  |
はてなキーワード: 機械学習とは
tool-assisted speedrun, もしくはtool-assisted superplayの略であるTAS.
そのプレイを行なっている人をTASさんとネット上では呼んでいる.
ネットでは、凄腕海外ニキやロシア幼女だの言われているが、俺はリアルでTASさんにあったことがある.
俺は当時仕事で機械学習関連のことをしていたのだが、TASさんとは機械学習系の勉強会で知り合った.
彼の学歴は、MARCHと同じくらいの国公立大学の情報系の出身.
TASさんの当時の職場は、いわゆるメガベンチャーのどこかであった.
TASさんが勉強会でプレゼンをしたのだが、3Dグラフィックが凄まじい、カッコいいプレゼン資料を使って発表していた.
聞いてみると彼はパワポといったスライド作成ツールを使わずに、
自力で開発した3Dグラフィックモリモリのプレゼンツールでプレゼンを行なっていた.
もちろん発表の内容も、最先端の機械学習技術を盛り込んだ素晴らしい内容であった.
そこで彼が大学時代にとあるゲームのTAS動画を作っていたTASさんであることを知った.
そこで発表された、割と話題になったデバイスがあったのだが、先行発売で会場で買えるとのことで、俺も買いに行ったのだが
TASさんは列の先頭に並んでおり、販売開始と同時に、100個くれ、と言って買おうとした.
先行発売ということで販売側もたくさん買われる想定をしていなかったので、数を用意していなかった.
TASさんがたくさん買おうとした結果、販売個数に制限が設けられることになってしまった.
TASさんに聞くと、日本に帰って売り捌こうとしていたらしい.
このようにTASさんはとても優秀だが、商売気のある人物でもあった.
彼は大学時代、周りの友人が金持ちばかりだったらしく、それに憧れて自分も富裕層になりたいと願い
そのために本業の仕事以外でも精力的に活動を行い、努力していた.
休日は開発の仕事を請け負い、それで得たお金を全て不動産投資に突っ込んで家賃収入を得て、どんどん資産を増やしていった.
その不動産投資は、自分の機械学習の知見をフルに発揮し、相場よりも割安な物件を割り出すシステムを自分で組み、
不動産流通システムのREINSをクローニングし、割安な物件を見つけては、リノベーション等を行い、相場通りの家賃で貸し出すというビジネスを行なっていた.
そのビジネスが順調だったようで、彼はメガベンチャーの職場を退職し、自分で会社を立ち上げた.
その後はほとんど会わなくなってしまってSNSで流れる情報でしか追っていないのだが.
TASさんはAIシステムを開発し、テレビに専門家として呼ばれて話をしていたのを見た.
そしてその会社は同業の大きな会社に買収され、その買収元の会社はアメリカで上場してしまった.
詳しい内容は知らないが、買収時に株式をもらっていたら、TASさんが望んだ富裕層になっていることだろう.
