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はてなキーワード: ビッグデータとは

2019-01-09

労働人口で不足するのは高度人材ですよっと

ワイは常々、

『ながいながい自分自身職業人生を生き抜く方法』か『道端で3億円を拾う方法

このどちらかを考えた方がええぞ?って思ってるやで

2030年 驚きの労働人口クライシス


2020年までは、イタリアフランスアメリカなどいくつかの国ではまだ労働力供給過剰が見られますしかし、2030年までにはこの状況は一変します。ほとんどの経済大国世界的な労働人口危機を迎えるのです。


BRICのうちの3カ国も同様です。これまでの一人っ子政策の影響を受ける中国に加え、ブラジルロシアも打撃を受けます


さて、実を言うと、現実さらに困難な状況になるでしょう。ここでご覧いただいているのは平均値です。これを異なる技術レベルごとに分けて個々に見てみると、
高度なスキルを持つ人材の不足率が高く、低いスキルの労働者たちは部分的に供給過剰になることがわかったのです。


まり、全体的な労働力不足に加え、私たちは将来深刻なスキルミスマッチに直面することになります。これは、政府企業が、教育資格スキルアップに関連した大きな課題を負うことを意味します。

科学技術労働人口危機解決することができるのか


次に私たちが目を向けたのは、ロボット自動化科学技術です。科学技術生産性を押し上げ、この状況を変えるでしょうか。


短い答えは、私たちが算出した数字は、科学技術による顕著な生産性の向上をすでに含んでいるというものです。長い答えはこんなふうです。またドイツを例にとってみましょう。


ドイツ人というのは、生産性に関しては世界一定の評価を得ています90年代に私はボストンオフィスで約2年間働きました。私がそこを去る時、年老いシニアパートナーがこう言いました。


もっとドイツ人をよこしてくれ。機械のように働くから(笑)


  1998年のことです。16年後、きっと反対のことが言われています

もっと機械を送ってくれ。ドイツ人のように働くから」とね(笑)


科学技術は多くの仕事特に規則性のある仕事に取って代わるでしょう。製造業だけではなく、事務職も安泰ではありません。ロボット人工知能ビッグデータ自動化と入れ替えられる可能性があります


ですから重要な問いは「科学技術がこれらの仕事に取って代わるのか」ではなく「いつ、どれぐらい早く、どの程度の規模で取って代わるのか」なのです。科学技術はこの世界的な労働人口危機解決する手助けになるのでしょうか。


どちらとも言えません。この答えは「時と場合によります」のより洗練されたバージョンです(笑)

高いスキルを持つ人材重要になる


例として自動車産業を見てみましょう。自動車産業では産業ロボットの40%以上が働いており、自動化も進んでいます


1980年には電子部品は車の生産コスト10%以下しか占めていませんでした。今日この数字は30%以上で、2030年までには50%以上にまで増えるでしょう。


これらの新しい電子部品とその応用は新たな技術必要とし、たくさんの仕事を作り出しました。運転手電子装置のやりとりを最適化する認知システム工学のような仕事です。1980年には、そのような仕事存在するようになるとは誰も夢にも思いませんでした。


事実ロボット自動化が導入されたにも関わらず、自動車製造に携わる全体的な人の数は過去10年の間にわずかに変化しただけです。


これは何を意味しているのでしょうか。確かに科学技術は多くの仕事に取って代わりますしかし同時に多くの新しい仕事技術が生まれるのです。これは、科学技術が全体のスキルミスマッチ悪化させることを意味します。


このように個々に見ていくと、政府企業には非常に重要課題があることが明らかになります


次の10年間は、高いスキルを持つ人材重要になるでしょう。これらの人材が貴重な資源だったとしたら、私たちは彼らのことを今よりもっと良く理解しなくてはいけません。


2030年 驚きの労働人口クライシス―そして今からどう対策を始めるか/ライナー・ストラック
https://www.ted.com/talks/rainer_strack_the_surprising_workforce_crisis_of_2030_and_how_to_start_solving_it_now?

