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はてなキーワード: ニューラルネットワークとは

2019-06-05

anond:20190604223140

30で職歴ありの女なんだがあんたらに一言いか

あたしらが抱いている苦しみや痛みだとかってのがどれほどか分かってるか?

こっちは、常に悩みや苦悩を抱えて懸命に生きてんだよ。

どうしてその気持ちが分からないんだ。

あたしは文系学士理系修士まで出てる。その上で今度は人工知能系で博士をとろうとしてる。

まり、世の中的にいえば2%未満に該当する高学歴だ。

にもかかわらず、あたしよりしたことない大学行ってた奴や、

大学ランクの低いバカオスが外コンにいって一本稼いでたり

商社商船で夜な夜な恵比寿新橋しかともねーナンパしながらどこぞの貧民の女のまん○でちん○すこすりつける遊びしてヨォ

のしそうだな人生、オイ!!!!!

クソ上流の間接コスト工数しま部門様がクリエイターであるエンジニアデザイナーを分前をぶんどって水子クリエイトってか、わらえねーわぼけしんどけ

ひきこもりのよおおお中卒高卒大卒院卒のジャッポスさんは社会症に欲求をみたすために夜な夜なまとめやらSNSやらクソオンラインコミュニティ

「女」って仮想敵つくって石なげてあそんでるよなぁああああ?あ?

てめーのことだカス

こんな世の中の、どこがまともなのか教えてくれよ。舐めてんじゃねーぞ豚

あたしの方が12歳時点では学力が高かった。学区で一番だったんたよ

あたしは別に努力しなかったわけじゃない。

経済学情報処理学を専攻して努力したし 博士までとろうとしてる。ってか博士趣味な。教養のネー豚雄と同じレベルには成り下がりたくねえから自助努力

にもかかわらず、転職活動の時は高卒以下の扱いを受け今はITフリーランス、早い話が炎上案件に投入されるITドカチンな。

院までいって、教養学位もねえ日本語しかしゃべれねーバカオスが査定する日系なんかにいけるか

30で女つったってあたしにもプライドがある。

そもそも、あたしには真にめざすべき目標皆無

モチベーション喚起させる社会課題はあれども糞みてーな不平等にやる気なくしてる状況

やりたい事とできる事の一致を探しているが 日本はそれができないようになってる酷い国。

俺が社会経済学で学んだ量的調査質的調査都市社会学、サブカルチャー論、労働問題家族社会学、ジェンダー民主主義人権問題、更には、マルクスヴェーバー、デュルケム、ギデンズ、ベックルーマンパーソンズは全て無意味だってことか?

情報処理学で学んだプログラミングシステムモデリングUML図と要件定義、ひいてはUXユーザビリティユーザーインターフェース領域におけるデザインプロトタイプでみせるためのADOBEソフトウェアの使い方、おまけにMOSエキスパートスペシャリストマクロくんで、JAVAPython

AIで学んでる機械学習データサイエンスニューラルネットワークとLMSとGANとデータクリーニングは間違いだったってか?

22か23で人生選択を迫り、「女子社員子をうんだ?おけまる死ね」「女子社員子をうまない?おけまる飲み会で生き遅れを揶揄ww」だとかい社会は全くもっておかしい。てか狂ってる

しっかりと自分のペースで人生を歩めるような、福祉国家日本は転換すべきーっつてもできねーだろうからもういいです。国外いくわ。ばいばい斜陽国。

あたしは別に学歴を鼻にかけてるわけじゃねーし見た目も鼻にかけてないただハーフにうまれただけ。白人様ににてただけ。テメーにぐだぐだオナペット感情ゴミ箱される筋合ねンだわ。くそぶた。

職歴ありとはいえ過去に2度企業経験がある

ただフリーランスで男経営者に「体提供しねーなら仕事はないよ^^」見積とか相談まで進んでて白紙っていう理不尽な扱いを受けた。

シンプル九州男児経営者クソやね、前立腺がんなる呪いかけといたわ。らいねんまでオメオメ生きてんじゃねーぞカス今日しんどけ。

前職の外資ではビチグソアラフィフおやじバカにされパワハラセクハラして人格否定されてきてそれでもメインの担当サイトlaunchまではとおもってやったけど

そいつ日本語英語バイリンガルなだけの元派遣高卒な。はぁあああ????どゆこと?しね。

(ってかクソ上司母子家庭母親に捨てられてアメリカにもらわれっこされて音楽活動してたらしいよ、知らんけど。あたしの前任も前々任も短期で辞めてるの。悪魔の子じゃん、世が世ならナチか?チビドブスだから性格歪んだのか?ベンダーいじめだけ大得意だったクソリーダー。しね)

