「機械学習」を含む日記 RSS

はてなキーワード: 機械学習とは

2018-02-18

痴漢 / 痴漢冤罪対策についての整理・まとめ

なんか最近新規にはてぶに入ってきた人とかもいるみたいであまりわかってない人もいるようなのでざっくり。


痴漢/痴漢冤罪総数を減少させる方法

これはもう、何回もエントリーで出てて、結論としては


満員電車の解消

監視カメラの設置


以外にはない(両方やらないと駄目で片方だと片手落ち

ただし、事実上実行不可能なので議論がここで止まってる段階。

あと他の犯罪と同じように0にすることは不可能なのでそこはあしからず

この策は監視カメラも設置するので痴漢も減るし痴漢冤罪も減る可能性が大きい。


痴漢を見分ける方法教えて

一部のブコメ馬鹿な事言ってる人がいるけど

「現状そんなものありません」

で終了です。

将来的には中国でやってるような

機械学習画像認識の複合で可能になるかもしれないけど人権問題とか色々あるのでだいぶ先だと思う。

日本に住んでる黒人男性女性のこの類の行動に差別的って言ってる人は結構いるみたい。

 男性への警戒感と黒人への警戒感が合わさってるせいか行動がかなりエスカレートしてるっぽくて黒人男性と目があっただけでビビってめっちゃ逃げてる人がたくさんいるようだ。

 誰か黒人男性の知り合いでにた経験している人いたら、まぁ日本人男性も似たような経験してる人いるから気にすんなとは言っといて。


女性専用車両合法

実は明治時代に作られた鉄道営業法34条2号に

女性専用車両に男は妄り(みだり)にはいんな」

って項目があるんだけど、今の時代適用すると明らかに憲法違反っぽいので鉄道会社側が適用を避けた。

「今の女性専用車鉄道営業法34条2号でいってる女性専用車じゃなくて、お願いしてるだけのマナー車両っす」

ってのが判例で認められてる。

ってのが鉄道会社側の見解っぽい。

ちょっと怪しいので修正ときます。つーか意外とでかいかもしれん。鉄道会社がめんどくさくて適当ごまかしてる雰囲気が。

これはつまり

・今の女性専用車合理的区別なので合法

・ただし、法的な排除不可能なので単なるお願いです

ってのが結論

なので女性専用車両合法だし、男性が乗っても別にいい。

優先席に座ってる人と同じようなもん。

ちょっとマナー悪いよねーって鼻白まれるよね。


電車を停止させたのは悪手だったね。

アレが常態化すれば毎日電車止められるのがわかっちゃうんで。

女性専用車に乗ってくる男性に対してはお願いする以外に正しい方法論はありません。

なのでお願いして駄目だったら諦めよう。

反対派も女性専用車両をなくすのは無理なんで諦めな。

あ、でも24時間女性専用車(つまりラッシュ以外も)にするのは法律ラインギリギリっぽいので全国のどっかにあるのであればそれは抗議すれば減るかもね。

あくまで減る可能性です。私は保証しません。


女性専用車両って痴漢対策効果あんの?

不明

調査が少なすぎて結論が出ていない。

あるところでは減ったっぽいけど、あるところでは増えてるって調査もあったと思う。

しかも数を見てるだけで他の要因にほとんどノータッチぽいのであまり意味がない。

外国でも女性専用車は例がほぼないので日本で集める以外に方法がないんだけど・・・

イスラム圏も、男女共用から男女別にしたわけではなく最初から男女別だったと思うし。


電車痴漢日本だけ?

これは最近注目が集まってきてて

実はイギリスとかフランスでも電車痴漢する人が大量にいることが判明しつつある。

閉鎖的空間かつ車内で密着しがちなので痴漢行為を誘発する環境要因があるのは間違いないようだ。

アジア圏で今、鉄道とかで盛り上がってるけど将来的に同じ問題が起きるようになると思う。

まぁ別の技術解決するかもしれないけどね。


※追記

痴漢する男性は既婚で裕福な人も多いし、おとなしい女性の方が狙われる

これも調査でわかってることだけど、どんなタイプ男性でも痴漢可能性はあります

痴漢する人は性欲じゃなくて支配欲で痴漢する人も多いらしくて犯行時に別に勃起していない人も多いってのもよく言われる。

あと、派手派手な服装してる女性は狙われづらくて、おとなしい女性の方が狙われやすいってのも調査でわかってます

これは支配欲を満たしたい人は派手派手な人より、おとなしい女性痴漢したほうが容易だろうなって思うのはまぁ想像できますよね。


以上っす。

参考になったかな?