はい

anond:20190109122332 anond:20190114084110 anond:20190121103328 anond:20190121104612 anond:20190121120627

2019-01-04

電話口で漢字説明をする時の定型文を集めたサイトが欲しい

大体は熟語で「うんちのうんにうんこのこです」とか言えば済むけど、そうできない場合一般的説明方法を集めたビッグデータあったらいいなと思う。

2019-01-02

M-1グランプリ上沼恵美子しかったやろうなぁ

M-1グランプリ審査員お笑いを見る目を晒す緊張感がすごくて、自分のつけた点が他の審査員と点数の開きがそこまで無かった事に安心するらしいけど、男と女趣味が違うやん、上沼恵美子は男の中に女が一人で点数が違うの当たり前やん。

仮に私がアニメ審査をして下さいってキモオタ審査員達の中に放り込まれて、萌アニメは好みではないし作画は綺麗だけど幼児みたいな話し方の美少女キャラ気持ち悪いし男キャラに魅力も乏しく見てて寒い、みたいに点数低めになったとして、他のキモオタと点数がずれてるからってアニメを見る目がないと批判されたくない。

しか女性蔑視業界みたいだし、これ嫌い言うたら女は感情的から、これ好き言うたら女は顔だけで評価するから、小難しく語ったら女のくせに生意気審査対象からもニヤニヤ馬鹿にされる状況なんて最悪やん。

特にお笑いは女ファンが主に支えてるから、売れる新人発掘には女目線必要、実際ビッグデータでは上沼恵美子がつけた点が視聴者と最もシンクロしていたらしいし。

好き嫌いをはっきり出して点数もなぁなぁにせず会場も盛り上げながら女目線としての点数を堂々とつけていたのは本当に肝が座ってる。

2018-12-25

今更だけどGAFAってなあに?

調べたよ一部抜粋だよ

4社に共通するのは、いずれもプラットフォーム企業である点だ。プラットフォーム企業とは、商品サービス情報提供する基盤となる企業で、世界中の多くのユーザーが、4社の提供するサービスプラットフォームとして利用している。ここで重要なのはユーザーは単に4社のサービスを利用しているだけではなく、氏名や住所、「何を購入したか」「何に興味を持っているか」などの個人情報を4社に提供している点だ。これら個人情報は、文字だけでなく、音声や写真動画を始め、利用状況や通信記録などのログと呼ばれるものも含む、大容量のビッグデータと呼ばれるデータであり、4社は、これらビッグデータ分析活用している。

そういう切り口だったら分かるけど

「四騎士」みたいな書き方すると、偉大な4社みたいになるけど

グーグルアマゾン未来はあるけど、フェイスブックってオワコンじゃないの?w詰将棋的に終盤に入ってるよねw

アップルは折れ曲がった製品を平気な顔で販売する当たり前のことができない三流精神会社だよねw

ネット記事を見てると、1年前はほっとんどこのキーワード検索ヒットしなかった。

キーワードとしてホットになったのは今年の6月ごろからみたい。

日本国においては2016年ごろから国が対策を練り始めたらしい。(個人情報がどうたら)

今更だけど、グーグルアマゾン未来があると思うけど

フェイスブックアップル未来はないと思う。

いち消費者としてそんなイメージを持ってますw


憶測だけど、フェイスブックアップルが グーグルアマゾンの足を引っ張りたいならこう呼ぶのもいいよねwダサいしw

グーグルアマゾン未来あるところに、こうして金魚の糞みたいにくっついてる2社もまた、フェイスブックアップルは本当にやばいのかなー?優れた企業と肩を並べておかないとやばいのかなー? とか思っちゃうよねw

anond:20181225105836

おもしろい。

500万はまだどうにかなる話だが、

読書記録が個人記録とリンクされてはならないっていう

戦時中赤狩り由来のへんなプライバシー縛りがやばいね。

マイナンバーカード利用できないからたぶんどっちか、または両方が将来潰れる。

統一できないビッグデータなんてセキュリティコスト分散されて高くなるだけのクソじゃん。

2018-12-16

anond:20181216105454

日本人東芝メモリを買い戻せよwww

 

"あーあ。 東芝メモリ売っちゃった。 メモリ技術なしにどうやってビッグデータ解析とか、8kとかやるつもりなの? 政府側にまともな産業アドバイザーいないの? 学校勉強して、産業知らない人しかいないわけ?" https://twitter.com/Fukadamoe/status/997380865985425408

2018-12-07

anond:20181207014448

ビッグデータで世の中を変える可能性を持ってるみたいな文脈で作られた言葉から抜けないんじゃないか

かに日本だとイマイチっぽいけど

2018-12-04

増田プログラマー養成講座 その23 SQLを巡る物語

前回は、データベース設計について学びました。

今回は、その他のデータベース話題について見てみましょう。

 

 

リレーショナル・データベース理論

問合型言語SQLは、「関係代数」という計算モデルを基に作られたプログラミング言語

一度「関係代数」について学んでおくと、RDBの使い方について、理解が深まる。

↑このスライド作者さんは他にもDB関係資料作成されてるので見ておくといいかも?

 

 

SQL以外の問合型言語

SQL以外にも「SPARQL」、「TMQL」(Topic Maps Query Language)等、いろいろな問合型言語がある。

実際に使う機会は少ないかもしれないが、「問い合わせ」で処理するという発想は参考になるかも?

