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はてなキーワード: パターン認識とは

2019-10-23

anond:20191022210548

気にしすぎ。ADHDにも症状に幅があって、元増田10段階で3くらいに思う。

それくらいの症状なら大体の人は「性格」や「天然」という言葉で片づけられて普通に過ごしてる。

察しが悪いというが、察せてないという事実を察せている時点でだいぶマシ。

定型のやってる無言コミュニケーションエスパーのように見えるかもしれないが、

所詮パターン認識なので、多少物覚えが悪いという程度で自覚を持っておいて、

その都度一個一個暗記していけばいい。

元増田ADHD的な習性を持っていることを隠したがっているようだが、

察しのいい周囲の定型にはとっくにバレている。

それでも親や友人が離れていっていないということは、

それらはちょっと面倒くさい性格という程度の認識で、

ちゃんと受け入れられているということだ。

人はわかりやす人間を好むので、下手に隠さず、

迷惑かけない程度の軽度の失敗を周囲に次々報告してみてはどうか。

片付けについては、断捨離お勧めする。

無い物は散らからない。

行動に余裕がないのは睡眠の質の悪さが影響していると思われるので、

増田一般教養の「睡運瞑菜」を実践すればだいぶ改善するはず。

精神科に行く前にまずは上記ちょっとした習慣を身につけるといい。

習慣づけというのはADHDにとってはそれ自体ウルトラハードワークかもしれないが、

仮に診断が下りたとしても処方薬を飲むという習慣はいずれつけなければならないのだから

2019-06-30

anond:20190630114238

ほんとこれ

問題文読まずにパターン認識パターン出力。

もしくは前の奴が言ってたことの迎合

そういう奴が過半数なのがはてなブックマーク

2019-06-13

anond:20190613132617

パターン認識による判別は、人間機械に敵わない

機械は疲れないし、同時に何万人も判別できる

たとえば人間は1時間10人、1日100人、1か月2000人、1年で24000人診察するところを、同時に5分で24000人診察することができる

2019-05-04

anond:20190504162841

別にパターン認識しなくても騙される時は騙されるのでふどまりで考えるべきこと

基本的パターン認識できないやつが頭悪いだけなんだよね

後は感情バイアスがかかりすぎてて頭悪い判断しかできなくなってるパターンもあるけど

2019-03-19

ヒザ痛で医者にかかったりクスリとか飲むのは無駄だと思う件

あくまでオレ個人経験則としてなので、他の人が違うと言っても知らんw

ちょっと前に、とある法事の席で長時間座って窮屈な姿勢で居たせいだと思うんだが、左膝の関節がイタイイタイなのであった。

もちろん、もう50代という年のせいもあるだろう。

歩けないほどではないのだが、左足をつくたびに痛みが走るので、若干ビッコ引いた形で歩かざるを得ない。

近頃では、監視カメラ映像から顔が判別できなくても、歩き方のパターン個人識別して追跡とかできる技術もあるそうだが、きっとそれ以前のオレと、ヒザが痛くなってからのオレは、同一人物とは認識されないだろうw

で、つらいけど頑張って毎日愛犬の散歩とかで30〜40分歩いたりしてたら、医者にも行かずクスリも使わず、あとマッサージやら整体やらテーピングやらいろいろ世間ではこういう時に行われるであろう対処を全くしてないのに、2週間くらいでかなり痛みが退いて、歩きパターン認識で元のオレとバレるくらいにスタスタ歩けるようになって来たわ。

結論:ヒザ痛は時間解決する。

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

2018-04-25

anond:20180425105446

認証とか行動パターン認識AIとの組み合わせが実現すれば

実効性はすぐ出せるでしょう。

視線の不自然な動きとかわかるようになってるし。今でも。

2018-03-09

「またナントカ案件か」思考法の危うさについて

はてブでこのようなことを言ってる人をよく見かける。インテリはてなーに対してはわざわざ忠告することもないのだが、インテリはてなーフォロワーワナビーインテリではないので、ここでちょっと申し上げておいてもいいのではないだろうかと思った。

「またナントカ案件か」思考法において彼らが行っているのは、物事自動的パターンA、パターンBといったように振り分けることである。もちろんこういったパターン認識情報を素早く処理できるというメリットがある。パターンAであればそれへの最適な解答はαであり、パターンBであればそれへの最適な解答はβであるというように。彼らはそれがナントカ案件である認識した段階ですでに最適解を反射的に出しているわけだ。問題認識と解答がほぼ同時に行われている。刺激に対して反応が決まっている。