2018-02-13

anond:20180213001245

動画最後でも言われてたように、使用者の声に合わせて学習し直す必要があるっぽいかな。

だとすると、使用者の声のパターンをいちいちサンプリングしなきゃいけないし死ぬほど面倒。

あと対象声優も結月ゆかりみたいにボイスロイドだったらいいけど、

東山奈央でやりたいんだったらアニメラジオから色んな発言を引っ張り出してこなきゃいけない。

この辺のコストが今の機械学習課題であり、工夫すべきところだから

結構裏でズルやってると思うよ、しつこいようだけど。

anond:20180213000525

冷静なツッコミありがとう

かに動画の声は完成度高かったし、後はうまいこと子音を調整すれば結構リアルになるかもしれないと感じたけれど信じるには早すぎるね。

機械学習キモ学習データなんで、「結月ゆかり」は学習データが既に整形されてるようなものだし都合の良すぎる結果になったのかも。

ボクはただ、夢ふくらませて待つことにします!

2018-01-30

画像認識にも不細工と言われた経験

3年以上前出来事だった気がするが、スマホ画像フォルダーを漁っている時のことだった。

写っている人物ごとに写真を分類してくれる機能を使って、自分の顔が入った写真を削除していた。

自分顔写真など微塵も好きではないが、母親が撮ろうといって撮った写真があったのだ。

そこに、インターネットで拾った写真が誤認識で紛れていた。

ネットでは容姿格差表現する画像で貼られている写真だ。

写真容姿が悪い女の顔と自分の顔を同一だとコンピュータ認識して分類していたのだった。

女の子の顔は目が小さくて、丸くて、茶色い皮膚で、不気味な笑みを浮かべているものだ。

自分そっくりということだったのだろう。

ひどく落ち込んだ。

まぁ、酷い顔だとは日常生活で既に知っていることだったが、コンピュータで確実なものになったのだ。

直接、酷い顔だと言われたら、その相手に怒れば良いのだろう。

しかし、コンピュータプログラムが悪意なく「この人と似てます」と結果をはじき出しただけである

それが、世間的に醜い顔と言われている人間だったのだ。

もし、自分が泣き叫べば、この人に失礼だということになるのだろう。

最近も、コンピュータの顔認識写真話題ニュースになっていた。

google技術力をもっても黒人ゴリラ区別が2年以上たっても出来ないそうだ。

グーグルの画像認識システムは、まだ「ゴリラ問題」を解決できていない──見えてきた「機械学習の課題」|WIRED.jp

父親から色々と運用しろと1500万円ほど贈与されたが、その金で整形をしようと模索している。

恐らく、自分容姿が醜いのだから投資では幸せになれないのかもしれない。

2018-01-26

AI思想家の鬱陶しさ

上から目線で現状のAI機械学習研究批評し、自らは思想を垂れ流すのみ。

AI人類を超える派と超えない派がいる。特に鬱陶しく感じるのは超えない派である

こちらの派閥は、人間の知能を(なぜかわからないが)機械に超えられないということを前提に話をしている。超えることはできないのだから、今のAIブームはそのうち止むと唱えるし、自分たちは深く知ろうとしない。

一方、超える派は想像力豊かだねーと思えるだけであり、かわいいもんだ。

2018-01-23

特技=コア・コンピタンスがないと、他に何をやってもダメ!?

器用貧乏に陥らないようにしたい。

まずは自分の特技を確立して、その周辺技術を固めると、鉄壁の城を築けるだろう。

自由プログラミングを学べる時間があるなら、関数型プログラミングをかじっておいて欲しい。

 

関数型プログラミング 学習カリキュラム

OCaml

関数型プログラミング言語はいろいろありますが、基本を学ぶために、良い教材がある「OCaml」がお勧めです。

この本は、独学で関数型プログラミングの基礎を学ぶのに最適だと思います

 

Elixir

関数型プログラミング言語で、実用的なアプリ作ってみたいですよね?

Webアプリを作るのに「Elixir」という関数型プログラミング言語を使ってみませんか?