あたしより低学歴上司や周辺のクソ雄どもに?ってか高学歴だったとしても家金持ちなんだろテメー恵まれ環境豚野郎。しね。

かろんじられ嗤われそれでも曖昧に笑って自分を責めて私が我慢すればとユーザーエクスペリエンスだけを考えてlaunchまでもっていって

何がえられるかと思えば?プロジェクトの失敗要因のおしつけ?は?テメーの采配ミスってるだけだろヴォケが。テメーはプロパータイトルホルダーの社歴4年のビチグソやがこちとら非正規専門職派遣やぞ(人事院ちんころしといたからな。このどちびブス雄上司!)テメーがケツ持ちだカス退職

てかさ

仕事だけじゃねんだわ女はよ。介護育児家庭家事ぜんぶ、日本じゃかかぁがやるってことになってるよなぁ

なんかしらねーけどよぉ。あたしはEU系のハーフだしEUの親戚みてるとなんかちげーーぞコラ不平等だぞコラ!!!

あ!た!し!は!!!

去年は義姉がしんで愛犬がしんでばーちゃんがしんでかーちゃんICUいってギリ生きてたけど疾病もちになったわクソ認知症初期症状でてんだわ

今日死にたい自殺するっていうカーチャンをなだめたあとにGitひらいて進捗管理してんだわビチグソ

テメーがうんこだけ生産する間に

デザインとcodingとプロトタイプ生産して母のメンタルケアして

オヤジ外人オヤジあたしが生まれる直前に心臓発作で死んだよこの野郎無責任

なんなら母も祖母も高祖母母子家庭職業婦人土地買って家かって

女だてらに働いて、母親介護して災害戦争母子家庭が4代も再生産されて

おい

おい無職男フォロアー

母子家庭家系レアキャラ男児である無職アラ還叔父がばーちゃんが死んで泣きまくってるあたしと、あたしのお母さんに

なにしたかおしえてやるよビチグソ雄ビッチ。テメーの未来の姿。

ばーちゃんがしんで数百万の土地の名義をよ

秘密裏に数万にぎらせて世間知らずの母に相続放棄させそうようとしてたんだよこの野郎!!!

祖母昭和1年生まれで伴侶と数年で死別して看護師で稼いで叔父豚が私学にいって?あたしの母さんは国立でて?

テメーが2留1浪できた原資稼いだカカアのよ!!!なけなしの得た共済年金のよ!!!!振込口座から金掠め取ってよ!!!

いきててはずかしくないの??ねえ??ねーーえ???おじさん!!!!!あたしと血のつながったあくま無職おじさんに聞きたいけど

ドブクソの匂いのするクチと口利きたくないからもういいわ叔父よ。

叔父の実の姉のつまりあたしの母親は数ヶ月前ICUにおって老人性の脳神経疾患を発症してんだよ!愛犬がしんだことで!!!

てめーの糞猫共朝4時からカドカ騒いで愛猫家きどってるくせにそれでも福祉人間かよ嘘つきの二枚舌雄豚!社会承認欲求を身内で生産した内弁慶母子家庭からまれ悪魔男児

怠惰と横暴とテメーが一生かけてやっってのけた大業はよおおお

嫁、娘、実の姉、実の姪(あたしね)の精神破壊するジェノサイドだよ糞雄ビッチが、北九州一家にも近いソシオパス内弁慶野郎

地元の名士気取りつつも実態はてめーは無職銀行信用スコアゼロ主夫なんだよぼぉけ!!!ハゲ

オメー!!!!!42で福祉仕事から逃げてよ!!!!!!!テメーの公務員嫁こき使ってひたすら遊んで!?!?!?

あげく「俺は介護でいそがしいから?」

糞尿の世話はあたしの母親に、テメーの姉であり私の母におしつけてよ!!!何が社会福祉士でケアマネで後見人だよ!!!

