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はてなキーワード: 機械学習とは

2017-06-26

変則ルールメインの将棋番組とかやったら将棋への冒涜だろうか

昔、将棋とかトランプとか卓上ゲームとかやって、普通の遊び方に飽きると変則ルールでやろうとか言いだす迷惑子供だった(兄弟相手だったが当然ウケは悪かった)

電脳戦とか藤井四段とかで将棋話題になり、あの時の迷惑な遊び心がうずく

 

バラエティー番組で、たまに変則ルール将棋将棋好きのメンバーにさせるコーナーとかあったらいいな

(端から反対側へワープとか)

対局後は、機械学習したAI同士の対戦を見せる

そしたら人間同士と全く違う戦いを見せたり、千日手になったり、実は先手が100%勝つことが判明したりして、普通将棋バランスよくできてることに感心するのだ

2017-06-12

Qiita記事最近研究レポート多すぎない?

個人的SE領域PM領域デザイン領域の話までは理解できるんだが

論文みたいな方向ってもはや何なんだろう

機械学習プログラムの話も少しはわかる。が最近はそれ以上に無関係大学レポートみたいなのが目につく)

 

しかポエムとか言ってお茶を濁していなく、ドヤ顔で書いているところをみると

割りと本人気づいていない気がする

 

はやく適切なサービスと居場所が登場しますように

2017-06-03

http://anond.hatelabo.jp/20170602180824

pythonWebサーバ側で使われてること知らないのだろうな。

ユーザが使うUX/UIjavascriptだが、バックエンドはすでにpython(根拠なしw)

理由は消去法かな。perlは論外だし、railsは5系を学習しても4系に比べていいことはなく無駄なだけだ。

ついでにrailsrubyじゃない。

python機械学習と相性がいいし、かっちり作るのに向いてるし、可読性が高い。

2017-06-02

http://anond.hatelabo.jp/20170602182021

スクリプト言語として人気になったのは機械学習ブームが起因

htmlに埋め込むってMVCViewの話?それだったらdjangoテンプレートエンジンでも他のやつ既に確立されてるぞ

そうじゃなくてjsみたいに埋め込むっていう話?どっちみちお前は頭がおかし

2017-05-30

研究倫理なんて習ってねーよ

当方、そこそこ規模の大きな私大工学系4年生。研究室では一応機械学習いたことをやっている。巷では某事件であれやこれやの議論が活発で、引用の仕方がまずいやら研究倫理配慮に欠けるといった話を聞く。そこで、論文著者と同じような立場学生として読んでいて思ったことがある。

引用の仕方は習ったけど、研究倫理って勉強したこともないし、勉強する機会もなかったぞ?』

この問題は次の二つから発生してるんだと考える。

1,工学系の院生意識ってそんなに高くない

研究室サークルの先輩を見ていて、「研究者」になるいう意識があるのかな? という事がしばしばある。それも仕方がない話で、現状工学系の院って「学部卒だと文系と肩を並べて就活する羽目になるのが嫌だから修士を取って開発職として拾ってもらうか」という意識で進んでいる人も少なくない。院進学が「研究者になる」という意識ではなく「単純に学歴アップのために進学する」ような感じだ。今回、社系の研究者Twitterブログなどで引用の仕方の問題点などを取り上げているが、そもそも社系の院って「研究者」になる気がない限り行かないところであって、その辺で「院進学」に対する意識の違いがあるんだろうなあとは思った。もちろん自分たちがやっていることが「研究であることはよくわかっているのだが、「研究者である意識はないのではないかな、と感じる。

2,研究倫理に関して大学講義で取り上げていない

そもそも大学高校中学じゃないので「必要ことなら『教えてもらってない』は通用しない」というのはよく分かる。しかしながら、理系院生の現状意識は前述の通りなので、それではすこし無理があるだろう。それより研究テーマに対しての学習で皆あっぷあっぷだ。「研究倫理」について取り上げる教育の場って学生実験の場が適当なんだろうが、理工系学生実験課題が与えられて延々実験して解くようなものが多いので、そもそも研究倫理とか以前に研究室に放り込まれるまで「実験設計」というものをしたことがない学生が大半だ。文社系だと学部レベルでもフィールドワーク研究設計などを自分でやるから、おのずと調査対象に対する配慮などを通して「研究倫理」を学ぶことが多いのではないかと思う。ちなみに、技術士資格の絡みで「技術者倫理」という授業は開講されているのだが、聞きに行ったところ技術者として作ったものにどう責任を持つかという話で、研究の話ではなかったように記憶している。もっとかのぼると高校時代にちろっと触れたような気もするが、それは「遺伝子組み換え技術に関する生命研究倫理」であって、今回「データを持ってくるだけでも研究倫理が問われることもあるのか」と初めて気づいた次第だ。「研究室に入ってから指導教員に教えてもらえれば」という話もあるが、正直指導教員間にも学生指導の熱意や認識の差を感じざる終えないで、不安が残る。(今回の一件も、指導教員が発表前に気づけばこんなことになってなかったんだろうし)中高大と「正しい引用の仕方や図番の振り方、『コンピューター』と『コンピュータ』が混在しているようなレポートを書いてはいけない」「実験中に火事を起こしたり使った液体を外にばらまくな」とは習ったが、「研究によそのデータを用いて、それを処理するとき留意点」などは習っていないし、この問題が明らかになるまで自分も考えたことがないことであった。(これは自分の推測だが、論文著者も「データとして使ったなら引用元として示さなければ『ならない』」という意識があったのでないだろうか)

乱文ながらしがない私大の一大学生として思うところを書いた。ある種工学系って就職予備校だよなと。(この話題は本題からそれるが)そこの学生自発的研究倫理を学ばすのって無理があるような気がする。もっとも、倫理感なんて言うものは学ぶものではなく養うもので、「習ってねーよ」というものでもないかもしれない。しかし、学部修士課程社会に出ようと思っている人間にとって、「自分名前ネットで悪評立っている」というはどう考えても就活に響くし、そういうリスクがあるのであれば学会発表もおちおち出来ない。そういうところでは工学系の研究者のみならず、これまで個々人の思想プライバシーも含みうるデータをを取り扱って研究していた社系の研究者の知見を生かして、今回の件であれば人工知能学会の方でも指針を示してもらえると我々学生安心して発表で出来るのではないだろうか。

