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はてなキーワード: ディープラーニングとは

2022-05-05

ドナルド・ヘッブにノーベル賞が与えられていない件に関して

過去に、脳科学神経科学発見に対して、ノーベル医学生理学賞がそれなりに与えられているのに対し、もっとも基礎的かつ重要発見と私には思われるヘッブ則を提唱したヘッブにノーベル賞が与えられていないことは意外に思う。恥を偲んで告白すると、私自もつい先ほど、仕事の合間にネット検索で逃避していた際に知ったばかりで、このように増田に書いているのである

例えば、ゴルジとカハール(1906)からまり、「ニューロンから脳へ」の確か最初の章で紹介されてたイカ軸索研究によるホジキンとハクスレー(1963)、分離脳のロジャー・スペリー(1981)、エリックカンデル(2000)あたりが貰ってる。今調べながら知ったが、パブロフも貰ってるし、ヒューベルウィーゼルも貰ってる。Wikipediaで見てると、神経科学系でほかに私の知らん人もそれなりに貰ってる。医学生理学賞ではないが確かヘルムホルツも貰ってる。だが、ヘッブは貰ってない。

ヘッブが受賞できなかった理由素人の私には分からないのだが、近年のディープラーニングでのイントロダクションで「まくら」としてヘビアンラーニング引用される割には、神経科学のもの領域では評価が高くないのかもしれない。そんなことありえるのかな。

1904年まれ1985年没のヘッブが、時代に対して「早すぎた」ということはあるのかもしれない。それにしても、晩年にはパーセプトロンとかニューラルネットワークとかそういうので、AIいけるやん!って当時の人々は盛り上がってた筈なので、やっぱりなんでだろうという気はする。

ディープラーニング理論的基礎が思ったより脆弱だった

ニューラルネットワーク目的関数を近似出来るようになるって事自体数学証明出来るからいい

でもなぜわざわざ中間層の多いディープラーニングを用いるかとなると理論的な根拠が薄くなる。

中間層が無いよりは一層ある方がいい、二層あると更にいいという所までは証明出来てるけど

それをもって中間層がなるべく多いほうがいいって結論まで持ってくのは厳しすぎる。

そっから理論のなさを経験で補ってるだけだ。

この調子ディープラーニング構成学習に用いる方法なども万事が薄い根拠と単なる経験カンで選ばれたものばかり。

飛行機が初期は何故飛ぶかの理論根拠が薄かったけど平気で飛んでたのと同じようなもんだと言ってる人もいたけど

いやそっちはライト兄弟が飛ばす前から流体力学による理論結構あったんだがな…

2022-04-29

対向車が居ない田んぼ自動運転に向いてるんじゃない?

四角い田んぼなら四隅にセンサー用のポールでも立てれば結構楽に実現できるんじゃない?

田植え機が自身の幅と旋回半径とかを情報として持ってればディープラーニング必要ない。

これから人口が減り続ける日本食糧安保のために国内農業やりたがる人なんて増えないだろうから

金で買える機械で何とかするしかないと思うし、一般道自動車自動運転よりよっぽど実現までのハードル低いと思う。

既存田植え機の入力信号と直結するアドオンとして開発すれば事業者負担も軽いだろうし、

将来のモデルでは本体に組み込んだらいい。

国策海外から奴隷買い入れるよりよっぽど真っ当な施策だと思う。

2022-04-22

anond:20220422124957

数字説明できる世界は究極的にはシンプルから脳の発達さえ著しければ高度な計算の域まで駆け上がることはできる

単語感情表現文学みたいな分野は同じ表現であっても背景には無限解釈可能性があって多元的からいくら脳神経の発火が尋常でなくともある程度の時間をかけて人生経験を積んで人力ディープラーニングしていくしかない

まり脳力によるショートカットが効かない

2022-04-05

[]2022年3月はてブあとで読むトップ30リスト

はてブホットエントリ(総合)で月内に数多く[あとで読む]タグを集めたエントリ

342あとで/2882users Amazonプライムビデオで観てほしいおすすめの人気映画42選 ~編集部厳選~ : 映画ニュース - 映画.com

256あとで/1375users 真面目なプログラマのためのディープラーニング入門 | 新山 祐介 | github

233あとで/1341users 実践 Docker - ソフトウェアエンジニアの「Docker よくわからない」を終わりにする本 | ほげさん | Zenn

185あとで/949users ソフトウェア開発の見積もり入門 | hakotensan | Zenn

183あとで/1374users ロシアウクライナ侵攻の背景を読み解く | 東京大学 | 鶴見太郎

180あとで/968users Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した | hurutoriya

178あとで/1408users フォント大好物な人に朗報🎉 MORISAWA BIZ UDゴシックUD明朝オープンソースになったぞ!! | coliss

169あとで/887users 高木浩光さんに訊く、個人データ保護の真髄 ——いま解き明かされる半世紀の経緯と混乱 | 一般財団法人情報法制研究所出版

168あとで/958users はじめに – アルゴリズムデータ構造大全 | take44444 | github

166あとで/1232users ガラケーしか使えないデジタル音痴だった私が「GISデータ分析」できるようになるまでの話|NHK取材ノートnote

156あとで/728users セキュリティエンジニアが本気でオススメする開発者向けコンテンツ 20選 - Flatt Security Blog

153あとで/1187users iPhoneMacの標準アプリメモ」のディープな使い方 | デジタルシニア

153あとで/987users なんとなくプレイしてもそこそこ囲碁ルールがわかるようになる「ぷよ碁」 | Gigazine

150あとで/926users 30代後半になって初めて発信活動を始めたら人生が変わった話 - Qiita

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143あとで/1309users 鶏むね肉を驚くほどしっとりさせた台湾料理ジーローファン」の作り方【ネクスト魯肉飯】 - メシ通 | ホットペッパーグルメ

141あとで/786users RDBデータモデリングテーブル設計の際に参考にしている考え方と資料 | Rebi | Zenn

140あとで/1336users 「依頼された仕事をやらない人」は、なぜあれほど言われても、仕事をしないのか | 安達 裕哉 | Books&Apps

139あとで/891users 「ウクライナ」(2) 小泉悠・東京大学先端科学技術研究センター専任講師 2022.3.9 | YouTube

139あとで/698users テーブル設計の考え方とやり方 [入門編] | 増田 亨 | SpeakerDeck

137あとで/733users オードリータン氏が日本人のために「デジタルITはまったく別物」と語る理由 | ビジネス+IT

137あとで/765users AWSオンラインロールプレイングゲームAWSソリューション構築を学べる「AWS Cloud Quest」公開。実際にプレイしてみた | Publickey