 

Pleroma

Elixirの使い方を学んだら、Twitterのような「Pleroma」というSNSを設置して、カスタマイズしてみましょう。

 

Phoenix Framework

Elixir、Pleromaで遊んだら、PhoenixオリジナルWebサービスを作ってみましょう。

 

副業

プログラミングを学んだら、まずは副業を始めてみましょう。

英会話ができるなら、欧米企業リモートワークをやれば給料も良いです。

(参考)https://anond.hatelabo.jp/20180112130526

私も機械学習ではなくシリコンバレーで働くWebエンジニアだけど、年収は43万ドルくらいだ。日本円にすると4800万円くらいだろうか。

付記 

うーん、ここまで書いて、これは素人最初に着手するべき事柄じゃないなーと反省。消すのももったいないか投稿しておきます

 

最初にやるなら、やっぱPythonかな?(最近話題AIでも、バインディング言語としてPythonが人気だし)

 

本屋で分かりやす入門書を探して、「これなら自分でもできそう」と思える本があれば、それをやってみたら良いと思います

そこで得た知識を足掛かりとして、次のステップに進める?

 

ゲーム制作

最初テーマは、「ゲーム」を作ってみるのはどう?

遊びながら学べるからプログラミングが楽しめると思います

言語ゲームを作ってみよう!的な本はチラホラあるようだから、それでいける?

 

anond:20180117031306

anond:20180123190750

2018-01-22

エンジニアの成長を考えれば考えるほどプロダクトから心が離れていく矛盾

単なる愚痴や。ワイはとあるさなサイト運営してる小さな事業所エンジニアや。

総じて企画屋への愚痴になってしもうたわ。ワイはSIerからWeb系に転職してきたんやが、最初のうちは楽しかった仕事がいつの間にかつまらなくなってたんや。

原因がわからなくて悩んでたんや。そしたら企画屋への愚痴しか浮かんでこなかったんや。

余計な機能ばかり増えてサイトもごちゃごちゃしてきてコードが汚れていくのがもう嫌になったんや。

複数人開発を考慮した綺麗なコードを書くには訓練が必要やが、そこにエンジニアとしての成長の限界を感じてきたんや。

はてなブクマック見てると、ほとんどのホットエントリインフラ機械学習系の話や。これはワイの偏見やが。

まり事業を支える基盤系の方がエンジニアの成長を感じられる気がしてきたんや。

そうとわかれば受託ポジションなんてさっさと若手に明け渡してワイは転職するで。

2018-01-21

ウェブエンジニアの胡散臭さ

・ 大して技術力無い(技術力の意味を履き違えてる)のに意識だけは高い。勉強会がやたら好き。

技術力とは最新のフレームワークをたくさん知ってたり先んじてプロジェクトに導入することだと思ってる

自分個人の興味対象テーマを持っておらず、みんなが話題にしてるトピックにすぐに飛びつくミーハー体質

・ とにかく新しいツールを導入したがる。費用対効果無視して自分が使いたいという理由だけで導入しようとする

機械学習系の記事にやたらいいね付けてたりするけどただ記事を流し見してるだけで数学統計勉強したりデータ分析コンペとかに本気で取り組むことはしない

個人的な印象です。

2018-01-18

意味を超えて。感覚に生きるということ。

「生きる意味とは?」考えたことありますか?

まさに中2のときから、今に至るまで、30になるまでずっと僕はこの問いに囚われてきた。

日見テレビの話とか、馬鹿なことをした知り合いの話とか、下ネタとかそんな会話で埋め尽くされる社会が嫌で避けて生きてきた。

一方で、人に誇れるものも無く、孤独自分が、損しかしていない気がして、世の人はとうの昔にこの問いを乗り越えたに違いなくて、自分はなんて馬鹿なんだとずっと思っていた。

この問いの答えを出さなければ生きていける自信がなかったし、棚上げして60歳くらいにまた悩まされたりしたら辛そうだから、考えようと思った。

「生きる意味」について考えようと思ったら、意味という言葉は何なのか、言葉とは何なのか知る必要があると思って、小説哲学書を読んだ。

「生きる意味」を問うてしま自分を知る必要があると思って、心理学神経科学の本を読んだ。

暫定的だけど、腑に落ちる答えは得られた。

種としての生存確率をあげられるように生物進化してきた。外界や自分の状況を組み合わせてシュミレーションすることで、より良い意思決定ができるようになる。そのシュミレーションを行う上で、世界事象を表す概念必要だ。概念文字という記号が結びついて言語が生まれた。

