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はてなキーワード: 確率とは

2021-12-06

40代下の人って今の老人と同じような老後を未来に迎えるのかな?

まず、未来には日本環境悪化してるとかそれでキツイ老後を過ごすとか

そういう話をするつもりは無い

ただはてなにいる人の殆どは歳がいってても40代以下と思われるが

そんな人達が迎える可能性のある未来について言いたい事がある

さて、現在40代程度の人は健康に気をつけてればあと40年近くは生きられる訳だがそれは西暦だと2060年くらいだ

2045年にはAI人類の知能を追い越すなんて言われてるのに更にそっから15年もプラスだよ

2020年代コロナmRNAワクチンくらいの普及率で人間達が全身サイボーグ化してもおかしくない

私達がコミュニケーションを取る相手殆ど人間でなくAIであってもおかしくない

個人的には50代くらいに病気死ぬ確率より上記のような未来に生きる確率の方が高く感じてならない

一方ではてなで将来に関する話題となると今の人間社会をそのまま豊かにするか貧しくするか

その程度変えただけのイメージを元に語ってる人ばかりだ

根本的な技術から変わったら多少人間社会が変わるだけの想定による議論なんて殆ど意味をなさなくなる

将来について語るならまず人間社会が、いや人間AI社会根本から変わる事を想定して語るべきではないか

2021-12-05

anond:20211205215029

半分もらえるとしても生活費としては(旦那人格がまともなら)離婚しなかった場合と変わらないか低下するわけで、自分だって歳食ってるんだから昔の旦那より条件のいい男を捕まえられる確率は極めて低いだろうし、基本的には苦しくなることを受け入れてでも離婚したいという判断になってると思うんだよな。

ベトナムに住んでるけど質問ある?

風邪のせいで出かけられなくて、暇すぎて死にそう。

なんか質問してください。お願い。

ご飯おいしい

みんな親切

思ったより都会

仕事日本語オンリーでぜんぜん大丈夫

タクシー通勤

アパートメイド洗濯掃除朝食付き

たべもの安い

おさけ安い

おかね減らない

こっちの芸能人友達になれる(確率が高い)

外国人というだけで重宝される(確率が高い)

冬がない

花粉症がない

台風来ない

地震来ない

原発ない

もちろん良い事ばかりじゃないけど、僕は来てよかったと思ってるよ。

anond:20211205175424

境界知能のケースとか、そうでなくてもグレたり社会適応できなくて引きこもりになったり後天的事故障害者になったりするケースまで含めれば10%以上くらいの確率で引き当てると思う。

オンラインゲーム違反行為者が山ほどいる

山ほど居るってことは通報機能機能してないってことだよな

マジメにいちいち通報するなんてバカがすることか

ポケモンユナイト機械判定できるなら通報たこっちに通知がくるっぽいけど、逆説的に機械で判定できないなら通報者の溜飲を気持ち下げる程度のお飾りな通報機能だよな

プレイヤーと人力調査比較すれば人力でおっつくはずないもの

普通プレイヤーの方が少ない状態だし

せめて半分の確率でまともに遊ばせて欲しいわ

2021-12-04

anond:20211204011112

無差別テロを推奨する映画に対しては、娯楽やエンタメからと認めず地上波放送禁止しろと言うんだろ

けっきょく自分差別の実害を受ける立場になれば、それがどんなにわずかな確率で有ろうと違う事を叫びだすのだ

anond:20211204145749

後編

プログラミングを学ぼうと思い立つ

行列VBAなんかじゃ無理っぽいし、なんかプログラミング言語を覚えようと決める。

なんでも、統計やるならRという言語がいいらしい。

最近じゃPythonというのも人気らしい。

とりあえず両方試そうということで、RのためにRとRstudioをインストール

Pythonはanaconda

プログラミングはなんかを製作する目標がないと挫折すると聞いていたので。

深層学習というもの流行ってると聞いて、ちょっと触りを勉強したくなる。

Excelでわかるディープラーニング超入門」

https://www.amazon.co.jp/Excel%E3%81%A7%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E8%B6%85%E5%85%A5%E9%96%80-%E6%B6%8C%E4%BA%95-%E8%89%AF%E5%B9%B8/dp/4774194743/ref=sr_1_1?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&keywords=Excel+%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92&qid=1637482610&s=books&sr=1-1

この本は面白かったので、深層学習目標プログラミングを覚えよう!