137あとで/909users 手軽に負荷テストができるツール「Taurus」がスゴい | tonchan1216 | Zenn

136あとで/931users 旧限界数学ゼミガール

131あとで/1149users クレカを100万円使って解脱に至るための曼荼羅 - 本しゃぶり

123あとで/587users システム運用アンチパターン | O'Reilly Japan

121あとで/896users 【引越しやることリスト】事前に役立つ知識を50個まとめた | SPOT

119あとで/831users 背景合成アプリ「Shoost」レビュー 映画のワンシーンのような「いい感じ」の絵を手軽に作れる | PANORA

118あとで/724users 電子メール送信に関する技術 | Yuuki Takahashi | Zenn

116あとで/555users 1on1の「話したいことは特にないです」を解決する ~ 共感から始まる関係改善のススメ ~ / How to solve rejection on 1on1 | 面川泰明 | SpeakerDeck

116あとで/1088users 「強いエンジニアは結局休日勉強してるじゃん」って思うけど - spice picks

戦争を起こしたロシアを知ろうとするエントリが入った

2022-03-28

僕はAI書いてますって言ってるやついる?

>ちょいちょい出てくるAI定義って何?

推理小説ノックスの十戒みたいなのがSFでもあるのかと思ったら特に見つけれんかったんだが

リアルAI書いてる身からするとイデアAIに関する言葉の何が間違いなのかわからなくてさ

煽りじゃなくて純粋な疑問

https://egg.5ch.net/test/read.cgi/tubo/1648355334/

ディープラーニングさせるためのプログラムコード書いてるし、出力結果に基づいた動作コーディングしてるんだけど何が疑問なの?

これでメシ食ってる人、今の時代多いと思うけど。

https://anond.hatelabo.jp/20220328144415

anond:20220328143513

ディープラーニングさせるためのプログラムコード書いてるし、出力結果に基づいた動作コーディングしてるんだけど何が疑問なの?

これでメシ食ってる人、今の時代多いと思うけど。

anond:20220328143513

ディープラーニングさせるためのプログラムコード書いてるし、出力結果に基づいた動作コーディングしてるんだけど何が疑問なの?

これでメシ食ってる人、今の時代多いと思うけど。

anond:20220328111426

何年も使ってないかログインに苦労したよ

疑問は解決たからもういいんだけどね

リンク辿ってたら懐かしいの見つけた

2年くらい前にうちの会社でも話題になったけど、商用利用は難しいで止まってた気がするな

https://pkhungurn.github.io/talking-head-anime-2/full.html

↑のとこでどういう理屈で組まれたのか丁寧に説明されてるから見てみて。英語読めんかったらごめん

デモソースコードは↓

https://github.com/pkhungurn/talking-head-anime-2-demo

Pythonで書かれてるから動作環境も開発環境簡単に用意できると思う。

自分の顔で動かしたいならiPhoneないと駄目だった気がする。

自分で動かしてみたりいじってみるとさら面白いよ。

意外とコードシンプルなんだよね。

ただディープニューラルネットワーク学習モデルは公開されてないんよな。さすがに企業秘密か…。論文出すらしいし。

絵心いからそっちのほうが見たかったんだがw

まあPython環境ちょっとしたディープラーニング環境作るのにも便利だから構築しといて損はないと思う。

最近ロボット意思を持つ系のゲームならDetroit Become Humanオススメだよ

anond:20220328111426

AIっていろんな時代で使われてるバズワードで、その実態時代や分野ごとに変わる

大昔はLISPやProrogなんかがAIって呼ばれる時代もあった

今言われてるのはディープラーニングの分野

GPUの性能向上によって誰でも機械学習安価に試せるようになったのが大きい

anond:20220328112008

そういう次元にないわ

Wikipedia読め以前にそもそもこういう話についていけそう?

倫理ゆるゆる規制ゆるゆるの日本製二次エロは、世界中日本ヲタク需要がある。

なので、強者がいないジャンルエロ(たとえば女攻め・男受け) を狙えば、英文中文 sub つけりゃ、ワンチャンあるんじゃない?

アラ還以降、なんならアラフィフ以降は、エロマンガショート動画お小遣い稼ぎの柱にするのも有なんじゃないか

まぁ "エロに対する情熱は皆無" +"現状の画力はへっぽこ" なのだけど 🙄

 

・・・とか思っていたけれど、 AI が 低・中品質アニメマンガイラストを喰っちゃう速度は、

ワイたちが思っているよりもずっとずっと速そう。少なくともワイがアラフィフになる前には確実に到来するな 😨

 

既に blender原画原画を繋ぐ作画、"中割り" を自動作成してくれるのはご存知の通りなのだけど、

Blender2.92から自動中割実験blenderデータ付き|PIXIV FANBOX|りょーちも

https://ryoutimo.fanbox.cc/posts/1893247

 

ディープラーニング(深層学習) を使ったプロダクトたちがもうそれはそれはスゴイ。

 

例えば、Googleソフトウェアエンジニアとして働くプラムック・カンガーン氏が作った、

『一枚の画像VTuberになれるシステム(v2)』。

なに言ってるかワケわからんと思うが、読んだままである

 

たった1枚の2次絵画像で、不自然では無い 笑い顔・困り顔・怒り顔 の表情差分自動作成ができる。

この時点でスゴ過ぎて考えるのを放棄するのだが、VTuber なので当然アニメーションである

目パチするし、頭振りもするし、眉・黒目・虹彩・口の形や動きも調整可能だし、

演者に合わせて動きをトラッキング可能だ。

 

製作者のプラムック・カンガーン氏の動画見た方がたぶん早いので見てみて。

ホビーユースならもう Live2D 要らなくね?ってなる

▼一枚の画像で表情豊かなVTuberになれるシステム作ってみた

https://www.nicovideo.jp/watch/sm38211856

 

そして同じくディープラーニングを使った「Deep Nostalgia(ディープノスタルジア)」という海外で人気っぽいアプリ

オリジナル家系図作成するサイト(MyHeritage) で公開されているアプリで、 1枚の画像から自然な瞬き・微笑み・目パチ・微笑み・頭振りを自動生成する。

本来は故人の写真で生きているかのような動画作成するのが目的アプリなのだけど、

2次絵キャラ3DCGキャラであっても、写真(人間)と同じレベル自然な瞬き・微笑み・目パチ・微笑み・頭振りのアニメーションを自動生成してくれる。 

 

この2次絵キャラ3DCGキャラアニメーションの自動生成のレベルヤバいLive2D超えてる。もうホビーユースなら自分アニメ作る必要なくない?ってレベルだ。

身体を動かすのは桁違いの学習必要になるので現状は顔(付随して髪)だけなのだけど、コレが無料でだれでも利用可能だぞ?どうすんの?