てめーがしてたのは飯炊きと文句つけと介護スタッフにビチグソクレームつけてただけたろ物腰丁寧なだけの狂ったモンクレーマー、

なにが福祉職業病バカが、福祉学とか社会学とか哲学とか高尚な学部いくやつほど狂ったソシオパスになってく

真の悪人福祉政府にいるんだろ、社学企業系にもおるよな

しっとるわ二枚舌の悪魔男たち、政権とちんぽ握るクソなマラサッカーども。社会の病巣

舐めてんじゃねーぞこの野郎

無職叔父がよおばーちゃん銀行口座明細取得してんだぞこっちゃ!!!!!毎月20マン前後何引き出してんだ糞

危篤とき引き出した130万はどこいったんだよヴォケが。現金預金ゼロとかクソなまらビッチみていなビチグソ嘘垂れ流してんじゃねえよ

糞みてーな弁護士ひっぱってきて嘘百ならべてんじゃねーぞてめーの糞弁が赤旗系で選挙出馬してるのはしってんだから!!!!!

クソ弁ともども法律で引き裂いて日の目のもとに晒したるから!!!あたしが!!!

あたしが!!!!!!!女で非摘出子で未婚で男性嫌悪カラードで白いカラスでもう発狂しそうでも誰にもたよらず

高校から学費支払ってきた

この

女のあたしがテメーら巨悪の一端担うビチグソバカを晒したるわ。IT機械学習構造でもってスクリーニングして

消えないDigitalTATTOOをテメーのアー写にのこしたるから

男だからなんだボケ

女であればイージーモード?ビチグソみてーな糞なマザファカどもが喚く戯言

もういいよ。もう諦めたから。日本の男の大半はビチグソってわかったから。

あたしが世界をかえてやるよ糞ボケ

テメーのケツもふけねーお前らがうだうだ糞たれながしてマザファクしてるうちに

シンプルにぶっつぶしたらぁよ

テメーの努力不足さしおいてなめてんじゃねえーぞ雄豚共

汚れ仕事は女におしつけといて被害者ツラ。わらえるわ。テメーがテメーのカカアと妹とストーキングした女たちにこびりつけたビチグソ

あたしがつきかえしてやるテメーのケツメドによ

去勢して処分してやるよ、物理じゃねー精神構造にとどくシンパスで

いまにみとれ豚ども。女が時代騎手を交代するまでふるえて眠れ

2019-04-22

anond:20190422162635

直球でマジレスすると、人類はもう実時間自動モザイクできるところまで来ている。

マンティックセグメンテーションを調べろ。これは今流行AIの中のディープラーニングのなかのCNNコンボリューショナルニューラルネットワーク)の一種だ。

AIに「ここはモザイクかける場所ですか?モザイクかけない場所ですか?」とピクセル単位で教え込む。学習が終わった暁にはエロ画像入れるとモザイクするべき場所とするべきでない場所を分けてくれるはずだ。

分けてしまえばその周辺だけモザイクかけるのは簡単だ。

実現するには、モザイク前のエロ動画を準備し、動画全てのコマに対して全てのピクセルモザイクにするべきかそうでないか分類したデータを用意してくれ。そいつをもりもりAIに見せるんだ。

ものすごい演算時間計算量を食うと思うが、多分できる。だって、セマンティックセグメンテーションは自動運転に使えるぐらい、人と車と道路と空を実時間で見分けられるぐらいすごいんだから

でも寡聞にしてこの研究をやったという報告を見つけられないんだ。データさえ用意できればできるはずなんだけどなあ。

あ、認識率は9割とか9割9分とかしかないんで、捕まりたくなかったらモザイク領域時系列で平滑化というか多数決とっておいた方が良いと思う。

2019-03-29

anond:20190325155543

deep learning基本的には、入力と正解のセットをたくさん用意して疑似ニューラルネットワーク教育するものから入力に対する正解をあらかじめ決めているわけ。

から教育データセットを作成する時点でフレーミングに関する基準は含まれるよね。

2019-03-04

制服姿の女子高校生体育館の床で揃って土下座させられてる画像

ニューラルネットワークによる自動色付け」って引用レスしてる奴はセンスあるなと思った

2019-02-24

人と会話ができていないような気がする

最近、人と話をしているときに、リアクションが期待するものから大幅にずれていることが多いなと感じている。表層的な部分しか伝わっていないというか。似てるけどそうじゃねえんだよなあという感覚。軽んじられてるのかなと思ってしまう。

言ったことを別の文脈で捉えられてしまったりして、それは別に言いたかたことじゃないんだよなと感じてしまう。

逆にぼくが人の話を聞くとき「それはどういう意味の○○?」とか聞き返したりして、他の人は理解できているのにぼくだけ理解できてないことが多くなってきた。聞き返して意味が同定できれば理解はできるので、コンテキストの把握が普通感覚からずれてきてしまっているようだ。これのおかげで自分バカになってしまったのだろうかと感じることがとても多い。そしてなぜその把握の能力がずれてしまたかも定かではない。