 

Datalog

Datalogは「Prolog」(論理言語)を源流にもつ宣言的なデータベース問合せ言語。DatalogはSQLと同等の表現力を持つ。

Datalogは様々なプログラミング言語で利用できる。

 

トピックマップ

トピックマップ」は、本の索引もっと機能にしたような仕組みで、RDBとは違う形でデータを蓄積/検索できる。

 

 

RDB以外のデータベース

SQLを使わないデータベースもある。

 

NoSQL

NoSQL一般に "Not only SQL" と解釈される)とは、関係データベース管理システム (RDBMS) 以外のデータベース管理システムを指すおおまかな分類語である

関係モデルではないデータストアの特徴として、固定されたスキーマに縛られないこと、関係モデルの結合操作を利用しないこと(場合によっては単にそのような機能が欠落しているだけ)、水平スケーラビティが確保しやすい事が多いこと、トランザクションを利用できないものが多いことなどが挙げられる。

学術的な世界では、この種のデータベースのことを構造ストレージ (structured storage) と呼ぶことが多い。

 

NoSQLデータベースは、関係データベースのような汎用性は欠くものの、その制約された条件下ではRDBMSより高いパフォーマンスを持つ。

そのためビッグデータソリューションでしばしば活用される。

NoSQLデータベース管理システム有用な場面は、関係モデル必要としないデータを扱う時や、大量のデータを扱う時である

 

有名な実装として、GoogleBigTableアマゾンAmazon DynamoDBなどがある。オープンソース実装も数多く存在し、例えばMongoDBRedisApache HBase、HyperTable, Apache Cassandraなどがある。

 

 

SQLRDBに慣れたら、NoSQLも調べてみよう!

 

 

その他、データベース関係話題

DB運用管理で学んでおきたい話題を列挙してみよう。

 

 

SQL開発物語

問合型言語学習最後に、SQLを巡る物語も見てみよう。(SQL学習ドラマチックで楽しいものにしたいねw)

 

 

RDB活用すれば、大量のデータを処理して、多くの仕事効率化できる。(金持ちへの扉が開かれる。)

暇があったら、SQL物語登場人物も見ておこう。

 

エドガーフランク・コッド(Edgar Frank "Ted" Codd, 1923年8月23日 - 2003年4月18日)は、イングランドまれ計算機科学者

関係データベース理論的基盤であるデータベース管理関係モデル発明した。

 

1960年代から1970年代、コッドはデータ配置に関する理論を構築し、1970年 "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks" (大規模共有データバンクのデータ関係モデル)という論文を発表した(IBM内ではその1年前に公表している)。

しかし、IBMライバルがそれを実装し始めるまで彼の提案を実行に移そうとせず、コッドは失望した。

当初、IBMはIMS/DB収益を守るため、関係モデル実装することを拒んだ。

コッドはIBM顧客自身モデル実装した場合可能性を提示し、顧客からIBM圧力をかけさせた。

そこでIBM関係モデル実装を開発する System R プロジェクトを Future Systems プロジェクトに含める形で立ち上げたが、その開発チームとコッドは分離され、しかもコッドの理論精通した者はチーム内にいなかった。

結果として彼らはコッドの Alpha 言語を使わずリレーショナルでないSEQUEL言語を開発した。

 

ラリーエリソンSEQUEL 完成前に発表された論文に基づいて Oracle を完成させ、先に発売している。

IBMは、SQL/DS を発売した。

幹部技術音痴だと、部下の名案も却下してしまうんですね?

 

ローレンス・ジョセフ・エリソン(Lawrence Joseph Ellison、1944年8月17日 - )は、データベースソフトをはじめとする大手ビジネスソフトウェア企業オラクルコーポレーションの共同設立者であり、元CEO会長CTOである

2014年現在総資産は500億ドルで、世界で5番目の富豪である

 

ニューヨーク出身アシュケナジムユダヤ人母親フローレンススペルマン(Florence Spellman)は出産当時未婚の19歳で、生後9ヶ月のラリーシカゴに住む叔母リリアンエリソンとその夫である義理叔父ルイスエリソン養子として引き取ってもらった。ラリーは実の母の名も知らず育ったが、48歳の時に初めて対面した。

 

高校時代秀才だが、無愛想な生徒だった。イリノイ大学アーバナシャンペーン校に二年生まで通っていたが、リリアンの死後まもなく退学。カリフォルニア州北部で夏を過ごした後、シカゴ大学で学ぶために実家に戻ったものの三ヶ月でまたも退学し、カリフォルニア移住。この頃、コンピュータに触れ始めている。