しかにこれは非常に合理的判断のように思える。同じようなパターンなら同じような解答が最適になる蓋然性は高い。しかし彼らはその問題が以前の問題と比べてどの程度類似していてどの程度類似していないかについてまったく考えていないのではないだろうか。彼らは自分思考法の陥穽を十分に理解しているだろうか。

物事というのは細部が重要である。細部の差異認識し、その都度そこでしか発生していない特殊条件を勘案し、適切に処理できるかどうかに知性の差が現れる。どんなに素晴らしいデザインであっても、設計がその場に適応したものでなければ効果が得られない。「またナントカ案件か」思考法においては細部の差異自動的に切り捨て、その場の状況に合うかどうかの深慮もなく、決まりきった解答αやβを放り込むのだ。そして「これで万事解決!」そう彼らは思っている。

この思考法を採用している者は物事を分かった気になっているが、正確に言うならば、彼らが分かっているのは物事から細部の差異を切り落としたあとに残った理想空想上のイメージである

彼らは物事の正確な認識を避け、「またナントカ案件か」思考法によって情報処理の負荷を軽減し、空想上のイメージに飛びついてそれを現実だと思い込む。そして、いまや現実と同じ価値を持つにいたった空想上のイメージについて彼らは解答αなりβなりを提示して、すべてがうまくいったような気になっているのだ。物事パターンAそのものであれば彼らの解答αで完全に片がつくだろう。しかし世の中はそれほど単純ではない。それは問題矮小化議論の簡略化にしかなっていない。

物事にはすでに用意されたパターンによっては拾いきれない膨大な背景が存在し、その背景の要素同士がさまざまに絡み合って、一つ一つの物事をそのときそこにしか存在しない独特のものにしている。

情報を受け取ったとき第一印象として、パターンAに類似している、あるいはパターンBに類似しているなどと察するのは問題ない。賢い人は一瞬でそういった思考をめぐらせて大体の全体像を把握する。しかしそこで「これはパターンAに類似しているからαをやっておけば問題ない」とするのははてなーに求められる態度ではない。類似したパターン検索するのは始まりにすぎず、むしろそこからすべての議論が始まって深まっていくはずなのだ

だがどうもこういったことができない人をよく見かける。「AだからAなのだ。だからαすればよい」などといった態度はどれほど知的な態度だというのだろうか。こういった種類の人間自分の有するパターンの数を誇っているのかもしれない。「俺は1000のパターンを持っているか現実対処するには十分であろう」などというように。こういった傾向を「知識オタク」と言えるかもしれない。

しかし実際のところ、彼は1000個のボタンと、そのボタンを押すことによって得られる効果を丸暗記しているだけなのだ。Aを押したらαが出てくる。ただそれが1000個あるだけなのだ1000個では現実を生き抜くには少なすぎるだろう。それなら1万か、10万か、100万か?

おそらくそういうことではない。

こういった「またナントカ案件か」思考法によると、完全に未知の問題には対処できないのだ。未知の問題に挑んでいくのが知性というものではないだろうか。

安易判断を下す前にまずは物事をよく観察し、情報を揃えてみてはどうだろうか。SNSを中心にやっているとインターネットというのは速さが求められがちだが、実は自分のペースで好きなだけ考えることができる空間でもある。

かつてお笑い芸人おぎやはぎが「一概には言えない」と言っていたことがあるが、まさにこれなのだ。こういった態度にネガティブな印象を持つ人も多いかもしれない。しかし一概に言えないということは何も言えない、言わないということを意味するものではない。むしろ何かを言おうとしている態度である。だから何か言うまで待ってほしいし、十分に待つべなのだ

デマ情報嘘ニュース拡散問題になっているが、「またナントカ案件か」思考法ともつながっているのではないだろうか。情報を見た瞬間に「これはひどい」あるいは「これはすごい」と認識し、それですべてを理解した気になってしまう。背景にどういった事情があるのか記事バイアスはどう評価できるかなどを考慮せずに、あるパターン類似した情報を、「きっとあれのことだろう!」と自分の中にある既存イメージに結びつけて理解した気になってしまう。現代インターネットには速さと同時に短慮がある。あるいはそれは短慮ですらなく、自動化されていて、ほとんどbot化しているとも言えるかもしれない。