意味、つまり世界説明する言語の中で最も根本的なモノ、を求めてしまうのはこのシュミレーションを行う機能暴走だ。あるのはただ世界だけで、それを粗く写し取った言語がある。言語があって世界があるわけではない。

僕は「生きる意味から開放されたと思った。

意味は無いけど世界はここにあるのだ。ぐるぐると回り続ける思考の中にいて世界を感じられないは不幸だ。美味しいワインを飲んでも、好きな女の子セックスしてても、とりとめのない考えに囚われて、その心地よさを味わえないのはどう考えたって損なのだ

昭和文豪達は不幸だ。自意識をこじらせた不幸な人間たちを書き続けて評価されるなんて悲しい話だ。

巨大なペニスになりたい。ただ感覚だけの世界を漂いたい。それは動物的で人間らしく無いように感じるが、思考することこそが人間らしいのか?人間は肉体を軽視しすぎてこなかったか機械学習のおかげで人間思考なんか大したものじゃないことがわかってきた。産業革命で肉体が過小評価されるようになったんじゃないか

あなた幸福ですか?美酒を、セックスを、この世界ありのまま感じることができていますか?

文章を書くことのストレス軽減作用はすごい

特にからっぽにしてノリと勢いだけで書いていく奴

構図とか考えないで書くから途中で「やっぱりここ削りたいな(足したいなetc)」

みたいにいじくり始めて結果として日本語としてもおかし文章ができる

多分理系には向いてない 我慢強さが足りない 書いてる最中は集中できてるみたいなんだけど

「それは工程ですか?上長工程ですか?」

無差別kiss爆発後 「そうだと聞いている」

「oh...hell see...」

「こういう文体中学生で飽きておくべきだろう」

「楽しそうだったから...」

「才能とか運とか別の分野での実績とかがあった上でだからね?甘いよ」

部下、号泣

工場にむなしく響く嗚咽 彼はリフレインに心を押しつぶしされがら未来の事を思う

彼には何も残されていなかった 時給870円 37歳独身 普通免許AT限定

今日も帰ったとて松は空いた合成零度焼酎の空いたボトルバナナの形をしたビタミン剤、安物のVRセット

20代のころ中古で買った彼の49量子ビット内蔵型VRセットは

機械学習活用した商品開発を創業45年の駄菓子屋までもが使う2014年において

ハードオフで「動作可」か「動作不可 視神経接続端子が壊れています」の二つで50円しか値段が変わらないような産廃

今日も彼は1820年代の学園物ライトノベルベースにした4dvrゲームに没入する。

たまにヒロイン目線があらぬ方向へ飛ぶ 恐らく後3桁時間ほど通電すればこの機械に再び電流流れることはない

酒も入っていたせいか、彼は10分足らずでVR酔いになり 下半身だけこたつに突っ込んで(もちろんパンツは脱いでいるぞ)寝落ちした

次の日彼は有線wifiにつながれて事切れていた 今年に入って67283494974582人目のクローンの死であった

2018-01-12

https://tkng.org/b/2018/01/12/us-software-engineer-salary/

私も機械学習ではなくシリコンバレーで働くWebエンジニアだけど、年収は43万ドルくらいだ。日本円にすると4800万円くらいだろうか。

内訳は、base salary と annual bonus で合計22万ドル、restricted stock unit で21万ドル報酬体系はリンク先のブログで書かれているのとほぼ同じ(よく調べてあると思った)。

生活費が多少高いのは事実だが、給料が5000万円弱あると、正直どうでもいい。シリコンバレー生活費が高いから、といって溜飲を下げるのは単に現実を知らないからじゃないのと思う。

私が特別に高い給料をもらっているということはなく、同僚もみな同じような仕事を同じようにゆるゆるとやって、私と同じような給料をもらっている(はず。職種ジョブレベルが同じなので)。給与水準が高いというのはそういうこと。私もアメリカで数年仕事をして給料がすごい額になって驚いたのだけど、日本との差はネットで噂されているレベルより遥かに大きいというのは、もっと知られたほうがいいと思うよ。昔は私もシリコンバレーではエンジニアに年1800万円も本当に払っているのかどうかのレベルで疑っていたんだけど。

2018-01-06

anond:20180106082641

東大医卒とかの人なら片手間で機械学習勉強して仕事にできるレベルになる印象があるけど

そういうフィールド勝負する気ないならぬるま湯お仕事子育て頑張ればいいんじゃね?

