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はてなキーワード: ビッグデータとは
独仏は参考にならなかったので英国や米国の学校内運動部方式を参考にした。
あくまで仕組みを参考にしただけで、英国のエリート養成学校のいわゆる嗜みとしてのスポーツという精神や、米国のスポーツ参加の平等性や公正性は無視された。
戦後の高度成長時期からは、学校の運動部活動は、一部私学のマーケティングとして利用され、公立学校では非行防止の一環と位置付けられた。
しかしそういった真の目的はウラの話としてささやかれるだけだったため、合理的で科学的なスポーツ環境は育つことはなかった。
十年以上前から、国民のスポーツする権利を保障するため、地域スポーツの強化が国の計画で打ち出され、ヨーロッパ型の地域総合型スポーツクラブを推進されてきたがうまくいかなかった。
そこに教員の労働時間短縮をカネをかけずにやり過ごしたい国が、教員の代わりに地域に押し付けようとという発想で生まれたのが、今回の運動部の地域移行である。
地域移行にあたっては、国民の健康や文化的な生活向上にスポーツを活かすという本当も目的がお題目として掲げられる。だが、真の目的が不純だからだ。
本当に地域移行しようとするなら、
本気でスポーツを国民に根付かせ健康や文化的な生活向上につなげたいなら、
まずは大学や実業団の運動部を廃止することから始めないといけない。
大学や大企業では、もっぱら一部の者だけが利用するために、体育施設や運動場が整備されている。
それらは、新法をつくり、無償で地方自治体に贈与させたらいい。
大学の運動部も結成自体は結社の自由があるから設立や活動自体は自由であるが、彼らのために特別な優遇措置を図る必要はない。いわゆる文化系サークルと同様の扱いをしておけばよいだろう。
私学にも国の助成金で運営されているのだから、運動部活動優遇措置を継続させたい私学には、助成金ゼロにしたうえで、固定資産税はじめ高額の税を課せばよい。
大学一般教養の体育の授業で利用するためだけなら体育施設の整備は認められようが、せいぜい大学共同利用施設として整備されれば十分だろう。
もっとも一般教養で実技としての体育の授業をすること自体に大いに疑義がある。なぜなら同年代の大学進学をしていない者は、年に２４コマの体育をする権利が保障されておらず、大学生と職業人との間でスポーツ権に差が生じるからである。
大学で実技体育を必修科目とするなら、労働関係法を改正して雇用者に対して従業員のスポーツする時間を有給保障させる義務を負わせるべきであろう。
中学校の運動部活動は、中学校が義務教育機関であるため、大学や高校とは異なる視点が必要だろう。
１２～１５歳の者にとって、推奨されるべき運動量が、授業の体育だけで十分なのかは科学的に検証すべきであって、授業時間だけで不足するなら、それはやはり学校教育の場で対応するのがよいだろう。それも、運動部活動の形態を取るべきではないのは言うまでもない。
そして、推奨運動時間を超える部分は、学校が行うべきではなく、他の行政機関が社会体育として実施するべきものであろう。
高校や中学の運動部は無料で利用できたが、地域移行により保護者負担が増加することや、地域移行の受け皿に企業が進出することを懸念する声もある。
しかし、学習塾や進学塾にはカネを出すが、必要以上のスポーツ活動にカネを出さないのは理屈が通らないので、そういう声は無視すればよい。
企業進出については現状やむを得ないだろうが、企業と利用者（生徒・学生の保護者）が直接契約するのでなく、あくまで自治体の教育委員会社会教育部門が業務内容を決定し、それを企業に委託し、利用者は教育委員会に申込む、というスキームにすべきだろう。
そして、十年以上かけて、徐々に地域スポーツ指導員を育成し、市の正職員として雇用するなり、自治体出資のスポーツ振興事業団職員として採用するなりしていけばよい。
まあ、いままで無償で教員に押し付けていたものを、他のスキームでやるのだから膨大なカネがかかる。
そこはビッグデータやAIを活用して、国民の健康力がアップして医療費総額が何兆円減りますと計算させればよいし、米軍思いやり予算をゼロにして軍事費をGDP１％程度のままにしておけば何とか財源は確保できるだろう。
スポーツ科学不在の、このカネ儲けと浪花節と集団主義的運動部活動を眺めていつも思うのは