とりあえず、ウンウン唸ってイチから自分アニメや表情パターンを作るより Deep Nostalgia で作成した動画トレスした方が早そう。

なお、Deep Nostalgia は、イスラエルの顔認識技術企業、D-IDの「Live Portrait」を利用しているとのこと。

これも実際に自動生成された動画を見た方が早い。

#DeepNostalgia (Twitter 検索自動作成されたアニメーションを見てみよう)

https://twitter.com/search?q=%23DeepNostalgia&f=live

 

▼古い写真の顔をディープラーニングリアルに動かせる「Deep Nostalgia」 無料で利用可能ITmedia NEWS

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2102/28/news018.html

 

さて、ここまでもスゴ過ぎて思考放棄するのだけど、とりあえず元となる1枚の絵は必要だった。

アニメーションや差分表情は AI にお任せしても "元の絵" 、"キャラクター" は必要で、製作者に 最低限の絵心、2DCG・3DCGの修練が必要だった。

 

ここまで言えばもうわかると思うのだけど、絵心がなくてもキャラクターを自動生成(塗り付き)するシステムがもう出来ている。

なお顔だけじゃなくて身体自動生成してくれる。もちろん関連システムアニメーションも自動生成してくれる。

これも動画オフィシャルサイト見た方が早い。

キャラクター生成プラットフォーム「Crypko」の編集機能 / Editing characters generated by Crypko

https://youtu.be/TZqNlpJpXjc

 

▼[公式サイト] Crypko | Preferred Networks

https://crypko.ai/

 

自動生成システムが生成したキャラクターを元にデザインされた3DCGキャラ主人公MV
 MVの中の3DCG自動生成された3DCGを利用したもの(流石に調整はしてるらしい)

https://www.youtube.com/watch?v=yFsBAr_D6K4

 

 

いま既に出来ること・これから出来るようになることにワクワクしてヒャッハーってなるけど、ワクワクはワクワクとして、ヒャッハーヒャッハーとして、

 

学術研究レベルAI周りについていけないとあらゆるお金稼ぎが危ういな・・・😨って感じだよね

 

もちろん短期的に見ればイニシャルゼロで出来るので人間マンパワーでやった方があらゆものは安い。悲しいけどこれは事実だ。

けど、修練レベル低めの人間が手間暇かけて作ったものよりも、高コストでもAIがやった方がクオリティも速度も上であるという現実。切ないね

もっと言えばAIを導入・運用出来る資本力があるならば将来的にはAIの方が安いまである

  

ちなみ絵(アニメーション)だけじゃなくて、文章もけっこうAIに喰われてます日本語は遅れてるけど英語圏では

AI Dungeon」というAIに対して対話形式物語を作って遊ぶテキストベースRPG(基本無料)が出てる。

 

つの増田が紹介・遊び方記事を書いてくれてるよ ↓

[2021-02-23AI Dungeonの素晴らしさを語る

https://anond.hatelabo.jp/20210223131424

2022-03-13

anond:20220313212838

欧州ではそうなるかもしれん。だから欧州から撤退しただろ?

あれはビッグデータをもとにディープラーニングで解析した結果、今回の事態を事前に予測していたからかもしれん。

データリブン・カンパニーってわけよ。

2022-03-12

コンピュータって科学寄りから離れて、ゲーム特化に進んでる?

GPGPUが出てきてからかなり経ったけれど、CPUからGPUの取り扱いはやっぱり特殊

GPUGPUメモリーで閉じる処理は速いけれど、それで収まらないとコストがそこそこかかる。

科学分野でGPUをどう利用するかは検討されているけれど、段々ゲーム特化に移っている気がしている。

一般人からすると、もうゲーミングPCになった。

大学でも高性能なPC買う理由にしてもプログラミングコンパイル必要からという感じではないだろうか。

ディープラーニングあるだろ、とコメントがつくだろうが、あくまで今のGPUでそこそこ解きやすデータ問題)を扱っているからであって、

科学寄りか?というと微妙な所ではないだろうか。

2022-03-07

もう天才からここに書いちゃうけどさぁ

汚物ディープラーニングしてほしいのよAI

ウンコと経血の内容ずーっと写メって送って消すだけのことな無料でやってやるからさぁ

2022-02-08

anond:20220207104421

君のつくったプログラムがやらなくても医者とかだれかがいつかは診断してたはずなんよ

うさんくさい医者もどきを儲けさせるくらいなら当事者作成にたずさわったプログラムにやってもらったほうがいいね

 

まあ、限界はあるとおもうよ

ディープラーニング使えるほどのデータが溜まってないと判断の正答率が人間より低くなるだろうし

あと現在は薬のんでも効果が望めないADSは判定しないんだろうし

限界はあるとおもうよ

でもそれはプログラムであることの限界ではなく医学人類の叡智の限界だろ

あと、自分当事者)の手元にコントローラビリティを残したいのであれば特許著作権での登録を考えておいて

2022-02-04

anond:20220204192215

情報系は人気出すぎて全体的に受験テクみたいなノリになっててきついよな

受験テクを駆使してRTAするみたいなのが得意じゃないタイプなんだったら流行りのディープラーニングでどうこうみたいなテーマじゃないのにした方がいいと思う

2022-01-07

世界限界をなぞる

今の小学生にはやってるものは、妖怪ウォッチ

Facebookおっさんおばさんが多い

Twitterオタクフェミニストが殴り合いをするプラットフォーム

mixiは死んだ。その墓標としてモンスト建設された。

年越し派遣村2021年年末はなかった

マクドナルドポテトはSサイズしかない

ここ数年VR元年が続いている

電子書籍元年は馬鹿にされていたけど、いまどき天使書籍を使わない人間そもそも自体ほとんど読まない人間なのでどうでもいい

ダーツ10万円相当の金貨を本当に交換して帰ったけど、次呼ばれたときにその金貨を持ち込んでダーツに交換した

腹筋を割るには腹周辺の脂肪を消す必要があるので、基本的限界近くまでカロリー制限をする必要がある

猫砂とかミネラルウォーターみたいな値段はそんなでもないけど輸送コストの高いものを買うのはAmazonで買うと無料なのでお得

でも今はどうかわからない。いまのAmazonは単品購入できない商品とかが多いのでわからない

楽天ふるさと納税したら期間限定楽天ポイントが使える。つまり楽天スーパーセールだかお買い物リレー高で数割のポイント還元をしつつふるさと納税すると、事実上税金を割引していることになる