2017-05-29

http://anond.hatelabo.jp/20170528113521

◦こんな強弁をするようでは研究者を信頼できない→無断引用とか支部作品公表されてないとか言い張るオタクをどうにかしてから研究者の自浄作用を問うてください

オタクがいることと研究者の自浄作用に何が関係あるんだ、手法倫理的問題があると思えば自浄しようとする、思ってないならしないだけだろ

機械学習ってことはビッグデータ解析にも触れていくだろうし、個人情報の扱いに不信感持たれてしまうとひろみちゅ砲飛んでくるぞ

PSにより見え方が変化する容姿に着目した不体裁な顔のフィルタリング

Web上に投稿される写真画像の中には投稿者によって、非美形な容姿特に顔の輪郭や凹凸がぎこちないものはそのまま掲載されず画像加工ソフトにより編集されることが多い。本研究目的画像加工ソフトPhotoShop等)を用いて表現されている本来は整っていない顔に対してフィルタリングを行うことである

提案手法では美形・非美形な人物の顔が含まれ画像ドメインごとに収集およびタグ付け、加工度合いごとに機械学習し顔の分類器を作り,不体裁な顔をフィルタリングする。提案手法有用性を評価する実験ネット収集した「サンプル画像と(会員登録して見られる)実際の映像とで美形さが異なるAV女優」Top10を使い行った。

立命館pixiv論文問題的外れ批判

人工知能研究者人工知能学会にも参加したし、件の論文の著者の1人ともご挨拶した。倫理的問題はあるとは思っているが、色々な批判の中で、次の的外れ批判をよくみる。根本的に、機械学習理解されていないのだなぁ、と感じる。機械学習は、平たく言えば、人間判断機械に真似させる手法総称だ。まず、人間判断の模範を示してやって、どれだけ正確に人間の真似が出来たか、が性能評価になる。これだけわかっていれば、下記の2つが的外れであると分かるはず。

わざわざゾーニングされている小説対象にする必要があったのか批判

ゾーニングは人力でなされている。つまり、そこに、人の判断が入っている。誰かが判断して、これはR-18だね、青少年にはみせちゃいけないね、と判断している。ゾーニングされている小説からこそ、人間判断が反映されていると言える。機械ゾーニングすべきかゾーニングするべきでないか判断させるために、人間の真似を機械にさせるのが最終目的なのだから、既にゾーニングすべきと人間判断した小説対象にするのは、むしろ当然。

たった10サンプルでは少なすぎて何も言えていない

これも、的外れ批判問題は、「直接的に性的とわからないような表現機械識別する事ができるか?」ということ。単位表現であって、小説の数ではない。10サンプルでも、小説であれば、多数の表現を含む。今回の研究では、表現の例の数が問題であるし、ほとんどの表現について、表現性的かどうかは、小説の内容にかかわらずに表現だけから判断できる。なので、極端に言えば、表現多様性さえ確保できれば、1サンプルだって構わない。たとえ1小説の中に含まれ表現の例であったとしても、青少年が見られる場にそうした表現が出てきたら不適切なことにはかわりはない。つまり、この論文は、小説を「性的表現集」として使っているわけだ。小説の内容自体について論じているわけではない。直接的に性的とわからないような表現には、どのような表現があるのかを知り、そうした表現識別できるかどうかに関心があるわけだ。

問題が、「小説の著者を当てよ」とか、「当該分野の小説表現の傾向を調べよ」であれば、10サンプルでは少なすぎるという批判妥当だと思う。けれども、今回の研究は、「表現をうまく識別できたか」だけがポイントなので、多様な、非直接的性的表現が含まれている例として納得できれば、別にサンプル小説数はどうでもいい。

もっとも、サンプル数を増やせば、より多様な表現が得られることは容易に推察できる。より多様な表現を真似させた方が、機械学習の性能は一般的には向上する。しかし、結局、どの表現も検知・除外することが求められるのであれば、10サンプルに含まれ表現も検知・除外できなければならないことにはかわりない。

2017-05-28

もしもコードが書けたなら

機械学習コンビニ店長のあの独特の文体を覚えさせたい。

そしてネットのどこかにいるコンビニ店長を見つけたい。

2017-05-27

僕の見た情報系の研究室Webデータ利用(例の論文に対する反応)

PixivR-18小説データとして使った論文炎上している

現在議論収束してきて倫理的問題があった可能性があるという話になっている雰囲気がある

二次創作小説を研究目的で引用することは研究倫理に反するか

立命館大学の研究者による「pixiv論文」の論点とは──“晒し上げ”批判はどれほど妥当なのか(松谷創一郎) - 個人 - Yahoo!ニュース

この論文の件で著作権的に「引用するとき許可を求めろ」「データ分析に使うとき許可を求めろ」という話がたくさんTwitterに書かれているのを見かけた.通常の研究データ利用でそうなるのか?と疑問に思ったので,過去学生として情報系の研究室所属していた時の自分経験理解について書く.法律について詳しいわけではないのでこういう雰囲気でやられているのか程度のものだと思ってもらいたい.法的な誤りが含まれていたら指摘していただけると嬉しい.

研究利用するとき許可を求めるか

データマイニング等の分野ではWeb上のデータをあつめ研究目的で使うのが普通になっている.

個人経験の話になってしまうが,Web上に公開されている情報研究に利用するとき許可を取っている機会を見たことはほとんどないし,Web上のテキストクロールして使っている論文データセットの作成に関してそういったことに言及しているものもあまり見たことがない.英語論文でも論文自体にそういったことが書かれているのを見ない.つまりWebサービス上のユーザー投稿研究に利用する場合でも,Webサービスユーザーどちらから許可を取らないのが日常的だった.

もちろんデータセットを作ることが目的である研究,作ったデータを再配布する場合においては許可を求めているのを見かける.

通常はユーザー情報匿名化したりするものではあるが.