ぼくが話すときは、よく言葉冗長性を持たせて、相手意思疎通ができているか明確にしている。ここでいう冗長性を持ったものというのは例示とか単純化とかアナロジーとかで、前論を補強する言葉だ。この方法を編み出してからは、とんでもない形で伝わってしまっているということはなくなった、ように思える。

ただ、それよりも困っているのは、人の話をどうやったらちゃんと聞けるかということだ。

よくよく考えてみれば、今までちゃんと人の話を聞いていたかというと、全然そんなことはなかったように思える。なんとなく聞いていてなんとなく理解していたのかなと思うとゾッとする。

たとえば映画なんかもそうで、マトリックス仮想世界の話というのは大人になってから知った話だ。子供の頃はなんかよくわからないけどカッケーという気持ちで見ていたように思う。なのでアクションシーンについてはよく覚えていた。大人になってみると、つまり人間ノード見立てニューラルネットワークかというふうにも認識できる。他にも新鮮な気持ちで観れるものがたくさんあった。

なので、ちゃんと聞くのは大事だなと思ってなるべく一言一句聞き漏らさないように聞くようにしている。ただそれが良くないのか、相手が何を言っているのかよく聞き取れないことが多い。今まで自分はどうしてたんだと思うぐらい聞き取れない。「すみません、なんて言いました?」と聞き返す頻度が明らかに上がった。完全におじいちゃん状態

から結局あんまり人の話を聞けていない。

そして不可解なことにたまにぼくは日本語おかしいと言われる。自分ではまったく日本語おかしいとは思わないけど、人に言わせるとおかしいようだ。よくわからないが「てにをはができてない」と言われることが多い。個人的には、できていないことはないと思っているので、具体的にどこがと指摘されないことには直しようもない。

そういうわけで、ぼくはなんというか、日本人コミュニティから離れた場所ふわふわとしているような状態にいる気がしてならない。どのようにすれば会話が円滑に進むだろうか。

2019-02-06

テスラアーキテクチャ

テスラの車は、トヨタメルセデスの古いプラットフォームから派生した純電気自動車だ。まあ、旧型カムリだ。各ECUインパネ(IC)間がCANバスで結ばれ、ゲートウェイを通して車内インフォテインメント(カーナビ)が接続できる。そして、ゲートウェイにはセンターコンソール(MCU)、自動運転モジュール(APE)が接続されている。まあマツコネみたいなものだ。ただし、通常のカーナビと違い、このMCUTegra 3(旧世代)または超高速なIntel Atomプロセッサ(現行)が採用されている(マジ)。そして、海賊版Ubuntu GNU/Linuxを実行している(マジ)。そしてLTE回線に直結し、テスラ本社サーバ(mothership.tesla.com)にOpenVPN接続している。

機能

LTE接続

古いモデル3G、新しいモデルLTEモジュールを標準搭載している。明示的に特別注文しない限り無効化や取り外しは行われない。本社Mothershipは各車の動作状況を監視操作するほか、オートパイロット起動通知を受け取り、またssh接続のためのパスワードを保持する。これによりファームウェアrootが取られた場合オーナーを蹴り出したり、あるいは事故発生時に「オートパイロットは(直前でエラーを吐いて運転をぶん投げたため)使用されておりませんでした」と発表するなどいち早くメディア対策を行うことができる。

アップデート

更新パッケージは前述のOpenVPN経由でダウンロードされ、その中にAPEファームウェアのほかにもドアハンドルブレーキインバータECUなどのファームウェアが含まれていれば、MCU更新処理を行う。これまでに配信されたアップデートには、Linux Kernelを含むMCUOS更新インバータ出力アップ(設計の三倍程度)、緊急制動距離の延長と短縮、自動緊急ブレーキの追加、自動運転の警告間隔延長・短縮(事故報道の頻度に応じて調整)、自動運転機能のものの搭載や根本的な入れ替えなどがある。現在仕様ではファームウェアバージョン表記はYYYY.WW.x.y.zで、GitコミットIDが末尾に付き、平均して月2回程度のローリングリリースが行われる。つまりリポジトリのheadがざっと社内検証を通るとLTEで降ってくる。非常にまれなケースでは社長(@elonmusk)の「やりましょう」ツイートから時間バージョンが上がる。