インフォシークは消えた

セレクトを押しながらXXYBA

ラウンドアップはグリホサート

左手薬指を切られた人はどこに結婚婚約指輪をするのだろうか

葉加瀬太郎あんまり博士感がない。どっちかって言うとカリフラワー感がある。カリフラワー次郎

マックスむらいが誰なのか知らない

生きる意味がないからって死ぬ理由があるみたいに決めつけるなよ

わらふじなるおの顔がすぐに頭に出てくるやつは凄い

アメリカで一番死亡率が高い職業林業です

「もうお前とは二度と会わない」と言うときは大体会う

今年一番笑ったニュースは、NHKの集金人がドアスコープから見てると知ってて、NHK受信料払えと言ってきたこ

パカパカパッションポップンミュージックがごっちゃになっている人は多いかもしれない

ビオランテそれほど人気ないのにテレビ放送されるゴジラはだいたいビオランテ

労働収益上昇よりも資産による利益上昇のほうが早いので絶対最後は殺し合いになるシステム

フリップ、プリフロップ、ターン、リバー

なぜディープラーニングシグモイド関数とかレイル関数を使うと生成機が良くなるのかは誰も知らない

みーちみっちみっちうんこたらし、葉っぱがないので手で拭いて、もったいないから食べちゃった

アーナムクンバアダハンバ

ロート製薬副業公認されている。ロート製薬のなんとかいう女キャラがいるんだけどそいつ副業している設定

木原さんそらジローは、TVちゃんと見たことない

あまたつが誰なのか知らない。多分天気予報関係の人だろう。

熱盛が何なのかしらない

24時間テレビヘキサゴンのシーンでバッタ幻覚をみる動画Webから消えている

同じくなんや!とブチ切れるおじさんが出てくる動画Webから消えてる

権利があるからしゃーないだろうけど、面白いからこの手の事故動画公式で見れるようにしてくれ

ずっと頭がかゆい人は、とにかく食生活を直せ。毎日サバ缶を食べて、オリーブオイル使え

絶対市販惣菜とか弁当。ましてやカップラーメンとか、ポテトチップスは絶対に食ううな

基本的加工食品は質の悪い油が使われているので身体に炎症が出るの当たり前である

なので食生活を見直せ。

というか健康マニアなら健康維持するためにまず最初にすることは厚労省が出してるコマの絵を参考に生活全体を見直すことである

コマの絵を知らないくせに健康オタクなんですとか言ってるやつはゴミコマの絵が基本であり、応用はその先である

にゃんちゅーの声の人が死んだ気がする。ゴロリの声の人は死んだし、死んでそうで死んでいないことがいつも話題になってたぱっとサイデリアの人はこの間死んだ

クラシアンの曲も担当してた

クラシアンはボッタクリなので使わないほうがいいような気がする。知り合いの工務店を使おう

8万の高気密住宅を借りるよりも、4万の安普請で2万の電気代使って暖房機たせたほうが資金効率良い

世の中には右手左手で1pと2pをそれぞれ操作してメタルスラッグプレイする化け物みたいな人がいる

子供がなりたい職業第一位プログラマー公務員さえ魅力がなくなってしまった

ノートルダムの鐘ってエスメラルダって奴が超いいやつなんだろ

ザンギエフ出身国ロシアじゃなくてソビエト

マンぐり返しは性別によってちんぐり返しにある。行う人間性別名前が変わる珍しい動作

ウォーリーを探せに丸をつけるやつはバカ

金がほしいとか言ってるやつに限って、ゴミみたいな物事に金使ってて金欲しくなさそう

デブは食べてないっていうけど、引くくらい食べてる。砂糖水飲んでる

猫用のトイレシートを買う時は必ず小さい方を買って、大きい方は使わない

オランジーナペットボトルで蓋を開けるには斜めに力を入れながら勢いをつけて捻らないといけないのを知っている人が最近少なくなった

年賀ハガキは319通りを期待するという人と、010通りの当選を期待するという人がいる

2013年の時点でもう中学生は古いコメディアンという合意世間でなされていた

ラップトップって言うと通じないのでノートPCという

キャノピーと言うと通じないのでコクピットという

献血行こうと思いつつどういう体調なら行ってもいいのかわからない。採血で気分悪くなったことあるので行かないほうがいいのかな

爪は付け根から消えていく場合がある

新型コロナのおかげで人と合わなければ風邪は引かない説が立証された

夜勤は人体の感覚狂わせて寿命が縮むと思われる

時間を切り売りするとは、人生を切り売りすることであり、命を売っていることにほかならない

生命活動の全てはなにに命を燃やすかという選択連続

バヤリースのヤは小さいけど通常のヤと発話される

ASUSエイスース

バミューダトライアングルは多分嘘

オールインできるようなチャンスがやってこないのは単純に他人との交流が少なすぎる

他人との交流を増やすとやっかい人間に当たるデメリットがでかくて、バカ翻弄される人生だったのでかなりショウキョウ的にならざるを得ない

一億円の資産があるなら宝くじに使ってもいい金額は45円

ゴルゴ松本の特技は雲を消すこと

ハンターハンターはそれほど面白くない。なんとかアイランドに入るまでくらいは面白いけど、その後はなんかやたら複雑な人間関係とか能力とかが重なっていって読んでても意味がわからない