僕の理解では,公開情報を使ってデータ分析をする場合データを再配布しない限り著作権的に問題はなく当然著者の許可はいらないものだと考えている.

伝わらないたとえ話をすると,データ研究に使うのは本の感想を書くようなもので本の中身を転載・再配布したら問題になるがその本について感想意見分析を述べるだけなら著作権的には問題にならないと認識している.

今回問題になったPixivのような会員登録必要Webサービス場合公開情報にふくまれるのかはグレーゾーンかとも思われるが,自分意見としては誰でも登録できる会員数2000万人以上のサービスの会員全員が見ることができるデータなので公開情報に準ずるものだと考えている.

規約によって引用制限されるのか?

規約転載禁止されているか引用禁止である」という話もTwitterで見かけたが,規約中で引用が禁じられていない以上引用可能であるはずだと思われる.

仮に引用規約禁止されていた場合には話が多少変わってきて,規約法律でどちらが優先されるかは議論余地がありそう.究極的な結論を出すには司法判断必要になる可能性がある(法律に詳しい人の意見を聞きたい)

今回の場合にはR-18コンテンツを全年齢の場で引用していたのでその点がどうかという意見はわかる.

もちろん引用する場合は出典を明示して無断で行う.ただしデータセットとして使ったWebテキストからの用例としてごく短い抜粋などについて出典を明示するのはほとんどみない.

倫理委員会研究ときに通すのか?

ちなみに「人間対象とした研究の時は倫理委員会を通せ」という話も見かけたが情報系でそういったものを通すので自分が見かけたことがあるのは,被験者に何か作業をしてもらいその人間状態を計測するような研究ぐらいで,Webテキストを使った研究については見たことがない.

終わりに

もちろん僕が経験した研究室大学,分野の話なので場所が変わればルールも変わるだろう.

今回の論文の件で法律に詳しい方が詳細な解説をしてくださったり,研究利用する側に法的な問題があるのであればそれが周知されると嬉しい.

追記 機械学習モデルの配布はどうなのか?

ブックマークコメントにPaintsChainerはどうなの?という話があったので追記します.

私見では機械学習学習されたモデルの配布は元のデータを過剰に再現するようなものでない限り問題ないと思われます

以下の法律事務所ブログにいくつか記事があるので参考になるかもしれません.

http://storialaw.jp/blog/2718:title

http://storialaw.jp/blog/2761:title

2017-05-26

二次創作小説研究目的引用することは研究倫理に反するか

http://anond.hatelabo.jp/20170525145352

どちらかというと大学側に同情している情報系の院生なので,以下の内容はそのようなバイアスがかかっていると思われます

論文自体について

個人的感覚では「インターネット上に公開したもの分析批評対象となる可能性がある」と思っているので,この点について著者を責めるのは難しいと感じます

オタク的に言えば、「任意作品は,2次創作対象となる可能性がある」程度の感覚です.ここで大声を上げすぎるとブーメランにならないのかとヒヤヒヤします.

公開した論文は必ず批評・文献の対象となる可能性があり,それに際してわざわざ許諾を取る必要はなく,必要があってはならないと言う文化存在するのもその一助となっているのではないでしょうか.

一方で,論文趣旨に対し,「対象作品の作者は誰か」「対象作品種別BLか・そうでないか」は重要情報ではないため,わざわざ記述する必要もなく,当てつけのように受け取れるとは思います.著者はそこまで考えてないと思いますが.

論文再現性を考えると,pixivランキング過去のものも参照できるので,「201x年y月aa日〜bb日のウィークリーランキング上位10小説対象とした」程度でよかったのではないでしょうか.

また,「自分の公開した論文想定読者以外の人間に突然有害と言われ不愉快だ」という点においては,研究を行う側としては気をつけていかなければならないと思いました.「猥褻表現フィルタリング」くらいが妥当でしょう.

もしくは「pixivって男子に人気で見ても男同士の小説がかなり混ざるので,(実用の為に)分類したい」くらいですかね.個人的にはこの問題があるのでノクターンノベルズの方が好きです.

大学学会側について

一般の方を名指しをするなら許可を取ろうね,くらいの話で収まってほしいと思います.何か法的に明らかに危険だ,とは感じないので……

学生処分みたいな話になったらさすがに大学の上の方々の頭の中身を疑います

pixiv側について

「うちの客が不愉快になったんだけど」以上の対応は取って欲しくないです.pixivは内部で多少機械学習を行っているようなので,あまり極端な対応は取らないと思いますが.

もしくはこれを機に,匿名処理を施したデータセットの販売なんかを行っても良いんじゃないかと思います

オタクとして

インターネットには気をつけよう.

学生として

このような研究は,当然pixivが内部でやっていると思われるので恐ろしいテーマ選択をしたな,と思いました.研究途中にpixivが何かを出してきたらどうするんだろう.

そもそもエロ隠語表現機械学習於いてpixiv女性向けBL官能小説サンプルにする必要がなかった。

子供ネットアクセスしてうっかりアダルトサイトを見なくて済むように機械学習で予めブロック出来るようなシステム構築のための論文ですよね。それなら普通にGoogle検索などから出てくるサイトからサンプル取ったほうが良い。

普通にGoogle検索小説本文がひっかかる、ログイン不要な「ノクターンノベルズ」とかでよい。というかむしろそうしないと意味がない。

http://anond.hatelabo.jp/20170525145352

2017-05-22

NAVER投稿者賠償責任負わせた、NAVERひどいみたいな論調になってるけど、なんか違和感ある。

確かに「著作権侵害をせずに人が呼べるようなコンテンツを作ることが実質無理ゲーだったにも関わらずサービス提供していた」ってとこには非があると思う。

でも「ユーザー投稿サイト投稿された情報責任は、投稿した奴が負う」ということ自体否定するような意見見ると、それ無茶じゃないか?と。

運営者が投稿責任を負うとすれば、投稿は表示前に全件監視しないといけなくなる。

それもポルノとか直感的に対応できるやつじゃなくて、著作権侵害でないか調査するのは手間がかかる。

Ingressポータル審査みたいに投稿から表示されるまで下手したら年単位時間がかかるサービス、誰が使うんだろう。

機械学習でやれ、って言われそうだけど、少なくともGoogleでもコピーコンテンツを適切に自動BANできてないんだから無理だろって。

もしかして企業なんだから金払えよ」ってこと?