どうか考えることをやめないでほしい。昨日うまくいったやり方で今日明日も乗り切れると信じるのはやめよう。

2018-02-17

anond:20180215230733

テンプルグランディンによれば、世の中には

の3パターン居るそうな

旦那さんはそのうちの視覚特化型と考えられる

2017-10-29

純粋な観戦やハイレベル試合を求めるファン層はE-Sportsにありうる

https://anond.hatelabo.jp/20170922175229

純粋な観戦とかハイレベルな観戦をするファン層っていうのがE-Sportsにありえるのか俺は疑問に思ってる

杞憂しかない。

eスポーツを観戦するのは、ハイレベルな戦いを見たいからだ。

この日記を書く一人がそのファンであるのは明らかだが、多くのゲーマーに聞いても回答は同じ。

eスポーツ運営サイトのCyACが、2017年ゲーマー対象としたアンケート実施した。


CyACゲーマー国勢調査2017春 eスポーツの認知と参加・動画配信の利用状況

https://cyac.com/node/133133

全4459件の回答を見ると、観戦目的の大半が「自分ゲームスキルの向上」だった。次に多いのは「大会イベントを見て楽しむ」。

選手キャラクター性や大会雰囲気ではなく、純粋選手の上手いプレイを求めてる訳。

もちろん、個性的プロゲーマーを見に行くという動機もあるが、やはり中心となるのはゲームの腕前だ。


>そこまで理解度が高かったら「この試合も前に見たパターンだって」感じで観戦しても

パターン認識ほとんど流れがわかっちゃって新鮮な体験にならない

今年のWCSを見てないのか? League of Legends世界大会

韓国プロチームが観客の度肝を抜くプレイをして、「今までこんな試合たことない」と世界中驚愕した。

理解度が高く、経験豊富な実況・解説プロゲーマーの三者までも呆気にとられていた。

例に出したLeague of Legendsなら、パターン通りに試合が進みがちでゲーム時間も長いから、退屈な時間は少なくない。

しか偶発的に好プレーや名試合が出て脳を刺激されるから、またその場面を目にしたいがために観客は観戦し続ける。

2017-06-05

http://anond.hatelabo.jp/20170605140925

30代後半のオッサンだけど

あなたは頭が固くて、それは加齢のせいというより多分元から固かったのだと思う

頭が固いというのをもう少し別の言い方をすると

パターン認識貧困ということ

特に東京喰種』なんて、『寄生獣』でやったテーマを焼き直しているようにしか見えない。主人公も結局何がしたいのかよく分からない。

すごーく大雑把に切るなら『東京喰種』と『寄生獣』に設定の共通点(人喰い生物社会に紛れ込んでる)はあるけど

注力されてる部分も提供されてる食べるところも全然違う

なのに表層的設定の類似点だけを見て『寄生獣』と同じ目で読もうとして読めないっていうのは

これはやっぱりパターン認識が貧しくて、更に新しい物を獲得する為の柔軟性も欠けてるということ



もちろんこの2作なら『寄生獣』の方が読みやす

ただどうも、あんたは『東京喰種』以前に『寄生獣』もよく理解出来なかった人のように見える。

寄生獣』だけでも理解していれば、『東京喰種』と『寄生獣』のテーマが同じなんてことは言わないと思う

まりあんたは若いから結構頭の性能が悪かったのではないか

2017-04-21

上達の術

最近いろんな音ゲーを始めてみて思ったのは,上達のプロセスには一定パターンがあるっていうこと。

他の分野だと勉強楽器あたりもこの感覚に近かった(気がする)。

こういうのを自分の中でパターン化できるといろんなものが得意になるんじゃないかなーって思う。

特に重要なのは自分よりも一つ上のレベルを定期的にチャレンジしてみること」。

(少なくとも僕の場合は)ついつい少しづ難易度を上げて段階を踏みたくなるんだけど、自分が追いつかないくらい難しいものコンスタントに挑戦したほうがより俯瞰的視野が手に入ってたような気がする。

音ゲーならノーツの分解能やパターン認識が広がるし,勉強なら概念の結びつきを意識やすなるみたいな。

難易度へのチャレンジし始めは結構頭を使うんだけど,続けていくと無意識レベルでできるようになることが多い。

こうやって少しずつ高難易度のもの無意識下で作業ができるようにしていくことが上達のプロセスなんだと思う。

2017-02-21

深層学習って誤訳なんじゃない?

なにが深層だ!多層学習だよね?なんでdeep learningを深層学習なんて訳しちゃったの?