後になって、これはとんでもない間違いだったことに気づく。深層学習機械学習の違いも判らないまま、RよりPythonを先に触ることに。

教本にしたのはこちら。

ゼロから作るDeep LearningPythonで学ぶディープラーニング理論実装

https://www.amazon.co.jp/%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BD%9C%E3%82%8BDeep-Learning-%E2%80%95Python%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%B6%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E7%90%86%E8%AB%96%E3%81%A8%E5%AE%9F%E8%A3%85-%E6%96%8E%E8%97%A4-%E5%BA%B7%E6%AF%85/dp/4873117585/ref=pd_lpo_2?pd_rd_i=4873117585&psc=1

途中まではまあなんとか。

微分って便利だな。行列計算できるの便利だなっていうところまでいったが、クラスという概念理解できず、途中からハテナが浮かんで読み進められず。

うん、もうちょっと易しい本を探そうと思って手に取ったのが

「独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで」

https://www.amazon.co.jp/%E7%8B%AC%E5%AD%A6%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9E%E3%83%BC-Python%E8%A8%80%E8%AA%9E%E3%81%AE%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BB%95%E4%BA%8B%E3%81%AE%E3%82%84%E3%82%8A%E6%96%B9%E3%81%BE%E3%81%A7-%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%BB%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%BD%E3%83%95/dp/4822292274/ref=sr_1_1?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&crid=1T6BBXYJ16G6T&keywords=%E7%8B%AC%E7%BF%92%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9E%E3%83%BC&qid=1637483073&s=books&sprefix=%E7%8B%AC%E7%BF%92%2Cstripbooks%2C279&sr=1-1