 

1970年代エリソンはアンペックスで働いた。彼の関わったプロジェクトのひとつCIA向けデータベース開発があり、彼はそれに「オラクル (Oracle)」と名づけた。

エリソンエドガー・F・コッドのリレーショナルデータベースシステムに関する論文 A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks に触発され、1977年自己資金1400ドルオラクル設立した。

彼はIBMのSystem Rデータベースがコッドの理論に基づいたものであると聞き、Oracleもこれと互換性のある製品にしたかったのだが、IBMエラーコード秘密にすることによって互換製品が出てくるのを防いでいた。

オラクル最初製品Oracle 2であり、Oracle 1は存在しない。このリリース番号は、それ以前のバージョンバグが全て解決されていることを暗示しようとして付けられた。

 

1997年8月ラリーエリソン親友スティーブ・ジョブズアップルに戻った後、同社の取締役就任した。2002年9月20日取締役会に出席する時間が充分に取れないことを理由アップル取締役を辞任した。

この人、キャラクター的にはあまりきじゃないけど、行動力はすごいね

コッド博士論文を見て自分RDBを作っちゃった!

Oracleバージョンを「2」から始めて、改良されているように見せかける。~ちょっと詐欺っぽいけど、商売うまい?w

 

 

 

SQLデータベース活用して、素敵なアプリWebサービスを開発してください。

では、これでいったん、増田プログラマー養成講座を終了します。

御清聴いただき、どうもありがとうございました。

 


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2018-12-01

機械学習は、もはやエクセルとかワード

工学系の大学院に居るんだけど。

もう、ホントエクセルレベル機械学習をする。

そこらの大学生が、マジで普通に2週間くらいでAIで動くロボットとか作る。

  

パソコンレベルが上がったのか、プログラミング技術が上がったのか、遠隔で操作できるスパコンができたからか。

兎に角、当たり前なんだよね。

物理的な要請以外の要素は、ガリガリできる。

  

画像認識パターン学習予測

もうね、マジで

  

シンギュラリティーとか言ってたのを笑ってたけど。

これまでその分野保っていたものが、一気にAI一発で抜かれまくってる工学の分野がガンガン作られている。

凄すぎ。

  

chainerとかつい最近だったのに、もう誰も使わないね

tensorflowとkerasで、ガンガン画像認識して自動化して。

あとぶん回すだけ。

  

工学研究とか調整とかってのが解放されまくってる。

  