独仏は参考にならなかったので英国や米国の学校内運動部方式を参考にした。
あくまで仕組みを参考にしただけで、英国のエリート養成学校のいわゆる嗜みとしてのスポーツという精神や、米国のスポーツ参加の平等性や公正性は無視された。
戦後の高度成長時期からは、学校の運動部活動は、一部私学のマーケティングとして利用され、公立学校では非行防止の一環と位置付けられた。
しかしそういった真の目的はウラの話としてささやかれるだけだったため、合理的で科学的なスポーツ環境は育つことはなかった。
十年以上前から、国民のスポーツする権利を保障するため、地域スポーツの強化が国の計画で打ち出され、ヨーロッパ型の地域総合型スポーツクラブを推進されてきたがうまくいかなかった。
そこに教員の労働時間短縮をカネをかけずにやり過ごしたい国が、教員の代わりに地域に押し付けようとという発想で生まれたのが、今回の運動部の地域移行である。
地域移行にあたっては、国民の健康や文化的な生活向上にスポーツを活かすという本当も目的がお題目として掲げられる。だが、真の目的が不純だからだ。
本当に地域移行しようとするなら、
本気でスポーツを国民に根付かせ健康や文化的な生活向上につなげたいなら、
まずは大学や実業団の運動部を廃止することから始めないといけない。
大学や大企業では、もっぱら一部の者だけが利用するために、体育施設や運動場が整備されている。
それらは、新法をつくり、無償で地方自治体に贈与させたらいい。
大学の運動部も結成自体は結社の自由があるから設立や活動自体は自由であるが、彼らのために特別な優遇措置を図る必要はない。いわゆる文化系サークルと同様の扱いをしておけばよいだろう。
私学にも国の助成金で運営されているのだから、運動部活動優遇措置を継続させたい私学には、助成金ゼロにしたうえで、固定資産税はじめ高額の税を課せばよい。
大学一般教養の体育の授業で利用するためだけなら体育施設の整備は認められようが、せいぜい大学共同利用施設として整備されれば十分だろう。
もっとも一般教養で実技としての体育の授業をすること自体に大いに疑義がある。なぜなら同年代の大学進学をしていない者は、年に２４コマの体育をする権利が保障されておらず、大学生と職業人との間でスポーツ権に差が生じるからである。
大学で実技体育を必修科目とするなら、労働関係法を改正して雇用者に対して従業員のスポーツする時間を有給保障させる義務を負わせるべきであろう。
中学校の運動部活動は、中学校が義務教育機関であるため、大学や高校とは異なる視点が必要だろう。
１２～１５歳の者にとって、推奨されるべき運動量が、授業の体育だけで十分なのかは科学的に検証すべきであって、授業時間だけで不足するなら、それはやはり学校教育の場で対応するのがよいだろう。それも、運動部活動の形態を取るべきではないのは言うまでもない。
そして、推奨運動時間を超える部分は、学校が行うべきではなく、他の行政機関が社会体育として実施するべきものであろう。
高校や中学の運動部は無料で利用できたが、地域移行により保護者負担が増加することや、地域移行の受け皿に企業が進出することを懸念する声もある。
しかし、学習塾や進学塾にはカネを出すが、必要以上のスポーツ活動にカネを出さないのは理屈が通らないので、そういう声は無視すればよい。
企業進出については現状やむを得ないだろうが、企業と利用者（生徒・学生の保護者）が直接契約するのでなく、あくまで自治体の教育委員会社会教育部門が業務内容を決定し、それを企業に委託し、利用者は教育委員会に申込む、というスキームにすべきだろう。
そして、十年以上かけて、徐々に地域スポーツ指導員を育成し、市の正職員として雇用するなり、自治体出資のスポーツ振興事業団職員として採用するなりしていけばよい。
まあ、いままで無償で教員に押し付けていたものを、他のスキームでやるのだから膨大なカネがかかる。
そこはビッグデータやAIを活用して、国民の健康力がアップして医療費総額が何兆円減りますと計算させればよいし、米軍思いやり予算をゼロにして軍事費をGDP１％程度のままにしておけば何とか財源は確保できるだろう。
Bは、まったくあてにしない。
そんな問題をとかせる。そういうのってなんだろ？適当なのナイか？ないのか？EFに角はやす問題。これはうまくいくかどうかわからない。自明ではない。いかなかったときのcontingencyまでかんがえてやらなきゃなんない