なんとか読了。自信をつける。

しかし、Gitとかbashの章はさっぱり。

実は、いまだにコマンドプロンプトとパワーシェルbashの違いが分かってない。

つづいてPyQに2か月くらい登録してみる。

https://pyq.jp/

とりあえずデータ分析コースを終わらせる。

なかなかPythonが楽しくなってきたが、クラス意味が今一つ掴めないままいったん中断。

この辺で、自分統計に興味があってもプログラミングに興味がないんじゃないかということに気づく。

結局Excelへ戻り、PowerQueryとの出会って、再びPythonとRに回帰した話

なんだかんだもがきながら、PythonもRもモノにならず、日常ちょっとした計算グラフを作ったりはExcelを使い続ける日々が続く。

あるいは、Excelで成形して、検定かけやす形式にしてRで検定するとか。

Rに触れてなかったな、Rは完全に独学。「こんなことやりたいなぁ、ググってみるか、ほうなるほど」って感じ。

そんなさなか、放送大学で「Rで学ぶ確率統計」という講義があるのを知り、さっそく入学して受講。

なかなか面白かったし、PythonばっかりでRあんまり触ってなかったからいい刺激になった。

恥ずかしながら、負の二項分布やガンマ分布ってよう知らんかった。

しかし、講義は楽しかったがなにか書けるようになったかというとそんなことはなく、依然として基本はExcel

まあ、実際csvじゃなく、手書きデータとかをExcelに打ち込んだりする程度なんでPythonやRを使うまでもなかったというのもあるんだけど。

そんなとき出会ったのがこちら、パワークエリというもの

Excelパワーピボット 7つのステップデータ集計・分析を「自動化」する」

https://www.amazon.co.jp/Excel%E3%83%91%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%83%94%E3%83%9C%E3%83%83%E3%83%88-7%E3%81%A4%E3%81%AE%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%83%E3%83%97%E3%81%A7%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E9%9B%86%E8%A8%88%E3%83%BB%E5%88%86%E6%9E%90%E3%82%92%E3%80%8C%E8%87%AA%E5%8B%95%E5%8C%96%E3%80%8D%E3%81%99%E3%82%8B%E6%9C%AC-%E9%B7%B9%E5%B0%BE-%E7%A5%A5-ebook/dp/B07SCK1ND9/ref=sr_1_2?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&keywords=%E3%83%91%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%82%A8%E3%83%AA&qid=1637483953&s=books&sr=1-2

パワークエリを覚えたらピボット形式Excelファイルとか、セルの結合が多用されたExcelファイルを、成形加工するのが非常に楽になった。

しかも、同じフォーマットで記録されてるデータならフォルダにぶち込んで一気にまとめ上げることも可能

控えめにいって神!

としばらくパワークエリを礼賛してたのだけど、各ステップPythonのpandasやRのdplyrでも出来ることに気づく。というか最初から気づけ。

こりゃ、一気に覚えちまおう、統計というより、データの前処理だなと思ってUdemyでRの動画を買ってみた。

AIエンジニアが教えるRとtidyverseによるデータの前処理講座

https://www.udemy.com/course/r-tidyverse-preprocess/

すっかりR信者になる。

それまで教本を呼んでもdplyrの便利さが今一つわからなかったのに、パワークエリで具体的にモノを作ると、dplyrに翻訳したら、すいすい。スピード10倍。

便利さにようやく気付く。

ハドリーウィッカムって神だな。

そんで、pandasに翻訳したらどうなんだろ?と思ったらもっと速いw

すごいなPython

Rへの入信はたった数週間。再びPythonに興味。

機械学習

さて、ゼロから作るディープラーニングを再開しようと思ったけれども、そもそも機械学習をすっ飛ばし深層学習って無茶だったと反省し、まずは機械学習に。

機械学習エッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)

https://www.amazon.co.jp/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AE%E3%82%A8%E3%83%83%E3%82%BB%E3%83%B3%E3%82%B9-%E5%AE%9F%E8%A3%85%E3%81%97%E3%81%AA%E3%81%8C%E3%82%89%E5%AD%A6%E3%81%B6Python-%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0-Machine-Learning/dp/4797393963/ref=tmm_hrd_swatch_0?_encoding=UTF8&qid=1637485264&sr=1-1

で、この本がすごい。

5章あるんだけど、機械学習アルゴリズムは5章だけなんだなw

それまでは何に割かれてるんだって?数式の証明とか、便利な計算法、例えばニュートン法とかラグランジュ未定乗数法とかw

こんだけ引っ張っておいて、いよいよ本番の第5章もゴリゴリ数式をスクリプトに落とし込んでいってるのに、「これは学習のためでscikit-learnっての使えばたった1行」っていう無慈悲

いや、ほんと数学勉強になったし、こうやってゴリゴリやるとなんのためにクラスというもの存在するのかようやくわかった。

線形代数って便利なんだなと。行列スカラー値のように何の気なしに扱えるようになると、あの頃苦しんでいた実験計画法タグメソッド、今読み直したら別の印象があるんじゃないかなと思うようになったり。

この本を読む途中、「マンガでわかる統計学因子分析編」で学んだことが理解の助けになった。

なんたる僥倖

線形回帰、リッジ回帰SVM、PCA、k-means、クラスター分析、一気に手札が増えた。

ふたたび実験計画法

Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析

https://www.amazon.co.jp/%EF%BC%B0%EF%BD%99%EF%BD%94%EF%BD%88%EF%BD%8F%EF%BD%8E%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%B6%E5%AE%9F%E9%A8%93%E8%A8%88%E7%94%BB%E6%B3%95%E5%85%A5%E9%96%80-%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E6%9C%80%E9%81%A9%E5%8C%96%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E8%A7%A3%E6%9E%90-%EF%BC%AB%EF%BC%B3%E6%83%85%E5%A0%B1%E7%A7%91%E5%AD%A6%E5%B0%82%E9%96%80%E6%9B%B8-%E9%87%91%E5%AD%90%E5%BC%98%E6%98%8C-ebook/dp/B09C89HZRV/ref=sr_1_1?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&keywords=python+%E5%AE%9F%E9%A8%93%E8%A8%88%E7%94%BB&qid=1637486019&s=books&sr=1-1