寄生獣もそれほど面白くない

沢田ユキオ先生魔界村漫画も描いてる

わぴこはかわいい

レイアースOP曲はミリオンヒットしてます

99%ピロリ菌のせいなんだからピロリ菌いない人はまじでバリウムやる意味ない

というか被爆する事考えたら内視鏡一択。喉とか食道、十二指腸の様子を目視できるのでがまんしなさい

ゼンキはエロい

タルるートくんエロい

おじゃまユーレイくん世代ではない

バーコードバトラーもエロい。でも男の子さくらちゃんが好きです

アメリカではマッスルカーと言います

Pixcel4のフェリカチップのいちはカメラややした付近。改札で使うには画面側からしっかりピンポイントでその位置押し付け必要がある

トラのパーカーを着せられている子供見かけたので、うかれてるなーという感想を持った

地方ホームセンター茶髪多すぎる。茶髪じゃないと思ったらパンチパーマだったりする

家財保険県民共済使っておけばよい

ポップンミュージックの最新作は2012年に発売されたPSPの奴

一日に10G以内の通信しかしない人は、楽天モバイル+テザリングで、電話ネットインフラの利用料金を月額3000円に圧縮できる

モロンは侮辱言葉なので気軽に使わないほうがいい

人間を不幸にするのは環境であり、他人との相対的比較である

比較しないほうがいいとは言えるが、比較しないでいるにはかなりの訓練と素質が必要

なので多くの人間はずっと不幸に囚われて地獄を見るよりほかない

ミル姉さんは知ってても関東土下座組は知らなそう

和田アキ子古舘伊知郎のダッグといえば幸せ家族計画ではなくクイズ悪魔のささやきである

オセロ商標登録

ビーマニ特許は切れてるので譜面が上から落ちてきて音楽に合わせて打鍵するゲームはどんどん作ってよい

よくわからなければロレックスデイトナ買っとけばOK

でも時計とか興味ないので買わない。Miバンドでいいと思う

子供死ぬ原因は通り魔ではなく親自身か周囲の大人のせいであることがほとんど

まれ子供100万譲渡してS&P500で運用し続ければ速攻でFIREする

思い出は奪われないけど、死んだら消えるからやっぱりそこまで固執するものでもない

もっと言うとアルツハイマーになって人格崩壊したら、思い出や知識も消える。失いにくい性質であるだけなので過信しすぎるのも問題ありそう

ラッスンゴレライ vs ニーブラ

あったかいんだからがなんなのかわからない

から来るのを受け流すのはややわかる

鼠先輩が誰なのかはしらない

はじめてゆってぃ名前を聞いたのはとある施設に来ていたキンコメトーク

にこにこキングオブコメディ面白かった。とくに道徳の授業でコントを見せて生徒に感想を書かせた先生が、その感想を送ってきたかいは感動と笑いで最高の感情体験できた

からつらいよね

HTML文字列ををサーバーサイドで動的生成することをレンダリングって言うの違和感あるけど、ガイジンもそう言ってるししかたないっぽい

ミジンコは肉眼で見えるくらいにでかいし、DNA情報人間の何倍もある

原生生物ミトコンドリア細胞内部に取り込んでるとかいう頭いかれた進化している

から今後人間AIを取り込むの当然だし、完全電子化するかもしれない

スピルリナ栄養食品として扱われてる現状になんとも言えない感情が湧き上がってくる

ストロマトライトとかなんか凄いよな

ATP代謝経路を空で言える人は凄い

サーチュイン遺伝子活性化させるには飢餓かNMNが必要っぽい

口寂しさで夜食を食べてしまうので、つらいよね

ロンドンどんより晴れたらパリ

絵が下手な人は人間の顔を真円に勝とうとしがち、野原ひろしみればわかるけど人間の頭は縦長の楕円です

まず後頭部を中心に球体があると想像して、その手前に顎付近のパーツが付属していると考えるのが良い

あたまという一つの切り出したパーツが存在知るのではなく、内部の骨の構造考慮して、頭蓋骨と顎が別れていることを意識するだけでそれっぽくなる

あとは人体を書く場合は足が大きい。

ももはめちゃ太いし足は腕よりも長い。両足で全体重を支える人体構造なのだから当然だけど、絵が下手な人は手と足を同じ太さ、同じ長さで書きがち

vimで左右の文字を入れ替えるのはxp。ただしこれはコマンドの単位が2になるのでアンドゥが二回必要になる

バッファ移動でbコマンドを使うときに、途中までファイル名を入力するとTABで補完できる

gfカーソルが乗っている箇所のファイルパスから対象ファイルを直接開くことができる。

gFを使うとファイルパスの末尾に /tmp/hoge.txt:42 のように行数がある場合指定行に直接ジャンブする

タマランチ会長とかマグワイヤとか、慰安ソープとか、スポーツ用語ってエロいの多くない?

体育館キャットウォークカーテンやたら熱くて真っ暗で遮光性高し


追記:俺はブコメを見てるぞ。センキュー

2021-12-12

anond:20211212213735

機械学習やらディープラーニングやらの、今流行りの弱いAI(狭義のAI)に勝手に置き換えるなよ

人を支配するからには当然「強いAI」に決まってんだろ

2021-12-04

anond:20211204145749

後編

プログラミングを学ぼうと思い立つ

行列VBAなんかじゃ無理っぽいし、なんかプログラミング言語を覚えようと決める。

なんでも、統計やるならRという言語がいいらしい。

最近じゃPythonというのも人気らしい。

とりあえず両方試そうということで、RのためにRとRstudioをインストール

Pythonはanaconda

プログラミングはなんかを製作する目標がないと挫折すると聞いていたので。

深層学習というもの流行ってると聞いて、ちょっと触りを勉強したくなる。

Excelでわかるディープラーニング超入門」

https://www.amazon.co.jp/Excel%E3%81%A7%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E8%B6%85%E5%85%A5%E9%96%80-%E6%B6%8C%E4%BA%95-%E8%89%AF%E5%B9%B8/dp/4774194743/ref=sr_1_1?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&keywords=Excel+%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92&qid=1637482610&s=books&sr=1-1

この本は面白かったので、深層学習目標プログラミングを覚えよう!