でも、そのコストは悪いことしてない一般ユーザー転嫁されるわけだけど、それでもいいんだろうか?

2017-05-12

機械学習みたいに警察裁判官が大量のデータ学習して

はいこれは痴漢ですねこれは痴漢ではないですねが成立するんだったらともかくさー

2017-05-10

http://anond.hatelabo.jp/20170509235824

人を使うよりAIを使った方が安いことが原因で追従しない会社落ち目になる

価格競争で負けるから

結局コネあってもコネ使う会社利益率が下がるから買い叩けるベンチャーに負ける

AIが安くなったことには以下の理由がある

・前は紙で情報を処理していかAI必要教師データを処理するのにとても時間がかかった

ハードウェア進化により処理能力(フロップス)に対するコストが下がった

ディープラーニングの成長により、前時代機械学習より容易にアルゴリズム作成可能になった

2017-05-08

【最終警告】ぼくはプログラミグで人類抹殺計画を考えている

ぼくは人類が滅亡すればいいと思っている。そのための計画遂行

するためにプログラミング勉強している。

ていっても目下殺したくてたまらない人もいないし、無差別殺人をしたいとも思わないし、志願兵になって戦地へでむこうとも思わない。ぼくがしたいことは個体抹殺ではなく、人類という種族を消し去りたいのだ。

あゆっくり語っていきたいと思うので章立てにしてまとめてみた

・なぜ個体ではなく種族を殺そうと思うのか

・どのようにしてプログラミング人類を滅亡させるか

・どこまで本気なのか

・ぼくも人類滅亡させたい人と思う人はどのようにしたらいいのか

なぜ個体ではなく種族を殺そうと思うのか

できれば今この手で人類抹殺したい。

が、できない理由複数ある。

まず人を殺そうと思ったら権力と金がいるし、そもそも多くの人を殺せない。だって原爆ですら 20ちょっと津波ですら 1 万人。これじゃぜんぜん足りない。

人類は60億人もいるんだぞ。

しか原爆を10個打てば地球崩壊するというが、そもそも原爆を打てとそそのかすほどの権力もない。

キム家やドナルド家に生まれたわけでもないし・・原爆を自ら設計するほどの学力がない。

東大法学部にいって人脈をつくり総理大臣になりたいとも思わない。

しかも人を殺せば犯罪になるじゃないか。捕まるのはいやだ。

しかし気づいたのだが、生きてる人の命を奪うのは犯罪だが、生きてる人をゆっくり殺すのは犯罪じゃないんだ。

さらに生まれてくる子供の数を減らすことも犯罪にはならない。たとえばブラック企業ゆっくりとした殺人だろう?ストレスと過労で寿命を縮め、人をゆっくり殺す。

一人っ子政策も、いま生きている人をころすのではなく、生まれてくる人の減らす。どちらも犯罪にはならない。しか人類滅亡までの時間を縮ませることに成功している。



どのようにしてプログラミング人類を滅亡させるか

これは簡単。性欲を殺し、愛をころせばいいのだ。そうすると人を殺すことはできないが、生まれてくる人を減らすことができる。

そもそもなぜ人が子供を産もうと思うのかというと、その根幹には性欲、つまり H がしたいという欲望が先行している。

アルファベットもそうだ H I J 、つまり愛の前にHがある。愛は性欲の副作用なのだ

じゃあすべきことは性欲を消すことになる。が、それは難しい。

性欲を人類から消すことはたぶんできない。だから性欲を人ではなく別方向に反らすことを考えよう。

AV とかエロ本の出現により性欲を人からバーチャルへ移行することに成功している。現にっ草食系男子などという言葉跋扈している。

これは性欲を人ではなくバーチャルへそむけてしまった成功であるしかしまだ足りないもっともっとリアルさがほしい。しかも愛を向けるには AVでは足りない。AKBアニメも一方方向過ぎる。

じゃあどうするか。 AI だ。人工知能なのだ。人

工知能で人間そっくりの AIあい)子ちゃんを造れば、人は愛すらもバーチャルへ向ける。だからそのためのソフトを作り出したいのだ。そのためにはプログラミグをし

らなきゃならない。

どこまで本気なのか

これは明言するのは差し控えたい。というのも宣言してしまうと国家転覆罪抵触するおそれもあるし、ちゃかした答え方をするとだれも信じてくれないからだ。

ただ、やることはやる。こう宣言しておきたい。

地球を滅亡させることはしない。だが、人類滅亡計画はいまや誰にでもできるようになったことを考えると、俺にもできるんじゃないか、と思う人はいるだろう。。。

目を閉じて考えてほしい。いま北朝鮮ミサイルを打とうとしている。もし打てばアメリカ報復行為にでてくる。でてきたらアメリカさらミサイルを打つ。仕返しする・・・・つまり戦争がはじまるのだ。

じんるいめつぼうなんて別にしようと思わなくとも、自然に発生するものだ。このことを頭にいれておいてほしい。





ぼくも人類滅亡させたい人と思う人はどのようにしたらいいのか

これが本題である。この記事を読むとだんだん人類滅亡に加担したくなってきた人もいるかもしれない。いやなあいつを消すことだってできるんだ。

じゃあどうするのか。答えは1つ。プログラミング勉強するしかないのだ!! *´艸`)

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プログラミング勉強したいけどわからなーい(´;ω;`)ウッ…

小学校ときやったけど忘れた Orz

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機械学習プログラミング

2017-04-22

C++/Perl/Rubyゴミ

分かったのは言語の多機能さというのは、一点水準さえ満たしていれば、それ以上足しても生産性寄与しないという事

自分しか使わない、最初書くときに限れば書きやすいと思うこともあるが、それ以上に保守性を落とす

ライブラリを利用したり他人コードを読む機会の方が多い昨今マイナス要素でしかない

perlスローガンだかに "There's More Than One Way To Do It." というのがあるらしいが、読む側からするとたまったもんじゃない