2017-12-17

anond:20171217183108

アドバイスしておく、大学院には行くな。修論はまともに書けると思うな。

大学院が決定しているなら、行っても中退できるようにインターンとか行きまくって技術力付けまくって中退でも採ってくれるところに潜り込め。

なんなら起業できるレベル技術力とアイデアを貯めておけ。

ある程度プログラム機械学習まわりのことができるのなら、javascriptやらフレームワークやら勉強して1年かけてでもいいかおすすめはてブ記事提示してくれるウェブサービスやらブログ記事はてブコメントニコニコ動画みたいに流れてくるウェブサービスやら作ってみろ。

Web系の会社中退とか気にせず技術力だけで採ってくれるところ多い。

なぜ私の研究はつらいのか

### なぜ私の研究はつらいのか

最近研究がつらい.終わって欲しいというよりはやっていて楽しくない,苦しいという気持ちに近い.

最近はつらいつらいとTwitter(の鍵垢)で呟いていることも多い.

しかし呟いたところで何も変わりはしないので,なぜ研究がつらいのか,自分なりに考えてみた.

一時は研究をやっている意味がわからないだとか言っていたけれどよくよく考えるとそれは副次的ものであることがわかった.

その結果を以下に述べる.

#### 小中学校時代

なぜ小中学校時代の話なのかと思われた方も多いだろう.理由は,研究がつらい原因を探った結果それは自分人格と大きく関わっていることがわかったかである.読みたくない方は飛ばしてもらって構わない.

本当に怒られることが嫌いな人間だった.学校規則絶対に破らないし,「人が嫌がることはやらない」を過度に解釈してほとんど能動的に人とは関わることはなかった.(能動的に人と関わるとフレーミング問題並みに人が嫌がる可能性を考える必要がある)

ここから分かることは,どうやら自分クズなほどに『傷つけたくない』しそれすなわち『傷つきたくない』らしいのである.飛んだエゴイズムである

#### 高専時代

受動的な自分でも,部活に入ったりすれば友達ができるものであるさらに4年間同じクラスという都合上能動的に働きかけられる友人も増えていった.

#### 大学入学

さて,大学入学すると,これまで受動的に生きてきた私にとっては試練の連続である.成り行きで何もせずとも友人ができていたため,友人の作り方がわからない.サークルに入ろうとも編入という微妙立ち位置のせいで疎外感を感じ辞めてしまった.

しかしここで変わろうと決意したのだろう.学科の控え室に引きこもり,会話になるべく参加しようと試みた.おかげで会話に参加することには慣れ,初対面の人とも会話ができるようになってきた.

しかしここで結局は「傷つけたくない」「傷つきたくない」自分に悩むことになる.初対面の人とは話せるものの,話したことがある人との距離感がわからないのである.この人は話しかけられる距離なのか,この人がご飯に誘っているときについていっても良い距離なのか,この人はご飯に誘っても気分を害さずに来てくれるのか,この人は課題ペアに誘ってもいいと言ってくれるか,この人にリプライを送っても違和感はないのか,などが全くわからずにまた病むことになってしまった.ちょうど1年前の話である

これまで長々しく人生を振り返ってきたが,鍵となるのは『傷つけたくない』『傷つきたくない』自分である.これらが呪いとなって自信を蝕むのである

#### 研究がつらくなったプロセス

研究がつらくなった流れを振り返ってみる.

きっかけは11月,先輩方にテーマについてのアドバイスを伺った時であったと思う.

長い時には1時間以上ずっとテーマダメなところについてツッコミをいただいた.

ここで自分が強い人間なら(まともな人間なら?)そのアドバイスに従ってテーマ改善していた(この場合大きくテーマを変えていた)だろう.

ツッコミをいただいたのはテーマであって,テーマが悪いのである自分否定されているのではない』と意識ではわかっているつもりだった.

しかし私の無意識下には人を「傷つけたくない」論理,いわゆる『この世の全ての不利益当人能力不足』という論理存在するらしく,次のように解釈されてしまったらしい.

こんなクズみたいな論理のせいで,『傷つきたくない』自分は大きなダメージを負ってしまった.もちろん先輩方は何も悪くないし先輩方こそが正しいのである.そのアドバイス勝手に悪く解釈し凹んだ自分こそが悪い.