しかdeepって深いって意味から多層のニューラルネットワークを表すのに深層。分るよその気持はわかるよ。

でも日本語で深層って言うと深層心理という言葉もあるとおり深いところにあるものというイメージだよね。

英語deepは深さ、つまり奥行き=層の厚さというイメージをちゃんと与えている。

なのでそれをそのまま深層って訳しちゃだめなんじゃないの。

みなさん御存じのとおり、deep learningが学習するのは深層ではなく表層です。

例えば画像認識deep learningのアプリケーションとしてよくとりあげられますが、

あれはおもにCNN(Convolution Neural Network)という層があって、従来の画像認識問題では、

前処理にあたるものをneural networkの中でできるようにしたために可能になっています

これはネットワークのなかでは前段で深層というより表層ですよね。

人工知能の深層というと、画像意味理解したり(そういうアプリケーションもあるようですが、やはりパターン認識の域を出ていないと思います。)

論理構成したりということが知識としてではなく知能として学習可能になってこそ深層と呼べるのだと思います

しかし、deep learningが人工知能研究イノベーションを起したことも事実です。

このいきおいで研究が進めば真の深層学習が実現する日も近いかもしれないですね。

2017-02-20

いま生来の禍禍しさをパターン認識にあてはまったところであなたと呼びかけられるに足るヤツではないし。くしゃくしゃになり別れた。

2016-12-11

http://anond.hatelabo.jp/20161211080737

高機能自閉症の人でも他人感情を把握するのはやっぱり難しいのだけど、まれパターン認識を駆使して凄く普通にみえる人というのがいて、そいう高機能自閉症の人を「高度に社会適応した自閉症」と言われてるのを本で読んだナリ

2016-11-22

東ロボから派生した教育論はなんなんだ

文の解析が上手くいかいから東ロボプロジェクトやめますってそりゃないですよ。

しかも500億文規模のデータ必要でそんなのないからって…

最初のコンセプトではスモールデータビッグデータと戦うって言ってたじゃん。

プロジェクトの初期で「ビッグデータ計算機のパワー勝負になるから資金力の勝負になってしまう。我々はスモールデータで戦う」って、かっこいいこと言うなあと思ってたんですよ。

それがビッグデータ無いと打つ手いから辞めますって、コンセプトの部分で失敗してるじゃないですか。

そんな場で「教育論」を高尚に語られても研究の失敗から話逸らしてるように見えてなりませんよ。

しかも「成績の悪い子は読解をパターン認識でやってるのでは?」って目新しい視点なのか疑問だし…

2016-03-13

AIAI言ってるけど、今のAIなんてパターン認識じゃん。CPUとかが進歩して超高速でパターン認識できるようになった結果それが知能っぽく見えてるだけだろ。

何も凄くないわ。

2015-09-27

http://anond.hatelabo.jp/20150926152717

所詮将棋なんてパターン認識だろ。脳のごく一部しか使わないような連中に戦争指揮などやらせちゃいけないよ。

2015-01-27

http://anond.hatelabo.jp/20150126204524

バイオ系は、つぶしが効かない。ポイントは、そうなんですよね…。

そういう意味で、機器分析的ことは、まだ、マシかなぁと。

数学は、もう学ぶには、年を取り過ぎているかもしれません。

確かに主成分分析流行りの統計的手法をなどを良くわかろうとするならば、線形代数とか知っている格段に良さそうですよね。

もしかして、普段から結構レベル高い人を相手に、されていますか。旧帝大系か、早慶レベルの人ですか。というか、アカデミック仕事を得ようとするならば、当然ですかね…。

---

プログラミングといっても、csv file のサイズも、せいぜいExcelで開くことが出来る程度の量のデータです。

多くても5000行もありません。

でも、Rでloopで回して、ggplotでグラフを描く、optionを変更とかは、しています

pythonは、プログラマーの人にも、手伝って貰って、csvから、matplotlibを使ってなんとか、望んだ形のグラフを書ける程度です。

(Learn python hard way なるものを途中で挫折レベルです。)

業務で、それらのR, python技術を使える環境にあるので、学んだほうが、自分の為にも、職場の人の為にも、なりそうですね。

プログラミングを書けるようになるには、Stack OverFlowとか、英語ドキュメントを読めるとやっぱり、違いますよね。

英語が出来る外国人っていいなぁって思います。もちろん、日本人でも。

はてなで、ブックマークがたくさんついていたので、あの記事も読みました。

イシューから...本も買って、読みましたよ!