演算子オーバーロードされてるかも?モンキーパッチされてないかな?等々あれこれ想定しなきゃいけないのが苦痛しかない

スラムダンク流川が沢北を抜いたのも

パス選択肢を見せた事で沢北が集中できなくなってしまたか

それほど選択肢が多いということはストレスになる

Rubyゴミ

DSL(笑)が良いと思ってるのは最初だけで、最終的に負債しかならない糞コード

統計機械学習系のライブラリが皆無で先細りのイメージしかいかRailsと一緒に心中ください

Perlゴミ

リスト評価スカラー評価とか意味わかんねーくくりもtie変数アイディアは糞中の糞

Perl6にいたってはわけわかんねー演算子オンパレードで悪いところをさらに悪くした感じ

C++ゴミ

テンプレートマクロboostも何もかもダメ意味不明

オーバーロードされまくりコードなんてどっから読んでいいかわかんねーよ

こんな意味不明なことを覚えていられるほど人生長くない

結局PythonとかGo言語現実的な解で黒魔術のある言語なんて意味ない要らない使わない

2017-04-21

「今そんなこと勉強してる場合じゃないですよ」って言われてしまった

趣味統計機械学習勉強している。

その事は(誰も気にも留めないけど)社内でも公にしている。


で、今日とうとう「統計なんて勉強してる場合じゃないですよ。社内がこんだけヤバいんだから」と言われてしまった。

まぁね、俺も休日時間を取って学んでる最中に『いま俺はこんな事をしている場合なんだろうか...』と不安になることもあるよ。

マネジメントとかマーケティングとか、俺の直近の業務のために学ぶべき事があることも知ってるし、不器用ながらそっちも学んでるつもりだよ。


ただ『生きてる限り何かを学び続けるのが俺の人生だ!』ってくらいに考えてる俺にとって、少しでも学びたい気持ちがある物事を学ばないってことは出来ないんだよ。

ま、今日の事については「お前使えねぇな」って言われてるってことなんだろうけど、


そんなことよりコレを読んでるみんなが最近新しく学び始めたことって何?

それを知りたい。

2017-04-16

機械学習をかじりはじめて

人間が知能を使ってできることを機械的再現する技術ことなのかな、という印象を受けたけど、将棋とか囲碁では人間を超えているようだし、まだ全貌がよくわからない。

あいうのって機械学習とは別物なの?

とりあえずデータ判定系の仕事は全部AIに取られていくんだろうなってことはわかった。

そういうのってそもそも仕事としてはつまらないし、つまらないことは機械やらせる流れ自体は悪くないように思える。

このくらい雇用に影響あるからこういう社会的問題が起こるよ、というインパクトの大きさがよくわからないので、どのくらい受容していいのかもわからないけど。

とりあえずわからないことだらけなので、もっと色々学習してみようと思った。

2017-04-12

残業禁止を叫ぶ雑魚

残業禁止議論をすると、いつも「残業するやつは無能」とかいい始める輩が表れるけど、

毎回、必要以上の努力が出来ない雑魚がイキってるな(笑)しか思わない。


君ら、そもそもを勘違いしてるようだけど、仕事ってのは本質的に不合理なものだ。

ルーチンワーク化された事務"処理"なんかの話ならまだしも、企画や開発や営業なんかの新規開拓する業務本質的合理化不可能だ。

そのあたりを上手くやるためのいろんな上手い方法(統計学ビッグデータ機械学習なんやかんや)もあるけど、それを使いこなしたところで本質的合理化が果たせるわけではない。

どうやったって最後最後には、解があるのかわからない中で総当りで潰していかなきゃならないような泥臭い非合理にぶち当たる。

しかも、その泥臭い総当りは必要最低限の努力であって、「新規開拓する」ためには総当たりの外側に対して、如何にアタックしてくかが重要になる。


勝手に悦に浸って残業する人を見下す雑魚。お前らのその残業への卑下の裏返しは、残業をしたくない(できない)、必要じゃない仕事をしたくない(できない)自分性格に対するコンプレックスだろ。

直接には自分業務関係ないようなことにもとりあえず興味を持って手を広げてみるとか出来ないだろ。

お前らのほうがよっぽど会社にとってお荷物だと思う。


なぜ君たちは、必要以上の努力がいらない、お得意の合理化()で業務を完結できる一般職バイトにならずに、総合職を目指してしまったんだろう…。




最後予防線引いとくけど、体や精神ぶっ壊すような長時間労働の話は別だし、経営側の問題でクソみたいな業務が糞詰まりになった挙句残業の話とは別な

2017-04-09

経済格差による情報格差の一例かな?がんばって。

長く書きますお金の話の経験とかも、少しでも参考にしてください。

話に一個ずつ答えてく

10年前のVistaが搭載されていた頃の家電量販店で一番安かったCeleron 1コア メモリ1GB グラボなしノートからプログラミングに向いてないのかもしれない