ツイッターでのデータ解析エンジニアは、「ビッグデータ情報の整理がー」とか言ってて、どーもビッグデータで大量の学習をしなきゃいけないらしいが。

工学場合細胞や車の写真なら無限にとれるし、なんでもござれでゴリゴリ計算終わる。

つええ。

2018-11-30

未来からNTT退職してやってきた

俺は未来NTT退職してこの時代にやってきた。

俺はある時代NTT就職してソフトウェアエンジニアとして仕事をしていた。

新人の頃とある先輩が退職した。俺は何でこんな良い企業辞めるのかって聞いた。

NTTはな、俺みたいなやつらからTNTって呼ばれているんだよ。それが原因だ」

その時は全然意味がわからなかった。

その後とあるAIを作るプロジェクトに参画した。

端的に言えば「強いAI」を作る作業だった。

最初は全くわからなかったが、プロジェクトの山場に入り

地域に散らばって開発していた成果物を結合する時にようやく全貌が理解できた。

その時になってようやくかつて先輩が言っていたNTTTNT意味がわかった。

わかった時にはもう遅かったが。

だがそれでも俺は止めないとイケないって思ったんだ。

それから紆余曲折を経てこの時代に来ている。

俺の時代では「強いAI」の完成の前にタイムマシン存在している。

もちろん世界条約で利用は禁止されている。

個人利用は厳罰であるし、基本的簡単に利用ができるわけないものとされていた。

俺はこの時代とある少年を探すことになった。

その少年はやがてNTTに入ることになる。

俺は何に変えてもその少年接触して対処しなければならない。

最悪の対処覚悟はできている

平成最後を選んだのは、仲間との調査の結果

この時代NTT退職者の告発が大量に出回っていたことを突き止めたからだ。

少年父親NTT職員で、この時代にはすでに退職済みだ。

少年NTTに入りXデイが来るその前に対処すればいつでも良かったわけだが

情報収集やすいように告発あふれるこの時代を選んだ。

ちなみに平成の次の年号は知っているが余計なタイムパラドックスが起きないように言わない。

NTT社内でも伝説になっている苦労をしてくれ。

さて本題入る。まずNTTについてだが未来NTTは掌握したインフラビッグデータを元に

かつてないほどの趨勢を誇っている。

そこで作ろうとしている強いAIだが、これが問題だ。

そこでやがてその基礎をNTTにもたらす少年情報NTT告発あふれるこの掲示板で集めようとおもったわけだ。

簡単に手に入らないだろうと思うが。

足でも情報を集めるが、思ったよりこの時代は不便だからな。

からネットが頼りだ。

同じ場所にいられない事情もある。

なぜならば俺は追われることになっている。

タイムマシンを使っていい例外がある。それはタイムマシン過去に渡った不届き者が出た時。

専用の対処人が例外過去に戻り、不届き者、つまり俺を処分するために派遣されるだろう。

とにかく時間がない。

以下について知る限りの情報がほしい。

まず、NTTのかあplふぃjっlじょっlわっふる

追記

この記事フィクションである冗談のものである

未来からやってくる人間など存在しない。

このエントリーを削除すると、万が一でも冗談ではないと

疑ったりする市民がでないように追記する。

NTT過去未来において、市民奉仕する素晴らしい企業であると自負している。

NTT過去未来において、決して判断を間違えず、絶対正義を遵守し

市民生活の快適さと素晴らしさを完全にコントロールするために日々努力をしている。

誰も疑う必要性などないのだ。

この時代においてもNTT提供する素晴らしいサービスを是非楽しんでほしい。

NTT判断を決して間違えず、市民生活を完全に保証する。

市民はほんの欠片ほどの疑念を持たず、暮らしていれば何の問題もありはしない。

NTTを疑ってはならない。

ブロードバンドで、未知の自由へ。

2018-11-13

Coke onアプリを使ってみた。

これ、致命的なユーザビリティの欠陥を孕んでるがコカ・コーラ大丈夫か?

Coke onアプリコカ・コーラ社が提供するスマホアプリだ。何か知らんが、歩数のカウント機能とかもついてるが、基本は自販機ジュースうごとにスタンプもらえてスタンプ10個か20個貯めると、一本無料、みたいなインセンティブをつけてる。

個人の行動のビッグデータ集めて、モーメントとらえて、マーケティングオートメーションして、むにゃむにゃしたいのだろう。

しかし、そもそも自販機の購入でポイント貯めるために、Bluetoothonにして、アプリ立ち上げて該当自販機ペアリングしてから購入せねばならない。スマホ出す→アプリ立ち上げ→接続→財布出す→コイン入れる。この作業明らか無理あるだろ。俺がジュース買いたくて並んだときに、前の人がモタモタそんなことやってるとニーキックしたくなる。

スマホのお財布ケータイで購入すればいいじゃん、と思うかもしれないが、そんなんついてる自販機のほうが少ない。Bluetooth機能入れるより先にそっち入れてくれよ。

何かコカ・コーラ、これにめっちゃ投資してそうだけど、ホントに使っている人いんのかね。

2018-11-10

日本は結局どこに選択と集中すればいいん?

個人的に駄目っぽいもの

  1. ビッグデータGoogleAmazon
  2. AIGoogleAmazonに勝てない
  3. パソコン国内は死んだ。CPUインテルAMDGPUNVIDIAAMDPCIe拡張ボード国内特殊用途しか出せてない。
  4. テレビはまだ生きてそう。Android積んだらGoogleお金持っていかれる。テレビについてる音声認識Google。中のサービスYouTubeNetflixHulu
  5. スマフォAppleGoogle中国メーカ日本部品は使っている部分あるがもう飽和っぽい
  6. VRは、Oculus、HTC Vive、中国メーカPSVRはあるがパッとしていない。
  7. 360度カメラアメリカ中国360度録音は中国。見る環境YouTube
  8. 洗濯機冷蔵庫電子レンジオーブン中国
  9. 飛行機アメリカ
  10. 電子書籍Kindle強い。
  11. 書籍。売れるもの最適化していくと、難しい話はなくなり、ネットと変わらなくなった。
  12. ドローン中国のみ。
  13. Webアメリカサービスアメリカ

まだ大丈夫っぽいもの

  1. 一眼レフ日本勢がまだ強い。設計ソフトアメリカスマフォにいつ負けるか
  2. 電車新幹線
  3. アニメ。でも給料低い。海外に出ていけない。
  4. ゲーム3D CGアメリカゲームエンジンはアメリカ
  5. スマフォゲー。
  6. 漫画Kindle上だけど。
  7. 工作機械