後になって、これはとんでもない間違いだったことに気づく。深層学習機械学習の違いも判らないまま、RよりPythonを先に触ることに。

教本にしたのはこちら。

ゼロから作るDeep LearningPythonで学ぶディープラーニング理論実装

https://www.amazon.co.jp/%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BD%9C%E3%82%8BDeep-Learning-%E2%80%95Python%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%B6%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E7%90%86%E8%AB%96%E3%81%A8%E5%AE%9F%E8%A3%85-%E6%96%8E%E8%97%A4-%E5%BA%B7%E6%AF%85/dp/4873117585/ref=pd_lpo_2?pd_rd_i=4873117585&psc=1

途中まではまあなんとか。

微分って便利だな。行列計算できるの便利だなっていうところまでいったが、クラスという概念理解できず、途中からハテナが浮かんで読み進められず。

うん、もうちょっと易しい本を探そうと思って手に取ったのが

「独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで」

https://www.amazon.co.jp/%E7%8B%AC%E5%AD%A6%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9E%E3%83%BC-Python%E8%A8%80%E8%AA%9E%E3%81%AE%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BB%95%E4%BA%8B%E3%81%AE%E3%82%84%E3%82%8A%E6%96%B9%E3%81%BE%E3%81%A7-%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%BB%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%BD%E3%83%95/dp/4822292274/ref=sr_1_1?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&crid=1T6BBXYJ16G6T&keywords=%E7%8B%AC%E7%BF%92%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9E%E3%83%BC&qid=1637483073&s=books&sprefix=%E7%8B%AC%E7%BF%92%2Cstripbooks%2C279&sr=1-1

なんとか読了。自信をつける。

しかし、Gitとかbashの章はさっぱり。

実は、いまだにコマンドプロンプトとパワーシェルbashの違いが分かってない。

つづいてPyQに2か月くらい登録してみる。

https://pyq.jp/

とりあえずデータ分析コースを終わらせる。

なかなかPythonが楽しくなってきたが、クラス意味が今一つ掴めないままいったん中断。

この辺で、自分統計に興味があってもプログラミングに興味がないんじゃないかということに気づく。

結局Excelへ戻り、PowerQueryとの出会って、再びPythonとRに回帰した話

なんだかんだもがきながら、PythonもRもモノにならず、日常ちょっとした計算グラフを作ったりはExcelを使い続ける日々が続く。

あるいは、Excelで成形して、検定かけやす形式にしてRで検定するとか。

Rに触れてなかったな、Rは完全に独学。「こんなことやりたいなぁ、ググってみるか、ほうなるほど」って感じ。

そんなさなか、放送大学で「Rで学ぶ確率統計」という講義があるのを知り、さっそく入学して受講。

なかなか面白かったし、PythonばっかりでRあんまり触ってなかったからいい刺激になった。

恥ずかしながら、負の二項分布やガンマ分布ってよう知らんかった。

しかし、講義は楽しかったがなにか書けるようになったかというとそんなことはなく、依然として基本はExcel

まあ、実際csvじゃなく、手書きデータとかをExcelに打ち込んだりする程度なんでPythonやRを使うまでもなかったというのもあるんだけど。

そんなとき出会ったのがこちら、パワークエリというもの

Excelパワーピボット 7つのステップデータ集計・分析を「自動化」する」

https://www.amazon.co.jp/Excel%E3%83%91%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%83%94%E3%83%9C%E3%83%83%E3%83%88-7%E3%81%A4%E3%81%AE%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%83%E3%83%97%E3%81%A7%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E9%9B%86%E8%A8%88%E3%83%BB%E5%88%86%E6%9E%90%E3%82%92%E3%80%8C%E8%87%AA%E5%8B%95%E5%8C%96%E3%80%8D%E3%81%99%E3%82%8B%E6%9C%AC-%E9%B7%B9%E5%B0%BE-%E7%A5%A5-ebook/dp/B07SCK1ND9/ref=sr_1_2?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&keywords=%E3%83%91%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%82%A8%E3%83%AA&qid=1637483953&s=books&sr=1-2

パワークエリを覚えたらピボット形式Excelファイルとか、セルの結合が多用されたExcelファイルを、成形加工するのが非常に楽になった。

しかも、同じフォーマットで記録されてるデータならフォルダにぶち込んで一気にまとめ上げることも可能

控えめにいって神!

としばらくパワークエリを礼賛してたのだけど、各ステップPythonのpandasやRのdplyrでも出来ることに気づく。というか最初から気づけ。

こりゃ、一気に覚えちまおう、統計というより、データの前処理だなと思ってUdemyでRの動画を買ってみた。

AIエンジニアが教えるRとtidyverseによるデータの前処理講座

https://www.udemy.com/course/r-tidyverse-preprocess/

すっかりR信者になる。

それまで教本を呼んでもdplyrの便利さが今一つわからなかったのに、パワークエリで具体的にモノを作ると、dplyrに翻訳したら、すいすい。スピード10倍。

便利さにようやく気付く。

ハドリーウィッカムって神だな。

そんで、pandasに翻訳したらどうなんだろ?と思ったらもっと速いw

すごいなPython

Rへの入信はたった数週間。再びPythonに興味。

機械学習

さて、ゼロから作るディープラーニングを再開しようと思ったけれども、そもそも機械学習をすっ飛ばし深層学習って無茶だったと反省し、まずは機械学習に。

機械学習エッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)

https://www.amazon.co.jp/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AE%E3%82%A8%E3%83%83%E3%82%BB%E3%83%B3%E3%82%B9-%E5%AE%9F%E8%A3%85%E3%81%97%E3%81%AA%E3%81%8C%E3%82%89%E5%AD%A6%E3%81%B6Python-%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0-Machine-Learning/dp/4797393963/ref=tmm_hrd_swatch_0?_encoding=UTF8&qid=1637485264&sr=1-1

で、この本がすごい。

5章あるんだけど、機械学習アルゴリズムは5章だけなんだなw

それまでは何に割かれてるんだって?数式の証明とか、便利な計算法、例えばニュートン法とかラグランジュ未定乗数法とかw

こんだけ引っ張っておいて、いよいよ本番の第5章もゴリゴリ数式をスクリプトに落とし込んでいってるのに、「これは学習のためでscikit-learnっての使えばたった1行」っていう無慈悲

いや、ほんと数学勉強になったし、こうやってゴリゴリやるとなんのためにクラスというもの存在するのかようやくわかった。

線形代数って便利なんだなと。行列スカラー値のように何の気なしに扱えるようになると、あの頃苦しんでいた実験計画法タグメソッド、今読み直したら別の印象があるんじゃないかなと思うようになったり。