これで終わればまだ良かったものの,研究が手につかなくなり進捗は発生しないしMTGすらサボってしまった(遅刻ということにしたけれど)あたりからエスカレートしていく.その次の週のMTGが決定的で,ほとんど進捗がなかったことと先週の遅刻に加えて,このままじゃ卒論終わらないよと先生から指摘をいただいたのである自分から見た先生はめちゃくちゃ怖かった.

自業自得のものである.進捗を生まなかった自分が悪いしさらにはMTGをサボった自分が究極に悪い.このMTG後は涙目実装の参考にする論文を読みながら退学する妄想が止まなかった.

この後は研究が非常につらくなった.自分テーマが穴を抱えているという時点で(卒論提出まで時間がなく変更がきかない(と自分では信じ込んでいる))その欠点をいつ突っ込まれるかとビクビクしながら実装をしている.

最近毎日ルーチンが面倒くさい.風呂に入るのも面倒だし入ったとこで出るのも面倒.寝つきも良くはないし朝起きれない妄想がつらく寝るのも面倒だし,朝はもちろん起きれない.

こんな状況もあってか2度目のMTG遅刻(=サボり)をしてしまった.もう半分先生には見放されてるんだろうなという気もする.どこまで被害妄想なのかはわからないけれど.

#### まとめ

すなわち,研究をつらくしているのはクズみたいな自分人格なのである

これを読んだ方は何も参考にならず自分語りをしているこの記事失望たかもしれない.人を失望させる方がよっぽど人を傷つけているはずなのになぜこの記事を公開したのだろうか.

まあどんな卒論でも卒業はできるらしいので少しづつ進めていこうと思う.メンタル回復のため美味しいご飯を食べるようにしてみてもいいかもしれない(最近これが食べたいという食欲も沸かないけれど…).睡眠もしっかり摂るようにしてみよう(家が遠いので進捗を生むためには睡眠犠牲にする必要があるけれど).もう一つ?知らない子ですねそもそも同期とのコミュニケーションすら不安がっている自分にそれ以上ができるはずがない)

アドバイスができるとすれば実装前にテーマについてどこまでも議論しようということであるアイデアを出す段階ではテーマ否定されてもダメージは少なかったので,その時期にどこまで穴を無くせるかが勝負なのだと思う.

#### +α

そもそもこの人格では研究やっていけないどころかエンジニアとしてもやっていけないと思われた方も多いだろう(し自分もそう思っていて病みエスカレートさせていた)

あるエピソードを紹介しよう.自分とある企業に5日間のインターンシップに行った時である機械学習周りでいくつか上司の方に言われた通りに実装を行った.ところが,最後の報告会で技術部トップのような方からめちゃくちゃツッコミをいただいたのである.この時も涙目になりながら頷いていた. しかしこの後「絶対もっと強いエンジニアになってやる」という気持ちが強く湧いてきたのである

なぜ研究がつらい例とこの事例では最終的な結末が異なるのか.これはまだ私もわかっていない.卒論を終わらせたら何か分かることがあるかもしれない.ならば進捗を産むしかないだろう.いつかそれが分かる時が来ると信じて.

2017-12-01

ブロックチェーンとは何だったのか

って言われるまで後何年だろう?

位置づけとしてはP2Pブームを思い起こさせる

こういうのは大体、気づかないところで僅かに使われるにとどまるんだよね

 

ガートナーの分析 ハイプサイクル

https://www.gartner.co.jp/press/html/pr20170823-01.html

ブロックチェーンは「過度な期待」を過ぎ、そろそろ失望に変わる頃だ

(ちなみに今ピークに居るのは機械学習

2017-11-30

研究がうまくいかなかった」も立派な成果じゃないのか

機械学習研究をしている院生なんだけど,精度で先行研究に勝てなくて困ってる.

最悪修論には「こういう手法だと大して精度出ませんでした,理由として考えられるのは〜〜」と書いて誤魔化すつもり.

同じように悩んでる知り合いも何人か知ってる.

でも,これだって立派な成果じゃないのか?とふと思った.

うまくいくかどうかわからなかったことが,うまくいかないとわかったんじゃないか

この結果が共有されていれば,少なくとも同じような手法を考えた人が時間無駄にせず済むだろう.

その割には投稿論文でうまくいかなかったという報告を見たことがない.

そりゃ,「うまくいった報告」と「だめだった報告」では前者の方を読みたいけど,後者だって共有されてもいいのにと思う.