駆動

電気自動車なので、エンジンは搭載しない。代わりに車体下面にリチウムイオン電池パック(ノミナル電圧480Vまたは400V)を搭載する。パックは火薬ヒューズを含む高電圧コンタクタ(リレー)を介してモータおよびインバータ接続され、インバータモータ進角を監視しながらスロットル指示に合わせて三相交流電源を供給する。この辺りはCPUファンと変わりない。

https://anond.hatelabo.jp/20190206135710

2018-12-18

ニューラルネットワーク

人間の脳神経細胞を模したものを作ったら人間の脳っぽいことができた。これってすごくないか?鳥の真似をしたら空が飛べたというのと同じノリだと思う。科学というのは案外単純なものかもしれない。

2018-09-20

anond:20180920184911

次元空間上で物体を回転させたり、衝突させたり、自由落下させたりしたいときに使うとか。

あとは、簡易なニューラルネットワークを手作業で構築する場合とかだね。

2018-09-18

anond:20180918141224

機械翻訳は困難とされてきましたが、昨今話題Deep learningで状況は一変してます

Google翻訳ニューラルネット使って大幅に精度が向上してますし。

Googleが開発したPixel BudsやGoogleレンズは端末性能の制約上まともなニューラルネットワークを駆動できずに精度はイマイチでしたが、新型iPhoneNVIDIA RTX2080のようにニューラルネットに特化したチップを搭載する機器が登場し始めており、かつ5Gのようにリアルタイムで大量データを送受信可能通信規格が普及すれば携帯端末で大規模なニューラルネット活用可能未来は数年の内に来ます

特に難しいとされてきた意訳についても、Deep learningによって実現可能性が見えてます

キャプションから写真写真からキャプションを生成するようなニューラルネットが既に実用化されていますが、「英語キャプション写真日本語キャプション」というように生成すると、写真説明する英語文章から日本語文章を生成でき、かつ単語単位で変換しただけでは得られない同一概念を表す英語日本語文章が得られます。これは意訳とほぼ同義の結果が得られており、さらに一歩推し進めて「英語抽象概念抽象概念英語日本抽象概念抽象概念日本語」と学習すると、写真を介さなくても直訳ではない翻訳文章を得る事ができるようになります

また「日本語英語」「英語中国語」というふうに学習させたモデルを使うと「日本語中国語」についての翻訳も(学習していないのに)できてしまうという研究結果もあります

上記のような現状を鑑みると、実用的なリアルタイム翻訳端末の登場はもうすぐだと思います

anond:20180918103227

 Int8(整数8-bit)のドット積は、ディープラーニングのインファレンス(推論)向けだ。ニューラルネットワークでは、トレーニング(Training:学習)にはFP16(16-bit浮動小数点)など相対的に高いビット精度が必要だ。しかし、端末側での認識のための推論ではデータ精度を落としても認識精度はそれほど落ちないため、8-bit整数程度の精度が使われることも多い。現在GPUでは、推論向けでは8-bit整数(Int8)のサポートがカギとなっている。

https://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/kaigai/1111755.html

2018-09-04

anond:20180904102056

近所の商店街組合理事だとか運営委員だとかやる程度の人間なら、そんじょそこらAIなんかメじゃないくらい大規模なニューラルネットワークを内蔵してるんやで。

学習能力は十分あるし、むしろこの3〜4年の大雨土砂災害の頻発からしたら、過剰学習してる可能性が大だなw

2018-08-23

anond:20180823204005

脳に電流流れるほどのショックを受けた・・みたいな表現をしている人がいるけど、

本当にそんな感覚になるんだよね。

40年生きてきて、2回だけ経験がある。

世界は○○である。と思い込んでいたのに、実は ○○じゃなかったという現実を知った時に、

脳内ニューラルネットワークが一気に回路を作り変えてるんじゃないか勝手に思ってる。

2018-08-11

医学部女性差別問題が起きてる今、昔俺が書いた日記を読んでよ!

から医者を目指す人の気がしれない

https://anond.hatelabo.jp/20171217013541

医者になるやつの気がしれないの続き

https://anond.hatelabo.jp/20171219000743

上の日記は近い将来、AI医者にとってかわられるって話ばかりです

今のAIって、機械学習とかニューラルネットワークとかDeepLerningとか言われてますがそれって結局は特徴量を覚えてパターンとして覚えて当てはめてるだけなんですよ

「それって何?」

っていうと、つまり微分なんです

微少変化を出して記憶しているだけ

パターン認識なんです

ところで話かわりますIQテストって要はパターン認識とその適用ですよね?