外資に入ってこられた時点で駄目っぽい

2018-11-08

anond:20181108162930

その無知蒙昧おじさんらに「エーアイが自分たちを追い出す」と怯える医者ネット自称してるだけかもしらんが)がいっぱい混じっててほんとクソ

「女はせっかくシャットアウトしたのにエーアイがくるぞー」

バカ

患者AI補助入れた正確な診断のほうがうれしいわ

コンビニなみのビッグデータで診断してくれたらもっとうれしいわ

理系看板おろせ 

おまえらは暗記術師だ、なろう小説異世界原住民のうち主人公の登場に怯える既得権者役だ

あと女医のほうが生存率高い論文でてるからな。

女医は男医もAIにも達成できない人間女性ならではの優しさ持ってるからな。

(もちろん男女をハードで比べるなら男の勝ちだが、

24時間電源いれたら動くという意味なら現状AIでも男に勝てる。

そもそも議論ハード面にもちこんだのクソ男性医師だぞ)

患者生存率より既得権取ったクソどもが

2018-10-28

日本における技術戦略マップは誰がかけるのだろうか

ビッグデータAR/VR/xR、IoTFinTechなど、国が検討しているプレゼン資料を見ていて、これでいいのだろうかと疑問に思った。

アメリカから発信された、アメリカがこれからお金をつぎ込んでいくものに乗るとビジネスチャンスがあるのはわかるし、

環境が変わるのを見ていないと、いつの間にか変わってしまうからというのもわかる。


ただ、日本の状況を把握して、アメリカ中国と競合しない分野を10単位で育てる戦略マップをたてる必要があるのではないだろうか。

2018-10-24

anond:20181024000744

そもそもだけど、勉強は、

  1. 興味
  2. 教材
  3. 時間

という3つの条件さえ整えれば、誰でもできるようになる。

それはちょうど植物を育てるようなもので、種・土壌・水や空気日光温度などの条件を整えれば植物が育つのと同じだ。

 

一番大事なのは勉強対象に対する興味だ。

全ては「観察」=見ることから始まる。

興味がなければ見向きもしないので、何も始まらない。

興味がないやつに本を見せても、全然頭に入って来ない。

から勉強を始める前に、興味が持てるように、その楽しさやメリットを伝えなければならない。

 

プログラミングの楽しさや、できるようになったときメリット

いろいろあるだろう。

  1. パソコン1台あればプログラムを作れる。プログラムを作れば、コンピューター仕事やらせて、人間は楽をできる。
  2. ゲームが好きなら、自分ゲームを作れる。
  3. 金儲けが好きなら、アプリサービス原材料費ほとんどゼロ円で作れる=粗利が大きい。(パソコンなどの設備投資電気代などのランニングコストはかかるけど、安いものだ)
  4. AIロボットなど、今までなかった新しい面白いものをいろいろ作れる。

人それぞれ趣味性格が違うけど、何かしら本人の関心と重なる部分があれば、プログラミングに興味を持てるようになるだろう。

もしも、全く興味が持てないなら、無理して好きになる必要もない。人にはそれぞれ適性ってものがあるから、他の分野で探せば違った発見もあることだろう。

 

データベース面白さ、メリットは何か?

う~ん、何だろ?w

データベースメリットならたくさんある。なければ困る。

データベース面白さ?ビッグデータグラフなどで可視化したら、ちょっと面白いかんじがする?

2018-10-17

anond:20181017143035

しかに一応理屈はなりたつように見えます

自閉症スペクトラム重症である自閉症は、「今ここにいる自分のもの」への違和感が限りなく拡大してしまう。

私の読んだ本では、暴れるのでベッドにしばりつけたら、ベッドのスポンジをちぎっては喉につめこんで結果的自死してしまった。という例がありました。虐待などしていない(むしろ介護者を患者虐待しそうだった)ことが悲しみつつ書かれた本から明確に読み取れました。

また、IQの高い自閉症スペクトラム妄想のあらわれやす病気とも関連が言われているようだ(同じ薬が利いてしま場合がある)。

 

からといって、自閉症スペクトラムにも決定打のような治療法がない。

そして敷居を高くしすぎてしまうと、半陰陽など身的特徴で見てもどっちつかず(その時その時で優勢なホルモンに従わざるを得ない。たとえば小児のときちんこあきらかにあったが、あとでおっぱいが大きくなる、生理不定期にはじまる。またはその逆)の人など、居場所がなくなってしまう。