トップ会議通したいとか贅沢言わないから,ネガティブデータも成果として認めてください.

2017-11-27

統計検定一級受験

昨日(11/26)統計検定を受けたので軽く振り返ろうと思います

受験した理由

自分理系修士卒ですが、統計を(もっと言うと数学を)あまり使わない専攻の出身でした。

しかし、思うところがあって就職では違う業界に進み、数理的なコンサルなどをしている会社に入りました。

機械学習の基礎的な意味数学を久しぶりに学びたいと思い、

6月に準一級を受験し、おそらくぎりぎりで合格しました。

そこで調子にのって今回一級を受けてきました。

・一級の勉強方法

公式教科書過去問を買って勉強しました。自分教科書過去問をメインにやりました。

数学がとてもよくできる会社の同期と定期的に勉強会をして分からないところを教わりました。

公式教科書は悪評も散見されますが、少なくとも試験にでる部分についてはよくまとまっていると思いました。

ただ、紙面の都合か、分かりにくいところは適宜ネットや他の本で意味を調べました。

それを読んでこの教科書に戻ってくるとなるほどと思うこともありました。

過去受験した会社の先輩は、竹村先生の本がいいと言っており、

自分も余裕があったらそういう正統派の本も読んでみたいと思っていましたが結局読まずじまいでした。

それから分散分析実験計画は途中から捨てました。

・本番のでき

難易度は去年並だったと思います。二年前三年前よりは簡単になっています

午前の統計数理は選択した3問が全部6,7割のできでした。受かってたらいいなという感じです。

午後の統計応用はポアソン過程問題突撃し撃沈し、二問目は完答、三問目はいけたと思ったら途中から間違っていました。

多分おちました。

感想

統計検定は意味ないという人、意味ないけど楽しいという人、いいよねという人など様々な人が周りにいましたが、

自分にとっては確率論と数理統計の入門になって良かったと思いました。

なんと言っても2か月前には尤度の意味も分かってなかったぐらいですから

・今後

今回統計勉強していく中で、これを基礎にして興味がわく分野がでてきました。

まずはもともと興味のあった機械学習確率過程ですが、

他には、漸近理論情報量基準の話、もっといって最終的には情報幾何につながっていることがなとなく見えました。

簡単なところからいろいろ興味ある分野を勉強していきたいなと思いました。

何か作ってみたいですし、

理論的にはディープラーニング情報量基準が現状ない理由を知れたらとてもハッピーです。

2017-11-22

メルカリ個人情報取扱って本当に大丈夫なの?

世界最大のデータサイエンティストコミュニティ「Kaggle」において 機械学習コンペティション「Mercari Prize: Price Suggestion Challenge」を開催 | 株式会社メルカリ https://about.mercari.com/press/news/article/20171122_kaggle/

メルカリデータサイエンスコンペティションやるってそれユーザーから集めたデータでしょ?

商品タイトルとかカテゴリーから特定個人に行き着いたりしないの?

そもそもそれユーザーが出品したり投稿したりしたデータじゃん。

なんでユーザーに事前に通知もなく勝手にそのデータ使って、しかも誰でもダウンロードできる形で公開してコンペティションとか言ってんの?

せめて通知くらいしてくれないとサービスとして信用ならん。

2017-11-18

SideeXでマッチングアプリTinderの右スワイプ自動化

みなさんTinder知ってますか?

かなり流行してるマッチングアプリ無料で利用できます

元々tinderiPhoneとかandroidアプリデスクトップ版が最近リリースされました

tinderをやっているとプロフィール確認せずにとにかく右スワイプしたいって人は多いと思いますので今日はこれを自動化してみようと思います

とは言ってもプログラミング不要なことはプログラミングせずに済ませたい

なので今回はSelenium IDEの後継SideeXを使います

sideexはchromefirefoxエクステンション(アドオン)なんですが、chrome版は今回きちんと動かなかったのでfirefoxアドオンで行います

要するにめっちゃ簡単だし誰でもできるということです!