「圧倒的に生産性の高い人(サイエンティスト)の研究スタイル

http://d.hatena.ne.jp/kaz_ataka/20081018/1224287687

経験が浅いうちは、経験のある人とのディスカッションコールドインタビューという手法が大切、ということを思い出しました。

話すこと、ディスカッションの大切さを忘れないようにします。

+++

はてなー技術的な動向としては、データサイエンスって流れみたいですね。

分化が激しそうですね。

機械学習は、たとえば、slide shareで、パターン認識機械学習入門

http://www.slideshare.net/mmktakahashi/ss-13694313

なんか、スゴそうってことぐらいしか、わからないです。

オライリー本の「入門 機械学習」Rで、書くやつです、これは、買いました。

そういうことならば、道としては、間違ってなさそうですね。

自分の興味で食べていけそうな感じも、ないわけではないですね。

--

ただし、時間キツイですね。

ーーー

整理する力や弱点が多いので、どう対応していくのか、考えながら、上述の技術的なことを学びたいです。

2015-01-09

工業化で「力持ち」が社会特別有利に働く特長じゃなくなったように、検索の登場で「物知り」も特別有利じゃなくなって、次に脅かされるのはパターン認識能力ではないかと思う。

コンピュータと比べると人は大量のデータを高速に処理できないうえ「こうだったらいいのに」という願望や「こうに決まっている」という認知の歪みを取り去るのに向かない。

ベイマックスに「完成度は高いが人間味が感じられない」系の感想を持った人は、製作者が抱えている身勝手な願望や認知の歪みを推察する作業が割と好きなんじゃないかなと勝手想像してる)

人の表情や仕草から気持ちを読み取ったり、人と人のやり取りから関係を読み取ること。認知行動療法や行動変容のサポート人間らしいとされている能力も、センサーコンピューターが発揮するのかも。

これまで出来なかったことが出来るようになって、選択肢が増えることは嬉しい。人工物に職を奪われる人が半数を超えたら、その状況に合わせて常識が変わると思う。問題は過渡期をどう乗り切るかで。

2014-11-06

余計かもしれんけど、一応、書いておく

anond:20130812103758

数学がやや得意だった者だが、だいたい合ってる。

私のスペック早慶東大ほどではないが、何もしないでクラス1~5位ぐらいをたまにとったりする気まぐれ屋。

で、アドバイスしておくと、高校数学まではいくつかのパターンに反射しているだけで、ぶっちゃけ何も考えなくてよい。

下手に本格的な思考をする必要はないし、考え過ぎるのは場合によっては逆効果

何故なら、本格的なことを考え過ぎると時間が足りなくなるから

しろ考えることを停止して最小限のパターンに順応するだけなんだよ。

実はこれ、将棋麻雀囲碁も同じ。

これらも特定場所のみに注目するもの(=抽象化するもの)で、いちいち全ては考えていない。

というかそんなことをしていたら時間がいくらあっても終わらない。

から何処が急所なのかを考え、局面単純化し、限定的思考をする。

実際、羽生さんなどの将棋プロ棋士は、目線を調べると、アマチュアに比べ、その目線ほとんど動かないらしい。

見ているのはほとんど玉、飛車、角などのメインだけ。

まり頭のよい人は、全て読んでいるわけではなく、大事なところだけを深く見ているわけ。

なおかつ、何処が大事なのかを無意識に取捨選択している。そういうのに慣れているだけだと思う。

もっと言えば(自分は苦手だが)スポーツもたぶん同じ。

これも(サッカーなら)そろそろこのへんにボールが来るという抽象的なパターン認識をして、

体がそれに反応しているだけだと思う。

意味記憶じゃなくて手続き記憶なんだろう。

自転車に一度乗れるようになると、ずっと乗れるのに近い。

しかスポーツ場合コンマ何秒で決まる世界なんだから深読みし過ぎると間に合わないという事情もある。

※ただし、いつまでもこの考え方で通用すると思っていると、大学院社会で詰む可能性がある。

 何故なら現実はいつもはっきりとした正解があるとは限らないから

 それと大学院以降はかなり本格的で、自分から積極的考える力要求されるから、順応しているだけでは駄目な時もある。

2014-07-14

http://anond.hatelabo.jp/20140714193005

それで結局「暗記のカラクリ」はどういうものだったの??

個人的には暗記ダメタイプ医学部行こうとするのが理解しがたい。数学物理でいいじゃん。

医学なんて現象にまともな理由づけができてないことばかりなんだから、とにかく大量の現象を暗記してパターン認識的に何かの分散表現を獲得するしかないんじゃないのか?

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