マッチングアプリで知り合ったせんせいのお時間のドラマCDをコンプリートしてそうなアラフォーで小太りの弱者男性の話です
ちょうどAIについては私も最近勉強し始めたのでクラメールラオの不等式やムーアペンローズ逆行列と言った統計解析が難しい😅
するとその弱者男性きょとんとした顔で驚きました
私はえ。。。機械学習って学部教養レベルの簡単な統計や線形代数とかの数学の知識がいるよね?って尋ねました
するとその弱者男性さん難しいことはわからないみたいな感じでした
よくよく聞いてみるとITエンジニアというのもコンピュータ専門学校のゲームプログラマコースを卒業して今は家電量販店でパソコンのインストールをしてるだけと知って呆れました
でもさ、空の様子を眺めてたら全然雨降りそうにないのね。
雨雲レーダーの予測を見ても30分後から雨が降り初めて数時間降り続けるって感じになってた。
でもさ、やっぱり空見るとどう考えても雨が降りそうな雰囲気はない。
曇ってるんだけど、雨ではないなあ、って。
だからもういいや、って思って予定通りランすることにしたの。
そしたらやっぱり雨降らなかった。
で、思ったんだけどさ。
人間が見てもわかるんだから、高度な機械学習させて空の様子から天気を予報する仕組み作ればいいのにな、って。
従来の予報システム+そういう解析システムを組み合わせたらもっと予報の精度って上がるような気がするんだよね。
素人考えなんだけど、どうだろ？
もともとPythonは世界的に見ればとても成功した言語だった（Python2のころ）。
PythonにはPEPという言語の仕様を決めるための文書があってこいつがOSS開発者の中では非常に受けが良かったんだ、Pythonの開発者であるGuideは「優しい終身の独裁者」などと揶揄されていた。
この時代に作られた多くのPythonによる資産が多くのOS（特にLinux派生のOS）に組み込まれたために、OSにはPythonがプリインストールされることになり、そして未だに存在し続ける理由となったんだ。
プリインストールされているPythonのバージョンを確認すると2系であることが分かるはずだ。
しかしPythonは2から3へのバージョンアップで多くのユーザーを失って死に体になってしまったんだよね、Railsが台東したあたりからプログラミングに興味を持った人からみると死に体のPythonとイケイケのRubyを初めに見てしまったからRubyのインパクトが強くなってしまうのは仕方ないね、でも、もともとはPythonのほうが圧倒的にユーザーもシェアも多かったんだよ。
しかし、PythonにはPythonによる優秀な資産があるので簡単には死ななかったんだ。
中でも数値計算に使えるライブラリを持つ言語としてはPythonが最もポピュラーだったことから機械学習とセットで一気に息を吹き返すことになる。
とはいえ、この頃からは当初のPythonの理念とはかけ離れた金の臭いにつられたようなユーザーが多く参入してきたためにGuideも疲れ果ててしまい開発者の座を退くことになってしまう。
今やPythonは多くのメディアによる祭り上げによって金の臭いにつられた人間が集い金を稼ぐ手段として用いられており、そういった理由からPythonの本やらなんやらが多く夜に出回っているんだよ。
あぁ、私の好きだった頃のPythonはもう帰ってこないのだ！
自称インテリ語録は自分用コーパスの作成のために行っています。
意図は、箴言における「嘲る者(自分を賢いとみなし、他者を見下す傲慢な人)」を機械学習で見分けるモデルの作成です。
厳密なアノテーション基準はありませんが、アノテータがある程度の裁量で判断します。
「著作権侵害では？」と思われるかもしれませんが、差別は社会的に相応しくないため、コーパス作成は公益性があると判断し、また創作性のないものに絞っており、自己責任でやっております。
元々は自分の「自称インテリ」の概念の精密化のために行っておりましたが、Bing AIによって様々な分析をさせることが可能であることがわかったため、自然言語資源を作るという目標に変わりました。
Pythonの初歩を学ぶ→機械学習のサンプル(mnistなど)を少し動かす→機械学習に興味を持つ→機械学習を学ぶ
機械学習に興味が出なかった場合、上で作ったmnist+αなコードをAWS Lambdaで動かす。javascriptを学んで、推論する画像をアップロードして、結果をwebブラウザ上で表示してみる。
この時、サーバサイドの実装に興味を持ったか、AWSの動かし方に興味を持ったか、webブラウザに表示する部分に興味を持ったか、３通りくらいいると思う。
次はその技術を使って、別のものを作ってみる。AWSなら別のAWSのマネージドサービスや、Auth0で認証系を作ってサービスを拡張してみる。CloudformationやCDKをいじってみる。
サーバサイドの実装に興味を持ったら、機械学習結果をDBに保存したり、いろんな学習モデルを実行できるAPIを作ってみる。
javascriptならリッチな見栄えのUIを目指してみる、Next.jsなりに置き換えてみる。