4年前になるけど、高校生の時は1万円くらいのパソコン中古で買って、使いにくいのを我慢してて、実際損だったなと思うこともある。

お金のない環境を整えられない学生はつらいよね。明らかに札束で殴れず時間を使って損してる。

twitterできないメインで使えないのもまず、重すぎるからっていうのもありそう。

スペックが足りてなさすぎる。まずは6,7万出してスペックを整えよう。

すごい人たちについて

すごい人たちは幼少の頃からパソコンがあって、パソコンをいじるだけの時間があって、承認されてる。

しかも、コミュ症だとかなんだかんだ言いながらも、ネットではきちんと弾けてるし、人望もある。

彼らを理解するのはすっごく難しい。

経済格差が多すぎて、彼らが積んできた経験と持っている環境が違いすぎるから

プログラム自体数学を解くようですごく楽しいのだけれど、なぜ苦しい勉強をしながらプログラムをずっとやっていられるのかわからない。

環境はMac(高すぎて揃えるなんてとんでもない)じゃないから、先人たちの簡単に手順化された知恵を受けづらく、プログラム環境をととえるまでが大変だし、

ライブラリ関係エラーコード自分の力で、ライブラリを見つけに行かないとダメで、ウェブ検索しても彼らよりもずっと時間がかかる。

そこをきちんと理解したうえで、自分がどこまでやりたいのか、どうしてやりたいのか

自分プログラマに向いているのか、考えながら、勉強していったほうが良い。

私について

ちなみに私はプログラムを解くの好きだったし、ある程度は得意だった。

ADHD自閉症混じってるから、だから職人的なことをやりたかったし、テストをかけば不注意で大きな損失を出す可能性も低くなる。

からプログラマを目指しているし、プログラマとして就職するつもりなんだよね。

twitterで有名な人てやっぱりSランクとか余裕なのかな

プログラマレベル

私も無名で、プログラム力的にはpaizaのSランクは、後ちょっと足りない、運が良ければ成功するんじゃない?ってレベル

イッタランドのすごい人たちは目指すと疲れるだけなのでほどほどにね。

彼らは多分余裕綽々でS取れる。

paizaの出題は競技プログラムの一種で、競技プログラムっていうのはある程度出題の仕方が似通ってる。

複数回解いていると昔に残ったコードとか再利用できたりするから有利になるっていうのもある。

ゲームで例えるとRPG好きな奴にFPSやらせても全く活躍できないけど、FPSが得意な奴に別のFPSゲーやらせてもできたりするでしょ。

開発のジャンルの違いがあることは覚えといて。

VirtualBox上のubuntuMySQLコンパイルすると2時間20分ぐらいかかった記憶がある。

開発環境OSについて

Mac買えなくて開発環境として選ぶなら,windowsよりlinuxのほうが良い。

windowsだと環境整える前にストレスやばいし、パソコンが死んだ場合ストレスやばい

あと、古いパソコンだとUSBブートができなかったのも割とめんどくさかったし、回線がめちゃくちゃ低速だったから、ISOファイルダウンロードに半日かかってたかな。

ubuntuは良いんだけど、スペック足りてない。

VirtualBoxはすごいスペック持っている人が使うものなので、買い換えないならクリーンインストールデュアルブート推奨。

ubuntuにしとけば、ウイルス系もあんまり構う必要性がなくなるからね。

フリーソフト選択肢は狭まるけど。)

起動にVirtualBox起動に数分待って、端末以外を使おうとすると固まるみたいなことやってると辛さが溜まるから

あとデュアルブートはいいよ

あと、クレジットカード持てないのでAWS上で機械学習するのだけは遠慮したい。

クレジットカードについて

デビットカードでも行ける。

するが銀行に口座を作ってデビットカードを申しこめば、20歳以下でもなんとかなる。(年齢によっては親の同意は必要だけど)

2,3週間かかるけど、デビットカード作っておくことで色々なサービスを体験できるようになるのは選択肢を増やすにあたって重要なことだから是非。

コンビニからお金を入れられるので地方でも安心だしね。


一応著名なプログラマーTwitterフォローしてるけど、ご飯の画像を載せてたり、若者の僕には通じない寒いギャク連発してたり、ロリっぽい画像をRTしてたりと、twitterはメインの情報収集としては利用してない。

SNSについて

ネット上は怖い人もたくさんいるし、まさかりがちょくちょく飛んでくるけど、変にウケる拡散してくれて色々な人が声をかけてくれるのも確かだったりする。

ゆっくり自分の使い方を覚えていけば少しずつ楽しめると思う。

実際、SNSは情報の精度としては当てにならないし、勉強のためってSNSを使うとストレスで辛くなった。

自分好きな人だけをフォローすると精神安定するよ、あとフォロー返しはやる必要はない。やってるとTL荒れるからね。

リストとか使いこなせるなら別なんだろうけどね)

ちなみにここに飛んできた理由ツイッターかな。







何を改善したら昔よりも良くなったかってことだけつらつらと書いていく。


おすすめ度は◎○△であらわす。

ノートパソコンを新調する
おすすめ度:◎
条件:最低で6,7万円のお金必要おすすめlenovoのeシリーズ。
重いけど、コスパは良好比較的安めに上がってキーボードも打ちやすいのが良い。
いまはcorei5, メモリ8GBの使ってて、大体(重めのゲーム以外)したいことはなんとかなる。
SSDはあったら便利だけど、一番重要なのはメモリな。
開発したいなら8GBは必須。
(苦労話:
古すぎてノートなのにキーボード常時接続必要だったり、画像が多いサイトブラウザを選ぶ必要があったり、何よりもIDEが使えなくて辛かった。
windows vistaのupdateで数日固まったりゴミしかなかった。
)

光回線契約にする。
おすすめ度:◎
条件:契約できる年齢か、親の同意(年4万円くらいの出費)が必要
何をするにもまず回線速度が遅いと話にならない。
IDE落としたり、クラウドファイル上げたり、AWS使う時のアップロードとか、音声会話とか。
〇〇をしてみたいと思ったら,ダウンロード時間がかからないことは、モチベーションのためにめちゃくちゃ大切。

(苦労話:
ISOファイルダウンロードするのに半日かかるのが普通だと思ってたけど、
まともな光回線+まともなルータを利用したら、ダウンロードに1時間ちょいになってびっくりした。
特に古いルータだったりするとボルトネックになったりする。
)

ubuntuクリーンインストールする。
おすすめ度:○
条件:linuxで生きていくという覚悟
windowsよりは快適。
他のlinuxISOファイルを焼いたりするときちょっと苦労するかもしれないし、軽いの選ぶと良いかも。
実際普段使うものネットプログラムツールだけだったから、なんとかなったし、ゲーム選択肢強制的排除されるので、
少しはプログラムに触りやすくなるかもしれない。
(苦労話:
エクセルパワポ必要とか言われた時に、officeレイアウトで死んだりする。
資料はPDFな。

買い換えない場合クリーンインストールは↓
昔のパソコンでもLinuxとか入れればそれなりに動くよっていう人はいるけど、やっぱり社会的通信網と平均的なマシンスペックが上がっているせいで、ウェブ自体要求するスペックも上がってて低スペックだとつらい。
ブラウザはw3mとか使って、端末タブを開いてvimで開発してた。
なんでかって言うと普通にブラウザ使うとレスポンスが重すぎたから。
でもその使いづらさの分だけ損してるんだよね。
)