この本を読む途中、「マンガでわかる統計学因子分析編」で学んだことが理解の助けになった。

なんたる僥倖

線形回帰、リッジ回帰SVM、PCA、k-means、クラスター分析、一気に手札が増えた。

ふたたび実験計画法

Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析

https://www.amazon.co.jp/%EF%BC%B0%EF%BD%99%EF%BD%94%EF%BD%88%EF%BD%8F%EF%BD%8E%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%B6%E5%AE%9F%E9%A8%93%E8%A8%88%E7%94%BB%E6%B3%95%E5%85%A5%E9%96%80-%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E6%9C%80%E9%81%A9%E5%8C%96%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E8%A7%A3%E6%9E%90-%EF%BC%AB%EF%BC%B3%E6%83%85%E5%A0%B1%E7%A7%91%E5%AD%A6%E5%B0%82%E9%96%80%E6%9B%B8-%E9%87%91%E5%AD%90%E5%BC%98%E6%98%8C-ebook/dp/B09C89HZRV/ref=sr_1_1?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&keywords=python+%E5%AE%9F%E9%A8%93%E8%A8%88%E7%94%BB&qid=1637486019&s=books&sr=1-1

実験計画法って、fisherの古典的なやつ、ラテン方格に割り付けて、ってやつかと思ったら、線形代数使えればもうなんでもありなのな。

そこにきて、ベイズ、今まで避けてたのに出会ってしまった!!

結論から言うと、超面白い。

これ、すごいな。

Python万歳

いいのかこんな便利分析個人でやれて。

機械学習実験計画法がここでつながるとか、控えめにいって最高だな。

まだ読了してないので、また後日。

2021-12-03

未だに、人の声をシミュレーション出来ないの、なんでなん

ディープラーニングは音声にも適用されているが、誰かの声を真似ること、から超えられていない。

口の大きさ、呼気量、喉の形、舌の動きといった部分で声が変わると思うが、そういったパラメータを振って、任意の声を出すという方向に向かっていない。

録音と再生はできるようになって、かなり経つが、細かく人の手で調整して綺麗な声を出すという技術が出てこない。

(歪みを加えるとかロボットボイスといったものばかりだ)