ちなみにおっさん小学校の時に130ぐらいでした(自慢)(でも東大はいけませんでした涙)(メンサとか無理涙)

あれは例題の変化を読みとって、そこから次を適用する

まり微分して、積分しているわけなんです

(通じなかったらごめんなさい)

今のAIってパターン認識の微分はできるんです

病気の診断って、結局パターン判断でしょ?

うそれは人間AIに勝てない時代になります

ただ積分はできないっぽい

(もしかしたら私の勉強不足でできてるのかもしれないけれど)

囲碁人間に勝ったAIalphaGoだって積分ができないから全てのパターンを超高速で計算して、それぞれの局面微分して評価して次の手を決めてるだけなんです

高度な資格必要職業って、結局記憶力とパターン認識じゃないですか

人間コンピューター記憶パターン認識で勝てないんですよ

それだけやってる人は職業を失うんですよ

という盆休みで嫁と子供実家に戻ってて自由に酔っ払ってるおっさん戯言でした!

積分力を鍛える!」

とかではなく、人間と今のAIの違いって何かを成し遂げるために試行錯誤する、その意思や実行力だと思うんですよね

人のできること、AIのできること、その棲み分けを上手くやればもっと素敵な未来が開けると信じています

2018-05-12

子どもの頃は何もわかってなかったことがわかった

最近過去にみた映画を振り返って見ることが多い。

小学生に見たときのもの中学生ときの、高校生ときの、大学生ときの、最近見たものと、それぞれ見るんだけど、子どもときに見たものでも、全く印象が異なる。

たとえばクレヨンしんちゃん映画を見ていて思ったこと。戦国合戦という映画の中で、「金打」という言葉が出ており、しんのすけ最後に「金打」と言っているシーンがある。これは当時「なんかかっこいい」というように感じただけだったが、「約束通り最後まで持っていく」という意味でやったのだということをようやく知った。当時は歴史にも興味がなかったので、「天正二年」というワードを聞いても「ふーん」程度の感じ方だった。

こういった一つ一つの言葉やシーンの捉え方が違うので、大筋の捉え方も違う。大人になって、脚本家という存在を知り、アニメーターという存在を知り、足軽という存在を知り、誰にどういう心情を付与しようとしたのか、時代考証はどうなのか、一人ひとりの登場人物が抱えるバックグラウンドには何があるのかを考えることができるようになった。

マトリックスなんかも、そんなに大昔に見た覚えはないけど、当時からニューラルネットワークという考え方があって、Matrixという仮想世界があって、SSH侵入して、脳内マーシャルアーツインストールしていくということは、最初に見たときは全くわからなかった。存在も知らないわけだし。ただ、それでもおもしろいと思ったのはアクションがすごいからだろうということで、「主人公のアンダーソンがなんかネオって信じられててアクションがやべぇかっこよくて最後もかっこいい」みたいな感じ方だったと思う。いま見ると、預言者OracleがMatrix側のAIで、クッキーを焼いているというシーンにエンジニア魂がくすぐられる。バイナリとか言ってるけどカタカナひらひら落ちてるだけやんけというツッコミもあった。

いま振り返ると、子どものころに「ぼくは理解できている」と思っていたことは、あくま事象の一つの側面でしかなかったと思う。今もそうなんだけど、当時よりかは側面が増えたはずだ。

自分高校生反抗期だったときのことを考えると、どうしてそんな風に考えてしまっていたのか少し不思議に思う。当時の自分はしょうもなさすぎた。知識不足経験不足のせいだと思うけど。それから自立もできていなかった。今も会社にもたれかかっている部分もあって、完全に自立できているとは言い難い。ただそれにしても、当時は親に依存していたように思う。親には「お前はあまえてる」と言われて「あまえてないわ」と反発していたが、「甘えている」という言葉が持つ「たすけてドラえもん〜」のような哀れな部分だけを感じていた。少なくとも「依存している」だとか「寄生している」とか「パラサイトしてる」いう言葉だったらまた違った反発のしかたになっていただろうと思う。

人によっては「ただの無知の知やん」で終われる感情なんだろうけど、さすがにぼくは無知すぎた。何も知らないように感じる。ダニングクルーガー効果かいう慰めもあるけど、そんなのを通り越して何もわかってなかったんだという絶望感がある。ぼくは今までこの絶望すら知らない状態で生きてきたことが怖い。今までずっと、この状態人生の岐路を選択していたということに居た堪れない。そして「無知俺様よりも知らないクソザコ愚民ものみなさんこんにちは」というどす黒い感情もある。これが良くない感情であることはわかる。でもきっと精神の安定のためにやめられない。