勉強会に行く、もしくはライブ中継を見る
おすすめ度:○
条件:電車代などの交通費を用意可能
できること:
他人に触発されるタイプなら、すごい人たちの興味の方向を見て学ぶ方向が増えるかもしれない。
後は交通費宿泊費の出る勉強会なんてものもあるので応募してみると良いかもしれない。
高校生なら、交通費出してくれるっていう太っ腹な勉強会もちらほらある。
一、二回は顔出し推奨。
欠点はあって、コミュ症は治らないので、友達ができるとは限らない。


パソコンを触れる時間を増やす
おすすめ度:△
条件:家庭環境による
できること:
自分向上心による。
大学生になって一人暮らしになったら、パソコンに触れる時間は多くなったとは思う。
(勉強しているとは言っていない)


デスク椅子の購入
おすすめ度:○
条件:3,4万円の出費
できること:
まず、パソコンを長時間触っていても疲れなくなる。
デスクの高さと椅子の高さはとても大切なもの。
疲れなくなるし、指が攣りそうになることもない。
机の高さはきちんと調べたほうが良い、あってることが重要
今使っているのは1万ちょいの新品デスクニッセンフリーテーブル)と3万弱の中古オフィスチェア
基本的に3000円位のデスク耐久性と高さがゴミだったりするので注意。
机は http://blog.livedoor.jp/itsoku/archives/38727329.html の66のテンプレを見ておくと良いかな。
(苦労話:
しかノートパソコンデスク椅子がなくて狭いこたつの上か100均で買ってきた台の上で、パソコンを使っていたかパソコン位置の高さが合わなくて姿勢がどうしても悪くなるせいで長時間パソコンをいじることもできなかった。

後は寝ながらパソコンをいじるみたいなみたいな堕落生活してたら、筋肉が硬直してまともに手を握れなくなって、医者にかかることになって1万円程度お金がかかったし、
2ヶ月位まともにパソコン触れなくなった。
ちょうどその時期は、筆記用具をほとんど使わない単位だけだったから良かったものの、他の単位とってたらもっと治療時間がかかったかもね。
)



jetbrainsのIDEの使用
おすすめ度:○
条件:それなりのスペックパソコン、それなり大きさのディスプレイ
できること:
設定しなくても、複数ファイルから補完が聞くし、フォルダ内の全てのファイルから検索、置換ができるのが良い。
ただし、ディスプレイが小さいと実際に開発できる範囲が小さくなるのは注意。
(苦労話:
IDEは普通に使えるなら作業効率が全く違って、設定少なくても補完も他のファイルライブラリから保管してくれるたりする。
でも、昔の環境だとeclipseフリーソフトだけど環境整えるまでが辛いし、重いしで、開くとブラウザすらまともに操作できなくのが辛い。
だからブラウザチュートリアルとか見ててもパソコンに待たされてストレスだった。
まともに使うには設定がめちゃくちゃ必要なのは実際疲れた。

(ac.jpメールアドレス必要だけど)学生無料なIDEでjetbrains製品があるけど、設定しなきゃダメなvimとかと違ってマウス操作できるのがすごい良い。
端末ではコピペ簡単にできなくて、数は少ないけどよくあるミスが、間違えてcommandモードで貼り付けてやり直したり、vimのline numberの設定をいじらずにvimからコピペができる。
コレだけでイライラ具合が全然変わる。
)

図書館からコーディングの本を借りてきて読む(できれば、実践すること)
おすすめ度:◎
条件:図書館や図書室で本を注文できるか、本があるか
できること:
プログラム能力が向上する。
おすすめされている本を探すと良い。
プログラム学者なら、ネットだけで勉強するよりは効率がある。
とりあえず、やりたいことなくて、プログラム力をただ上げておきたい場合は、
競技プログラムやりたいとしても下の順番で進めると良いかもしれない。
あと、プログラムには自分が到達しているところまでで言うと、次の順で壁があって能力が足りないと行き詰まることがある。
>> 関数化 → クラス化 (→ ポインター) → 再帰 → 関数型言語 <<
数年かけて勉強して次の段階に勧めないならプログラマは諦めたほうが良いかもしれない。
(能力が足りないのは上司自分もつらくなるよ)


パソコンディスプレイを買うこと
おすすめ度:○
条件:1万円弱のお金
できること:
ノートパソコンなら2個の画面を使えると作業効率が違う。
特に手打ち系のコーディング練習とかがめちゃくちゃ捗るようになる。
(苦労話:
IDE系列は画面を割と占拠するので、ノートパソコンの狭い画面だと辛い。
でも大きすぎる画面だと持ち運べなくなるのでダメ画素数が上がればその分だけ小さく表現ができるので、画面サイズが同じでも画素数が違うとかなり大きさが違って見えたりする。
)

大学に入って時間を稼ぐ
おすすめ度:○
条件:学力があること努力すること、覚悟
できること:
奨学金を利用して環境を整えたり、時間が増えるから更に勉強できる。
プログラム関係もそれ以外も就職先が増える。
また、これから転職したくなった時に逃げ道が増える。
欠点国立は安いけど、入学にそれ相応の努力必要私立行けるなら、苦労してないと思う。
あと免除制度っていうのがあるから、そういうのも利用しつつ費用を安く上げよう

デビットカードを持つこと
おすすめ度:○
条件:年齢(か、親の同意)
できること:
ちょっとした電子払いができるようになる。
多重債務は起こらない。
欠点としては、定期払いはできないので携帯の契約とかはできないことに注意。




終わりに

スペックパソコンしか無いのは、多分家庭環境のせいでもあって、

君がアルバイトもできるかどうかわからないし、アルバイトしてもそのお金が君のもとに入ってくるかはわからない。

お金無限にあるわけじゃないし、時には経済格差を感じて辛くなることもあるだろう。

少ないお金の中でうまくやりくりして、それでも自分の力にしていってほしい。

お金が潤沢にあるなら親を説き伏せることをがんばって)

