんか実用しか考えてない感じですね
文学鑑賞。石原千秋が昔こういう教科は道徳教育であって右翼の陰謀みたいなこと言ってて面白かった。右翼は右翼で逆のことを言っているであろう。
どうも古文は文学に寄りすぎだし、漢文は漢代ぐらいのが多すぎだし実用性という観点ではどうなんでしょうか。武士の祐筆が書いた行政文書とか、宋のころの漢文とかそういうもうちょっと現代社会に通じるような内容をある程度扱ってもいいんじゃないかとずっと思ってる。結局中学高校の授業時間程度じゃ何やるにせよ全然足りないのかもしれませんが。
外人と話をしたりするためには必須の知識だろうと思う。中央アジア史や太平洋島嶼史とかが完全に無視されていて気に食わない。
知らないと話にならない。
この教科の実用性云々というか日本思想というのがこの教科でせいぜい西田幾多郎、和辻哲郎、柳田国男ぐらいしか扱われないことを日本人はよくかんがえたほうがいいのだと思う。西洋思想に触れるまで高校生に教えるに値しない思想を日本人は何一つ作り出すことが出来なかったということが明らかになっている。しかしいずれにせよ実際には日本人は日本思想によって生きているので、結果としてこの教科は実用性に欠けるものになっているのだと思います。
https://www.benesse.jp/teikitest/kou/math/math1/
なんかどれもよく使うやつっぽい。サインコサインとかいらんみたいなこと言う人にはゲーム作る時に丸かいたりするのによく使うよって一言いえばいいと思っている。
https://www.benesse.jp/teikitest/kou/math/math2/
複素数とか何に使うんだよこんなもんとか思ってたらロボット遊びしはじめたらすぐ使うようになった。
https://www.benesse.jp/teikitest/kou/math/math3/
これ III とかいって切り出す必要あるのか？ 1 や 2 に混ぜとけばいいのでは、、、
https://www.benesse.jp/teikitest/kou/math/matha/
実用的っぽい。
https://www.benesse.jp/teikitest/kou/math/mathb
高校の体育の授業クソだったなあ。この辺教師との相性問題っぽい感じ。
実用的。
実用的。
| 時間 | 記事数 | 文字数 | 文字数平均 | 文字数中央値 |
|---|---|---|---|---|
| 00 | 85 | 10183 | 119.8 | 51 |
| 01 | 57 | 13629 | 239.1 | 65 |
| 02 | 43 | 10989 | 255.6 | 62 |
| 03 | 38 | 3179 | 83.7 | 54.5 |
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| 10 | 83 | 13919 | 167.7 | 55 |
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| 12 | 152 | 11361 | 74.7 | 43 |
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| 1日 | 2265 | 247562 | 109.3 | 49 |
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