よくよく見たらそう（ルドベリ）ではなく、イージーだった。＿|￣|○。たしかあの曲線は数値計算でもとめるもの。いろいろな人がいろいろな方法でもとめている。どれか気に入ったやつ一つひっぱってくる。適当な関数もしくはＮＮで回帰できないのか。
いろいろなケースにたいしてゼロ極限でのエネルギーをもとめる (BSE)→数値計算→曲線をえがかせる
うえで描いたやつを適当な関数ないしニューラルネットであてはめ。おそらくビッグデータにする必要あるよな。○○構造の予測問題の文献にのっているデータ数をかぞえてみよう。
Bはあてにしないって書いた。しかしデータ生成はリスキーなので活用できる人材いたら活用したい。あの辺の帯にある物件を金出して入手できればいいんだけどなぁ。正攻法だと入手困難だから、ちょっとトリッキーな方法を考える必要。アソコに頼むと・・生成に失敗したときに責任問題が発生するからなぁ。うまくいかない可能性あるけどって但書してから頼めばＯＫ？うぅんむずかしいところやな
IT業界には様々な資格がありますが、おすすめとしては、業界標準の資格である「情報処理技術者」や「ITパスポート」が挙げられます。これらの資格は、基本的なITスキルを持っていることを証明するものですので、スキルアップの助けになると思われます。
それ以外にも、プログラミング言語に特化した資格や、サーバーやネットワークの専門知識が求められる資格などがあります。例えば、「Java」や「Python」などのプログラミング言語に関する資格は、プログラマーとしての技術を証明するために役立ちます。また、「Cisco Certified Network Associate」や「Microsoft Certified Solutions Expert」などのネットワークやサーバーに関する資格は、ネットワークエンジニアやサーバーエンジニアとしての技術を証明するために役立ちます。
ここ1年ほどで以下の資格を取ってみたのですね。素晴らしいです。
それらの資格は、それぞれ異なる分野において重要なスキルを証明するものですので、スキルアップに大変役立つと思われます。特に、Python3エンジニア認定データ分析試験は、データサイエンスや機械学習の分野で重要なスキルであるとされており、今後のキャリアアップに活用できるでしょう。統計検定2級は、統計的手法や分析手法の知識を証明するものですので、データ分析やビッグデータの分野で活用できるでしょう。また、バイオインフォマティクス技術者認定試験は、バイオインフォマティクスの分野で重要なスキルを証明するものであり、医療やバイオテクノロジーの分野で活用できるでしょう。
データベーススペシャリスト試験というのがあるらしいから、来年に受けてみようと思っているのですね。
データベーススペシャリスト試験は、データベースの基本的な知識やスキルを証明するための資格です。今後、データベース技術やデータ分析の分野でキャリアアップを図る際に、役立つと思われます。
その他にも、IT業界には多くの資格がありますので、自分のキャリアや専門分野を考慮して、適切な資格を選択することが重要です。例えば、以下のような資格があります。
・「応用情報技術者」: ネットワークやサーバーなどの応用技術を証明する資格
・「システムアーキテクト技術者」: システムの構築や設計などのスキルを証明する資格
・「サイバーセキュリティスペシャリスト」: サイバーセキュリティの基本的な知識やスキルを証明する資格
・「クラウドコンピューティング技術者」: クラウドコンピューティングの基本的な知識やスキルを証明する資格
お絵描きAIで楽しく遊びたいのにまだもやもやしているので、何がそんなに嫌なんだろうなって色々考えてた
自分の生活が自分の意図してないところにビッグデータとして売られるのもなんとなく嫌でそれに少し似ているような気もしている
クッキーは同意取るのに画像は騙し討ちみたいに蒐集されていいのか。まあ合法だからいいんだろうけど
・結局自分の絵が使われているかどうかわからないのでもやもやする
使われていると思ったほうがいいのだろうとは思う。何の価値もないへったくそなゴミだがネットに上げてしまったことはある