最近まで防衛機制として本や映画に逃げていた。でもこの諦めを乗り越えて、ぼくはこれから人生有意義に使うべきなんだろうなと思った。これらの一連の文も防衛機制の1つの知性化という分類に入ると思うので、結局「戦わなきゃ、現実と」っていうシンプル結論ベストチョイスっていう感じがしてる。戦のときじゃ。

2018-04-01

anond:20180401145223

ブコメ統計処理機能があれば「何度も言う」必要もなくなるのにな。

何かこう、ニューラルネットワーク記号論理のお化けみたいな奴で、

ブコメスター過去履歴からその人の思想主張を自動表示できる機能とか付けられないのかね。

ついでに発言ダブルスタンダード判別してくれると尚良し。

2018-03-15

anond:20180315120940

何かこう、ニューラルネットワーク記号論理のお化けみたいな奴で、

ブコメスター過去履歴からダブルスタンダード言動抽出判定できる機能とか付けられないのかね。

投稿する前にスペルチェックみたいな感じでマーキングしてもらえると非常にありがたい。

anond:20180315181754

私自身、いろんな作品を通して、いろんなキャラを好きになってきたんだけど、

好きになるキャラ金髪赤目スレンダーである確率が非常に高いことに気づいたのね。

これって脳内に、そういう特徴を見かけると興奮するニューラルネットワークができあがってるせいなんじゃないかと思ってる。

パブロフの犬みたく、ほとんど条件反射的に特徴の合致するキャラクタを好きになってるんじゃないかな。

2017-12-19

医者になるやつの気がしれないの続き

https://anond.hatelabo.jp/20171217013541

今朝、こんなニュースをみてしまった

AI医師に「圧勝」の衝撃 医療は変わる?医師見解

https://news.yahoo.co.jp/byline/mamoruichikawa/20171217-00079287/

優勝した、ハーバード大学マサチューセッツ工科大学研究チームが開発したAIのAUCは0.994。11人の医師平均値である0.810を大幅に上回りました。

経験つん病理医が、時間関係なくとことん見た結果、AUCは0.966と大幅に上昇し、優勝したAIともそん色ない成績になりました。

ただし、かかった時間は30時間AIは秒単位

乳がん転移を調べる、レントゲン画像判定は既にAI医者より上だそうで

そもそも画像認識ニューラルネットワークAIの得意分野だから、当然の結果のような気もする

まあ乳癌なんてハトでもみつけられるただ単純で時間がかかるだけのものから人間よりAIのほうが向いているのかもしれない

ハトを使って乳がん発見、米研究チームが実験

https://www.cnn.co.jp/fringe/35073804.html

じゃあAIにまかせればいいんじゃね?

そこでういた時間と労力は別の病気治療リソースをまわせばいいじゃん

(医者を減らすとかもってのほかです)

しかしこのヤフー記事解説の人も、まだまだAIは未熟だから人間医者は安泰みたいな論調だけど、

慢心、環境の違いうつつをぬかしてる場合じゃないと思うんだけどな

つーかAIにとってかわられる仕事の人は職を失う、だから反対!、なんてラッダイト運動は勘弁してください

今のAIはまだ単純で、そんなに多くの事はできないんだからAIのできない仕事をすればいいだけなんです

まあそれは経営仕事なので、経営者がちゃんと仕事してください

2017-12-06

ちょっと古めのOSXにwaifu2x

を入れようと四苦八苦していたが、100×100超解像ソフトhttp://cas.eedept.kobe-u.ac.jp/WelcomeES1/OpenSoft/SR100x100/ を落として、EasyWineあたりで動かすのが一番楽だと分かった。

NeuronDoubler(javaバージョンが低いと動かないので断念)の作者が100×100超解像ソフト評価してたので落として試したが、インストールに余計な苦労がないってのが大きい。

出力解像度制限があるが、自分用途で2倍程度の拡大ならちょうどいい。

それでもって動きが速い。

ニューラルネットワークを使ったソフトと近い結果で、なおかつ劇的に軽いってのはコストパフォーマンスで考えたら結局こっちだわ。

2017-11-16

anond:20171116145749

こういう主張をよくみかけるけど、

どうしてAIゼロからイチを作る仕事ができないと決めつけてかかるんだろう?