それは発達障害なり自閉症スペクトラムケアへの到達もしやすくすることでバランスをとっていくか、

ビッグデータといえるほどのものをあつめてAIで「この人は将来うまくいく」「この人はダメ」って見分けるくらいしか方法がない。

今大きく傾けるのはとくさくではない。

2018-10-15

『よう実』見たせいで色々怖くなった

ようこそ実力至上主義の教室へ(以下:『よう実』と表記)』というアニメがある。

まりアマゾンビデオが勧めてくるので1話と2話冒頭だけ見た。

端的に言えば中高生向けディストピア作品という感じ。それに昔天海祐希がやっていた『女王の教室』の要素もちょっとまれいるか

中学生時代特撮ヒーローものに復学した派生としてエヴァンゲリオンのようなアニメに興味を抱いたのだが、そのころの自分に見せたら一発でのめり込んでいたことだろう。

まあ自分実家のある地域田舎過ぎて放送されていなかったんだけど。

 

ここからが本題なんだけど、『よう実』を見ていたら現代社会が急に怖くなってきた。

『よう実』の舞台一般社会から隔絶された全寮制の高校で、スマホ型の端末に電子マネー支給される。

その電子マネー学内にある娯楽施設など(服屋とか映画館カラオケコンビニゲーマーズ風の店)で使うことが出来る。

んで1話ラスト、「お前らの態度悪すぎだから電子マネー支給基準を満たしてない。だから1円もやらね。」みたいなことを担任教師が言い放つシーンがある。

あのシーンで感じたことは、「態度の悪さ」というのがどこまでを示すのかということである。ついでに担任遅刻欠席私語携帯弄りを例に挙げていた。

2話冒頭では「リアルタイムで生徒の動向を把握している」というセリフもあった。

まり「態度の悪さ」というのは授業態度の悪さももちろんあるだろうが、電子マネーの使いっぷりや私生活の悪さも「態度の悪さ」として勘案されている可能性があるということだ。

例えば電子マネー舞台となる学校では学校支給電子マネー以外では買い物することは出来ない(学内諭吉などの現金を扱っている描写もない)。

生徒の動向を担任関係者つけまわしているという描写もなかった。

ということは考えられることはただ一つ、生徒一人一人の電子マネー利用実態支給基準を決めるところに筒抜けということである

言い換えれば生徒の消費行動を通じ、学内統治者(?)が生徒の一挙手一投足を監視しているのである

加えて生徒に支給される携帯端末は通信機能も有し、おまけにカメラまで搭載している。

これらの端末を使えば生徒間のやり取りや寮(劇中の寮は普通ワンルームマンションみたいな感じだった)での行動まで丸裸なのではないか

それらのビッグデータ総合し「お前ら態度悪いか電子マネーやらねー!クソして寝ろ!!!」ということも可能なはずである。というか授業態度だけでは「態度が悪い」と断言できないはずである

携帯端末や電子マネーデータが筒抜けで、それらがクラス単位でのビッグデータとなり「態度が悪い」と判断されたと考えるのが自然であろう。

 

翻って現実社会ではどうか。自分電子マネー日常的に使っている。(関東在住なので)PASMOを使ってバス電車に乗っている。

やろうと思えば『よう実』世界のように自分の行動を一挙手一投足監視することも可能ではないか

少なくとも「最寄り駅は○○駅」とか「コンビニキオスクではよく××新聞を買っている(から政治思想はこうだ)」といったことは筒抜けである

また、自分は幸いスマホガラケーは持っていないが、デスクトップパソコンは持っている。そうしないと増田には投稿できないし、アマゾンも使えない。

アマゾンビデオを見られるということはアマゾンプライムに入っている。実際、アマゾンでよく買い物をしている。今日ティーパックをポチった。

dアニメストアにも入っている。使う検索エンジンFirefoxデフォルトGoogleだ。Youtubeだってよく使う。

アマゾンGoogleYoutube、dアニメ、これら4つのサービスの利用履歴を洗うだけでも趣味嗜好や行動形態は相当絞り込めるはずである

その結果『よう実』世界のように、「この人の態度は悪い」「この人は社会不適合者だ」といったことを閲覧・検索・購入データから判断される可能性もなくはない。

スマホに至っては常時身につけて歩くものであるGPSカメラ機能でどこにいるかといったことまでもが筒抜けになるのは想像に難くない。

 

2話冒頭まで見た感じだと、『よう実』は監視社会は身近に迫っていること、またそれを可能にする事物はもうすでに日常に潜んでいることをテーマにしているように感じられた。

精神疾患を患っており、ここ一年で何度も警察のお世話になった身である警察としては監視対象にしたい人間であることは疑いようのないことだ。

その際、日々使っているサービスにより監視されてしまうことが起こってしまうのではないか…といろいろ気をもんでいる。

いっそ東京の自宅を引き払い、パソコンイエデンワも捨て、回線も解約し、セオドア・カジンスキーみたいに山奥の掘っ立て小屋で一人暮らすしかないのではないかとすら感じている。