あと絵はともかくクラウドとかにバックアップ取ってる公開してない画像ってどうなのかな。個人の購入履歴とかをビッグデータとして扱うのと同様に……とか思わないでもないのだけれど
・絵としての価値は一切評価せず、ただ十把一絡げのサンプルデータとしてもらっていくね感。なんならそれを全世界に配られてる感とそれを当然とするインターネット世論
これはもうお気持ちでしかないんだけど、というか最初から全部お気持ちでしかなくてこれが特にお気持ち度が高いんだけど
お前の作品には価値がないがデータ提出を拒むことは全体の利益に反するので許さんみたいな風潮
「君の絵はすごいのでぜひ学習させたい」なんてのはなくて「個性のない判子絵師は消えろ」みたいなのばっかりじゃん
合法なのはともかくどうせ価値ないんだからサンプルとしてもいらないだろうよ。なんでちょっとやだなって言っただけでぶっ叩かれなきゃいけないの
ネットに上げた画像はすべて勝手にAIの学習データにされると思ったほうがいい、というのは心づもりとしてまあわかるしそれがどうやら合法らしいというのも散々見た
けど「どんなプライベートな領域であろうとアップロードしてしまえばあまねくすべての画像が学習データにされる」のかっていうとあんまり現実的でないと思っていて、
それはそんなに頑張ってあらゆる場所から取ってこなくても画像なんてそこらじゅうに溢れているので、効率的な収集手段でその上澄みだけ浚えばいいはずだから
普通に考えれば「画像データ」ならなんでもかんでも学習するわけじゃなくて
特定の集団により多く閲覧された＝高く評価された画像を積極的に学習していくことになる
なんてことはわかりそうなもんだと思うんだが
AIイラスト学習なんかどう考えても単体で動かすもんじゃなくて、
AIでのビッグデータ解析なんかと連動させて動かすもんなんだし
何からも影響を受けない人間なんていないから、結局人間もスケールの大きいAIとそんなに変わらないんじゃないの、その人の人生が元データみたいな
だから、その人の細かい人生の差で出力されるものが違うと思うんだよね
偉い人の思いつきでDX予算が着いたらしく、流行りのビッグデータによるデータサイエンスやAIを駆使した販売促進システムの開発プロジェクトに巻き込まれてて月曜の出社が苦痛すぎて辛い。
詳細はぼかすが、店舗でのポイントカードの購買履歴に基づいてAIがリアルタイムで自動的に販売動向をチェックし、効果的な販促(アプリからのプロモーションとか)ができるシステムを作ろうとしてるんだけど、仕様を決めてる偉い人のセンスが壊滅的で盛大に炎上している。
何がヤバいかっていうと、元々のポイントカードの購買データがAIによる処理に向いていないと言うところだ。ポイントカードには年齢、性別、職業とかのデータが紐づいているけど、そのデータが登録時から更新されることはまれである。なんで素のデータをそのままAIに渡して処理するのは危険だったりする。
例を上げると、全国的に30代独身女性がアンパンマンのおもちゃ付きのお菓子を好んで買うというデータがあったとして、それは実態を表していない可能性が高いと言うことがあったりする。
人間の目でデータを分析して見ると彼女たちがポイントカードを作ったのは20代の独身の時で、今アンパンマンのおもちゃ付きのお菓子を買っているのは結婚して子供ができてその子供にねだられて買っている(=商品が刺さる層は小さい子供で母親が買っている)という仮説を容易に立てられるわけだけど、機械はそうじゃない。
なんで、こういうデータを扱うときは人力で生データを加工して使えるデータに補正しないといけないわけだけど、補正の手間って思っている以上に大変なのだ。例えばアンパンマンならまだ判別ルールを組み込みやすいが、実際に30代独身女性が自分用に買っている可能性が考えられる、すみっこぐらしのおまけ付きお菓子とかならどうするかとか悩ましい問題があって、人手と現場のノウハウが要求される泥臭い要素が結構あったりする。
だけど、口の回るコンサルやSIerに乗せられた偉い人は完全に自動でできると思ってるし、システムが稼働したら運用コストはサーバー管理費用程度だろうくらいに考えているんで、理想と現場の現実との板挟みでマジで辛い。実際にシステム構築する側からすれば、常に人力でのデータ加工が必要な筋が悪いシステムで、そんなシステム作ってもまともに運用できないと思ってるんだけど、俺の考え間違ってるかな？