人間AI本質ニューラルネットワークしかないのだから

遅かれ早かれ、人間ができることはAIでも出来るはずだよ。

2017-11-06

ではどうやって"AI人材"を選考すればよいのか

AI人材採用局所的に話題になっている。

http://aiweeklynews.com/archives/49678692.html

Excelはがっつり使える

Pythonのnumpyやpandasでデータの処理ができる

SVMや重回帰分析普通に使える(数式も少しは分かる)

Chainerを触っている (pipでインストールのみでもOK

これくらいできると、AI人材の平均レベル(と相手に思って貰える)なので採用見込みはかなりあると思います

例えばですが、python自分パソコン環境構築して、「Hello,world!」と表示できるようになったら、面接に申し込んで、「少しはpythonできます」と言ってみるのも一つの方法かもしれません。

実際に見分け方がわからなくてこれに引っかかって採用してしま場合もあるんだろうな、とも思う。

自分がこの手の人材エンジニア)を採用する場合にどうやって質問をすれば見極められるのかエンジニア採用にも関わっている身としてを考えてみた。

AI人材という呼称自体がぞわぞわするけど、一旦そこは我慢する。

取りたいロールをはっきり認識/確認する

まず採用を行う前に、AI人材を取って何をしてもらいたいのかをチームないし採用意思決定者としっかり確認する。

エンジニア系のAI仕事と大雑把に言っても

1.画像/映像認識技術活用したい

2.大量のデータ対象として分析予測を行いたい

3.上記大量のデータを貯めたり一括処理したりするための基盤システムを作りたい

など、あとは案件ベースなのか自社開発なのかそれぞれ必要となる能力オーバーラップしつつも異なっているため。

(以下、今回の目的が1や2だったと仮定する。)

バックグラウンド確認

あなた機械学習の関わりを教えてください

機械学習経験のある分野 / 得意な分野 / やってきたことを教えてください(実務でなくてもok

バックグラウンド確認する。実務や研究経験の話が出てくるのがメジャーだと思うが、エンジニアとしてのバックグラウンドがあれば独学勢でも野良kagglerなどレベルの高い人はいるので実務経験に絞らなくても良いと思う

全般知識確認

機械学習全般基本的なところから確認していく。質問としてはこんな感じだと思う

教師あり学習教師なし学習の違いを説明してください

・分類問題回帰問題の違いについて説明してください

過学習ってなんでしょうか

イメージとしては非エンジニア職でも必要になる「この辺りの言葉が通じないと絶対困ったことになる」一般常識確認する感じ。

ディープラーニングについて

画像映像認識などディープラーニング系の業務が多い想定の場合

普段使うディープラーニングライブラリは何ですか

から始まって

あなたの組んだモデルについて教えてください

・どうやって訓練したのですか?

・どうしてそのような構成にしたのですか?

と突っ込んでいく。

きちんと自分で考えて組めているか確認するのがメイン。

ディープラーニング以外の機械学習について

・フィッシャー情報量から何が分かるか

・共役事前分布についてどのように用いるもの

MCMC法で事後確率の近似を取る時に気をつけることを教えてください

確認したいことはディープラーニングしか」できない人かではないかという点。

ある程度統計ベイズ法周りの知識が無いと詰むため。逆にディープラーニング不要業務ならこっち一本でも可。

手法の詳細・原理説明

・この問題最尤推定をしてみてください(簡単文章題

・勾配降下法について説明してください

・畳み込みニューラルネットワークについて仕組みを説明してください

盲目的にライブラリを使ってるだけでないかという点を確認したい。

SVM入力適用するだけならsklearnで5行書くだけで誰でも出来る。手法の背景や対象データ特性をきちんと考えて使っているかを見たい。

・kaggleのコンペに参加したことはあるか

・あればその時の課題手法をできるだけ詳しく

メダルの取得状況

kaggleに参加した経験があればnoteからその人の手付きを直接評価できるし、メダルという他メンバから客観的評価できる定量指標もある。

その他

学習意欲とか普段姿勢確認したい。もしかするとここが一番重要かも。

・分からない項目をはっきり分からないと言えるか

普段何を参考に勉強しているか / 論文を読む習慣があるか(最近読んだ論文があれば教えてください)

・今興味のあること

こういう観点必要、とか○○なんてもう古いよ、みたいなツッコミどころ満載だと思うのでコメント/トラバで突っ込んで欲しい

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