2021-11-23

東大進振りのしくじり

私が進振りでしくじった時の経緯と反省を残しておく。

いろいろしくじってきたが、その後のことも考えると、人生で一番大きなしくじりだったと思う。

未来東大生進振りで悩んだ時に役に立ってくれると嬉しい。

進振り選択まで

東大では2年前期に、所属学科を決める進振りがある。

当初情報系での進学を考えていた。候補として、

検討していた。

コンピュータ人工知能に関心があったということが候補を選んだ理由だった。

当時、LinuxFirefoxなどのオープンソース活動に興味を持っていた。

また、脳科学認知科学人工知能など人間の知能に関する分野にも興味を持っていた。

進学先検討

理学部情報学科についてガイダンスを受けた際、

研究分野としてはOSコンパイラなどのコンピュータの基礎研究という印象を受け、

工学の方が自分の嗜好に近いと考えて工学部学科検討することにした。

工学部機械情報学科はロボティクスを中心とした情報を扱っていて、

ロボットハードウェアへの興味が低かったこから優先順位を下げた。

そして、

候補として考えた。

この2つの学科ではシステム工学を扱っていた。

当時、システム創成学科現在の精密工学科が合併しており、

機械系のカリキュラム研究も含まれていて、2つの学科が扱っている分野が共通していた。

違いとしては、システム情報工学では応用物理系の内容を中心に扱い、

知能社会システムでは機械から社会工学経済工学まで扱っているという違いがあった。

定理

そして、次の理由から知能社会システムコース候補として考えた。

私は教養学部での講義からゲーム理論シェリングの分居モデルなどの話題に触れ、

また、当時行動経済学経済への物理学の応用などの書籍を読み社会科学系にも興味を持っていた。

人工知能マルチエージェント進化計算などの複雑系にも興味を持っていた。

また、自分の関心がある講義が他学科にも分散していたこから

講義を取りやすいことも良いと考え、自立して科目を選択できると考えた。

また、製造業や電器メーカーの不調から従来の工学学科に進んでよいのかと悩んでいた。

できて数年の学科だということで新しいことができるのではないかと無根拠に考えていた。

そうして工学部システム創成学科知能社会システムコースに進むことにした。

進学先での失敗

そうして、システム創成学科知能社会システムコース(PSI)に進学したが、

思うようにはいかなかった。

講義

幅広い分野を扱いつつ、講義数が少ないということで全体的に内容が薄く、未消化気味だった。

また、講義間の関連性が薄く、体系的に学べることが少なかった。

などの工学の基礎となりうることは扱うのだが、基礎に留まっていた。

また、講義を受けてのレポートが中心で理工学の演習は少なかった。

工学部から機械電気ではなくても理数系を基礎として扱うのだろうと考えていたが、

予想とは違い少なかった。

統計理工系でも社会系でも重要ものからもっと力を入れて欲しいと思う。

実習

いわゆる工学部での実験のようなものではなく、

プロジェクトを進めるという形で行うものであった。

そのため、ディスカッションプレゼンテーションなどの機会があったが、

工学部での実験を求めている人には合わなかったと思う。

上記で述べた工学的な内容を実践する機会は少なかった。

同級生

幅広い分野を扱っているということもあり、学生層が広かった。

その分、興味が合いそうな同級生を見つけにくかった。

カリキュラムが少ない分、就職活動を頑張って学部外資などに就職しようという

学生も多かった。

全員が全員そうだということはなく、修士も進むことを考えている学生もいた。

学科聴講

学科聴講は思ったよりもできなかった。

受けたいと思った講義時間が被っていたり、前提知識が不足していたりして、受講が難しい場合があった。

学科での講義に関心が持てず、モチベーションが下がっていたということもあった。

進振り時点では自分モチベーション過大評価していた。

研究

研究室には学部3年後期に配属される。カリキュラムの少ない分をそこで補う想定らしい。

しかし、私が所属していた研究室では、学部就職する学生が多く、

大学から院生ポスドクが中心であまり教育が受けられなかった。

大学

システム創成は機械情報学科計数工学科と違い、情報理工学研究科ではない。

進振り時点ではそこまで差を考えていなかったが、講義の内容やPCなどの設備が違っていた。

大学院でより専門性を高めたいと考えて情報理工学研究科に進んだが、

実力の不足から、大した実績を上げることができなかった。

学部では幅広い内容を身に着けて、大学院で専門性を高めるということを考えていたが、

学部での専門性を補うことは十分に準備しないと難しかった。

他の研究室に進学するならば、その研究室と密に連絡を取って、院進学前から

必要勉強研究計画作成をしないと、講義就活研究必要時間が取れなくなる。

このようなことから大学院では成果を出せず、就職活動もあまりうまくいかなかった。

反省

初めての意思決定での失敗

振り返ると、それまでの人生で初めて大きな意思決定をする機会だったが、そのことを十分に認識できていなかった。

取捨選択するということができず、幅広いカリキュラムがあるということから選択肢がありそうな道を選んでしまった。

安易に考えず、具体的にメリットデメリットを書き出して、検討すべきだった。

それまでどれかができるということではなく、どれもできるようになろうとしてきたことがあり、

専門性を持つことから逃げてしまっていた。

立花隆さんの影響を受けていて、文理ともに学ぶことに憧れていたが、

その難しさを分かっていなかった。

意思決定をするために必要情報を集めて、裏を取るということができていなかった。

同級生サークルの先輩ともっと相談するべきだった。

まあ、サークル工学部の先輩がほぼいないという事情もあった。(普通工学部は忙しいからな。)

進振り後の2年後期の学生相談するのがよかっただろう。

もう少し聞けていれば、進学先を再検討していたと思う。

進むべきだった学科

自分が目指すような幅広い分野を学ぶということを行うのであれば、基礎を幅広く身に着けることを

念頭において進学先を選ぶべきであった。

そう考えると、情報学科計数工学科に進むことを考えるべきだったと思う。

理学部情報学科については小中高からプログラミングを扱っている人が多いと聞いていて気遅れしていた面もあった。

独学で学ぶようにはしていたが、学科に進学した方が教育同級生など成長できる機会は多かった。

学部情報系の基礎を身に着けて、大学院で応用に広げることも十分考えられたが、当時はその想定ができなかった。

あと、当時情報学科電子情報学科進振りの最低点(底点)が非常に低く、避けた方がよいかなと思っていたところもあった。

進振りで高い点のところを目指していたわけではないが、つい点数に左右されてしまった。

やりたかたこ

今の機械学習やディープラーニング自分が当初やりたかたことに非常に近かった。

大学院でそちらに進もうとしたが、実力不足から挫折してしまった。

情報学科計数工学科に進学していれば、その分野に進むチャンスが大きかったと思う。

教養学部時代自分がやりたいことについて、教授相談したり、一般書籍ではなく学会誌を読むなどしていれば、

進路を明確に決めて、進振りでの失敗も避けられたのではないかと思う。

進振りでは点が足りなくて進学できなくて失敗したという話を良く聞くが、

これは進学先の選択を誤ったという話である。その分、あの時選んでいればという後悔が大きい。

最期

システム創成について

システム創成について、自分の失敗から悪い面ばかり記載してしまった。

この文章システム創成の悪い面を書くことが目的ではなく、

私の進振りのしくじりを具体的に書くことで何か参考になればということで書いたものである

自由度が高い分、自分計画を立てて行動できる人にとっては良い面もあると思う。

私自身は進路・キャリアを良く決めないまま進学してしまったため、うまくいかなかった。

など学科の色がはっきりしてきて、その方面に目指す人にとっては良い学科と思う。

(カリキュラムはあまり変わっていないらしいという話も聞くが。)

進振りに失敗したと思っている学生

若い大学生がこれから失敗しないようにということで書いたが、

進振り失敗しても、人生の失敗だと思わず頑張って欲しい。

転科や降年して他学科に進む手段もある。

失敗したと思っても、将来どうなるかは分からない。

現に情報学科過去は非常に底点が低かったが、今は高騰している。

システム創成ではないが、大学院で他分野に進んで研究者として業績を上げている知り合いもいるので、

まり後悔せず、前を向いて進んで欲しい。

2021-11-11

さらディープラーニングでも学ぶかと思いつつGPUまわりの良い設備にしにゃならんし学習素材を用意しにゃならんし金銭的な部分でいろいろ躓いてしまうんや

2021-11-05

うPythonは終わりました

なんか今頃になってPython学習コンテンツが充実してきてるけど

Pythonってもう旬を過ぎたと思うんだよな

AIとかディープラーニングが全盛期の数年前とかだったら

tensorflowとかsklearnとか使うためにPythonは凄く有用だったしこぞって使ってた

まぁそれでもPandasはクソだったけど他に選択肢もなかった

あと、AIみたいにサービス化とかUIを気にしなくて良いようなワンショットプログラミングには向いてた

型付けとかしなくていいし、少しぐらいメモリリークしてても気にしないし、UIはtensorboardとかグラフpngで吐き出せば良かった

何よりターミナルから打ち込んだら実行してくれたりMarkdownファイルの中に書いたら実行してくれたりそれはまぁ便利だった

ところがAIコモディティ化して頭打ちも見え始めてきた段階でそろそろビジネス化しないといけないけど

そうなるとPythonみたいなやんちゃ言語プロダクトレベルまで実装出来る人が少ないことに気づき始めた

UI作るの面倒だし、型チェックとかもやってくれないから想定してないバグが出たり

Pythonを凄いやってた人も「プロダクトレベルとなるとちょっと」っていう人が増えてきた

かといってJavaには戻りたくないってなってTypeScript流行り始めた

そもそも最終のUIWebだし、jQueryから始まったReact/Vue/Angularあたりはどれを使っても簡単UIを作れる

おまけに枯れたNode.jsサーバレスに実行できる環境であるからTypeScript流行りまくってるんだと思う

Web系の弱いところはスマホアプリで、WPAあるけどイマイチ流行ってないしAppleが乗り気じゃ無いのがなんとも

なのでflutterあたりが人気出てくるかなぁ、とは思うけどWeb系ほど選択肢が無いから合わない時にとことん合わないと思う

ここから数年はPython人気が落ちてきて、TypeScriptが伸びて、Dartじわじわ伸びてくるんじゃないかなぁ

学者Python、とか言うけど関係なくTypeScriptやった方がいいと思う

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