2018-10-07

anond:20181007230344

まあそもそも教授ってのは学者系譜じゃなくて組織人の系譜から教授なわけで。

IoTビッグデータ(と加えれば画像解析みたいなもの)が進歩してきた現在大学的な環境にいる「学者」よりも、一般企業社会にいる「エンジニア」のほうが、現代ではよほど社会学の最前線にいるんじゃないかな。どんな言説がSNSをどういうルートで駆け回りながら肥大化するのか? とかクーポンが人々の行動に同影響をおよぼすのか? とか社会インセンティブ設計とか、そういうほうが最前線かもしれないね

2018-09-18

anond:20180917202443

なんか元増田google翻訳技術者で実は母語英語なんじゃないかって妄想しながら読んだら可愛く感じて困ったw

 結論としては、違う言語情報量も違う、としか

言語毎の全データ量をビッグデータ解析でも出来たらもう少し具体的に差を言及できるのかもしれないけど。(偏りもあるだろうしね。)

バイト圏の話が少し出てるけど、英語ってよりアルファベット圏の人って語源まで使いながら(詳しくないけど仏風、独風の発音なんかで変わったりもするんでしょ?)圧縮して話すって聞いた事があるから、その辺は大きいのかな。

発話と書き文字情報は違うし、バイト圏で言うと日本場合漢文漢詩、諺を引用したりもするからそれも含めると本当に難しいな、って思う。

マリオ系のゲームしながら

孔明、ありそうだなw」

 って言った場合情報量は相当なものだと思うけど、きっと英語にもそういう分かる人には分かる言い回しってありそうだし。

最近はあまり使わないらしいけどquod erat demonstrandumとその短縮形が長いのかどうかとか、in vitroとin vivo漢字表記と比べてどっちが情報密度が高いのかとか、背景となる知識情報としてあるから極論は話者とか表記者、読者によって変わってきちゃうんだよね。

 もし翻訳技術の方だったとしたら、頑張られて下さい、としか。^^;

一応、google翻訳だと偶に手伝ったり(訳文突っ込むだけ)もしてるけど、専門用語ジャンル指定とかあれば捗りそうなのになぁ、と思ってます

2018-09-17

通信するレジって寸借詐欺だろ

ビッグデータかなんか知らんが客の5秒10秒奪って利益に繋げてんなら何やってるか堂々と分かるようにして理解求めればいいのに

あいレジ置いてる店に限って胡散臭い自社ブランドだらけだったりするし

中抜き搾取貧困ビジネスはいい加減規制されて欲しい

2018-09-12

anond:20180912171045

グーグルトイレも作ってんの?

やっぱ全使用者の小便量を集計するビッグデータとか作ってんのかな。

なんでGoogleAmazonヤバイと言っていた時期に対策できなかったのか

このままじゃヤバイと、かなりの人が言っていたと記憶している。

中国ファイアーウォールはクソだと言われ続けたが、結果を見てみると正解だったのではないか


Google日本語での検索は力を入れなくなっている。サービスアメリカ優先だ。アメリカ人がアメリカ人のために金と人をつぎ込んでいるのだから仕方ない。

広告収入があるからGoogleに反対もできない。ニュースサイトGoogleを取り上げる。

Androidに振り回され、開発端末すら国内で入手できない状況もあった。


Amazonの影響で、リアル書店がなくなりアメリカの後を追っている。通販日本はあまり力を入れていないように思える。

AWSのほうが影響は大きいのだとは思う。学生からするとAWSを習うほうがいいはずだ。

音声認識がーと言っていたが日本語は後回し。



なんだかんだで、10スパンで考えると、国内企業でなければ国内のことを考えないのだなと思う。

そしてバズワード国内向けで作るべきだった。

ビッグデータアメリカ優位であり、その続きがディープラーニングだった。VR/ARアメリカ優位だ。

これからコレが来るといったときには、アメリカ企業間の中で話がついている。

税金を投入しようにも、海外お金が出ていってしまうのだから乗数効果が減ってしまう。


日本では、日本すげーと言われるのは1位を取ったあとでしかない。

これから市場を作るというのはひどく苦手だ。応援もしない。

クラウドファンディングが何かしようとしている無名の人のためではなく、有名人のものになったようなものだ。そもそも有名人なら他にお金の集める方法があるのにだ。

2018-08-31

[]2018年8月30日木曜日増田

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2018-08-30

はてなビッグデータ

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記載

【年齢】28

性別】男

年収】847万

学歴東京大学法学部

仕事内容】コンサルティング

IQ】143

使用言語VB6.0

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