応援してるよ。

http://anond.hatelabo.jp/20170407112743

2017-04-07

http://anond.hatelabo.jp/20170407112743

意識低い企業研究者です。プログラミングはサブウエポン。だけど趣味でも勉強してる。

働き方改革のせいで早く帰れって言われて、酒のみながら今これを書いてる。

C言語とかC++・・・これで作らないといけないものが今の所ないし、これでお金を稼ぐのはハードルが高いし、

WindowsAPIを使って複雑なプログラムを作りたいわけじゃないのでwhileとかifとか基本的な構文だけ覚えるだけで満足。

組み込みプログラミングではC言語はいまだに現役。お金普通に稼げると思うよ!次代のCOBOLと化しそうで怖いとこはあるけど。

Java・・・使える人が多いからあえて今から学習しなくてもいいような気がする。

文字列の結合だけでもダメやり方と良いやり方があるらしくて、何かPHPのようにその言語特有セオリーみたいなのを覚えるのが面倒くさそうなので入門の時点で学習するのをやめた。

セオリーとかあるかもしんないけど速度とか気に揉むまえに書いて測れ。たいていは杞憂か、あるいはCPUパワーで殴れるから

Go・・・HTTP/2が使えるから学習してる。他の言語だとnghttp2をインストールしないといけないようなのでGo便利だと思ってる。

ライブラリ選択肢が多すぎるのでこういうのが作りたいってときにこれを使うのがいいよっていうのが知りたい。

GUI作るのにライブラリありすぎてどうやって選べばいいのかさっぱりわかんない。

Goデータベース扱うならこれを使え、だけどMySQLしか使わないならこれを使え、あっSQLiteならこっちのライブラリ使うと便利みたいなこういう情報が欲しい。

GoGUIつくるの?あんまり普通じゃない気がする。軽量プロセスうまみがそんなない(詳しい人に否定されそうだけど)

普通にC#(mono/.net)かwebアプリにするかで良くないか

ただ、言語をあれもこれも覚えるのって僕は意味があるのかなという思いもある。

20言語Hello World出来るより、1つの言語でいろんなアルゴリズムを知っている方がすごいと思う。

コミュ症がフランス語英語ドイツ語覚えても、使う機会がないとまったく価値がないと思う。

アルゴリズムは使うものだ書くものではない!!

広く浅く学習するより、狭く深くいきたいとおもうけど、paizaでCランクしか取れない。

twitterで有名な人てやっぱりSランクとか余裕なのかな、こういうのもいろんなプログラマーに聞いてみたい。

一応著名なプログラマーTwitterフォローしてるけど、ご飯の画像を載せてたり、若者の僕には通じない寒いギャク連発してたり、ロリっぽい画像RTしてたりと、twitterはメインの情報収集としては利用してない。

twitterやってるプログラマーって勉強会とかオフ会に参加してるようなリア充の人ばっかりなので、肩身が狭いか自分からリプは送ったりはしない。

ファンがたくさんいるのに最近ニコ生配信してくれないchokudai先生みたいに、アルゴリズムを学ぶのがいいのかな。

深さ優先探索とか理解できない。

コード写経しても覚えられないし、仕組みは理解したけど自力コードが書けない。

コードにする能力ってどうやって鍛えるのか知りたい。

アルゴリズムは使うものだ書くものではない!高階関数とかテンプレートプログラミングとかその辺勉強するといい。

あと計算制限時間内に終わるなら総当たりが最速で品質も高いぞ。

エディタサクラエディタからVimに変えた。

どうしてVimかというとプラグインが多いしIDEっぽくできるから

Vim使う一番の理由は補完が強いのが気に入ってるから

Vimってハードル高いイメージあったけど、入門記事がたくさんあるので助かっている。

NetBeansが重すぎるんだよ。補完ボックスが表示されるの遅すぎて警告メッセージが出た。補完ボックスが表示されるまで7秒ぐらい経過すると警告メッセージが表示されたと思う。

Vim知らない。Linux使うならVimemacs使えるだろみたいな雰囲気あるけど、GUIならgedit, CUIならnanoでいいよね。

パソコンスペックもどのくらいのものを用意したらいいのかわからない。

10年前のVistaが搭載されていた頃の家電量販店で一番安かったCeleron 1コア メモリ1GB グラボなしノートからプログラミングに向いてないのかもしれない。

VirtualBox上のubuntuMySQLコンパイルすると2時間20分ぐらいかかった記憶がある。

CPUが1コアなのでコンパイル中にそれ以外の作業なんて重くてできない。

スペックお金をかけることで時間節約ツール選択肢が増える

EclipseなどのIDEが支障なく使えるレベルスペックってどのくらいするんだろう。

ノートCore i3メモリ4GBにランクアップしたらいけるのかな。

他人がどんなスペックPCで何のツール使ってプログラミングしているか知りたい。

3年前のCore i7, SSD, 8GB。最近はもっぱらJupyter。

もっと早いPCが欲しいけど、年度末に買うのを忘れた。

Python・・・機械学習する上で避けて通れないけど、今のPCだと無理。

例題が豊富逆引き辞典みたいなサイトや本がほしい。

あと、クレジットカード持てないのでAWS上で機械学習するのだけは遠慮したい。

過大請求されるの怖いし、トラブルが起きた時に英語コミュニケーション出来ないから。

Pythonはいいぞ、機械学習だけじゃなく計算系はエクセルじゃなくてJupyter使う。でも周りはエクセルつかってる、勿体ない。

使ってないけど最先端研究では機械学習使って当たり前感があってそろそろヤバい

僕は中学生の頃、いじめにより心の余裕なんてなかったか勉強どころではなかったけどもっと英語勉強しておけばよかったと後悔している。

やっぱり子供の頃の生活環境って大事だなと思う。

今は英検3級に向けて勉強中。

APIドキュメント頑張って読もう。俺も頑張って読んでる。

何を学習したらいいのか本当にわかんない。

迷宮にいる感じ。

なんとなく、プログラミングじゃないほうがいい気がするなあ。

とりあえずバイトしてPC買わない?プログラミングバイトでもいいと思うよ。

働き方改革最前線からは以上です。

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