映像が重くてqiita上では再生できないみたいなのでtwitterに飛んで再生を推奨

https://twitter.com/supertinder/status/931858473922396160?ref_src=twsrc%5Etfw&ref_url=https%3A%2F%2Fqiita.com%2FHackleberry%2Fitems%2F9e6fca8466e9533997cf

わざわざ文章説明ダルいのでquicktime playerの画面収録を利用しました

qiitaの人たちも記事をわざわざ文章なんてダルいフォーマット使わずにどんどん映像キャプチャしてアップロードしてほしい。ちなみにquicktime playerだと拡張子が.qtからffmpegmp4に変換が必要

あとはtinder画像キャプチャして機械学習に利用したりしたら色々面白そう

年齢と住んでいる場所で絞れるから画像から年齢を判定したり住んでいる地域を判定したりできる。かもしれない。とは言っても画像サンプル数が足りなさそうではあるし、facebookクロールしたほうがうまくいくかもしれない

参考にした記事

https://qiita.com/gluelan2013/items/c21b1a186bc5e56523ee

https://qiita.com/mriho/items/a16b3c618c378efeb58f

https://qiita.com/akameco/items/6ff78b0918e96f871f57

2017-11-13

HPを作れるようになった。次は

まともな職歴がないけど、就職したい!

あわよくばいっぱいお金がほしい!

ということで、取り敢えずHTML5CSS3jQueryWordPressフォトショイラレ勉強した。

そこそこ見栄えのする(と思う)サイトをいくつか作ったり、自作サイトに合わせたWordPressテンプレートを一から作ってみたりした。

 

……が、次に何をすればいいのかわからない。

Web制作は思ったより楽しいけど、最初から作りたいものとかはないし、また新しいサイトを作るのとかはだるい

Rubyでもやればいいのかね?

機械学習かに興味わかないかPython勉強するつもりないんだけど。

 

というか、Webデザイナーって平均年収低いんだね。後から知ったよ……。

2017-11-08

anond:20171108134113

まあでもSE,PGなんかは「手に職」の範疇として考えられていたと思う

機械学習みたいなことまでやらされるとはなー

anond:20171107110105

> ここ5,6年の悩みで最近はっきりわかってきたんだけど、俺いつのころからかどうやって勉強していいのかわからなくなった。

> 一番大きいのは結婚して子供できて自由時間が減ったことなんだろうけど、でもそれ以前から勉強ぜんぜんできなくなったの。

お前は俺かってくらいまったく同じ状況。なので最近ずっと「俺ってもっと優秀な人間じゃなかったか」って思って自己分析してるんだけど、ここ数年で一気にスキルセットが変わったのが大きな原因かなと思ってる。デザインパターンアスペクト指向UMLプロジェクト管理手法、積み上げてきたものはたくさんあるけど、今はまったく使えない。若者より知識ものすごくあるけど、意味がなくなった知識ばかりなので実質的比較をするとほぼ対等。アジャイルクラウド機械学習・・・新しく出てきて若い世代が中心的に学んできた技術存在を考えると、おっさんたちはむしろ若者よりマイナスになってしまったわけ。知識の量は若者より多いのに関わらず。

なので、勉強をするときも「若者よりスタート地点がだいぶ低い」という観点勉強しないとダメだと言う結論に至った。その方法とは、簡単コンテンツを、大量の時間をかけて大量に吸収する、ということ。

後、子供はもう致命的な。特に休日今までは合計で16時間くらいは勉強に使えていたのが0時間になる。一ヶ月だと64時間くらい消えてるのね。勉強できないってより勉強してない。となると、前述の「大量の時間をかけて」が無理ゲーなので、すでに詰んではいる。

> もう俺は嫁さんと一緒にあと20年近くかけて子供2人育てなあかんからITが好きか嫌いか仕事選べる立場じゃねーーーの!

「すでに詰んではいる」と書いたとおりなのだが、これもまったくの真実。「技術ができない人」が「大金を得なければならない」。しかもそれは自分のためではなく、家族という他人のため。その行為は悪ではなく、善。

驚くべきことに結婚して子供ができると「能力の低下」と「収入の増加」を同時に満足させなければならない。そのためにできた制度が、おそらく年功序列であり、管理職なのであろう。そして今はその制度が壊滅しつつある。それでもこの矛盾と戦わなければならないので、結局は能力がなくても若者からお金を奪っていく方法を考えて、どんな手段を使ってもそれを実践していかなければ家族(言い換えると次の世代)を守れない、ということになるだろう。

管理職になる他にも、自分の持ってるレガシー技術を後輩に強制して、自分レガシー知識有効となる土俵議論を持っていくという手もある。いずれにしてもろくでもない。

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

アーカイブ ヘルプ
ログイン ユーザー登録
ようこそ ゲスト さん