実験計画法って、fisherの古典的なやつ、ラテン方格に割り付けて、ってやつかと思ったら、線形代数使えればもうなんでもありなのな。

そこにきて、ベイズ、今まで避けてたのに出会ってしまった!!

結論から言うと、超面白い。

これ、すごいな。

Python万歳

いいのかこんな便利分析個人でやれて。

機械学習実験計画法がここでつながるとか、控えめにいって最高だな。

まだ読了してないので、また後日。

anond:20211204102443

フツーにぜんぜんすごくないマイノリティーが出てくる作品あるが?

でもそういう作品マイノリティーはリアルネタが元の場合、高確率死ぬけどな

『鉄くず拾いの物語

主演は素人ロマの人なんだけど、映画成功は彼にまったく富をもたらさなかった

それどころか、映画成功金持ちなっちゃいないのに同じく厳しい立場にある同業者からやっかみを受け、

さらには怪我もして、まったく仕事が出来なくなってしまった

職に就いているときでも妻を病院へ連れて行くことすら困難を極めたのに(それが映画ストーリー)

それすらも失ってしまったのだ、しかも唯一の財産である健康まで失われた

 

ドイツ難民申請する・・・が、ドイツは無下に拒否特別扱いせずフローに従ったともいえる)

 

「裕福になりたいのではありません。普通仕事と、家族を養うチャンスがほしいだけなのです。子どもたちは道端で物乞いをしているが、私にはどうすることもできない」

https://www.hollywoodreporter.com/news/berlin-bear-winner-forced-seek-678201

https://www.afpbb.com/articles/-/3007151

 

2018年にも第63回ベルリン国際映画祭で受賞した銀熊賞トロフィーを売り払って、旅費にし、

映画祭で窮状を訴えようとするも、ドイツ難民申請をした際の罰金支払い義務映画祭の開幕前に強制帰国

 

そうして、貧困の中、怪我病気ストレス2018年に彼は死んだけど、

遺憾である哀悼の意を表します で おわり

 

言葉も無い

2021-12-03

つながりたい

#〇〇さんとつながりたい ハッシュタグを使ってる者は高確率他人に害をなす性格

anond:20211203173140



個人的にはこの4+1種分類でいいと思うけど、掛け持ちも割と多いので結局はっきり分けられない

anond:20211203172002

そもそも人生自体奇跡みたいな確率で成り立っているよ

ガチャとか生まれ地域とか職場人間関係が良好だとか

その中の一つに過ぎないよ

みんなどうやって好きな人と付き合ってるんだ??

好きな人ができても大体その人は自分のことは好きじゃないからフラれるし、告白してくる人とは一応付き合うけどそこまで好きになれない

世の中の惚気を垂れ流してるような人はそんなに好きな相手好きな人もまた自分だったという奇跡のような確率で成り立ってるということなのか?

今後の万病を予防するけど、1%の確率で死亡する薬

100粒飲む(模範的バカな回答)

2021-12-02

anond:20211202015421

いやいやもう全然違う、なんもわかってねーよおまえ。

あのな、Vtuberが短命なのはつの要因だ。

経費がバカたけえのと人間関係めんどくせえの二つだ。

そのいづれの要因もそもそもVtuberが分業制なところが原因なんだがな。

 

要因1 経費

ユーチューバー流行ったのはなぜじゃ?動画を作るのが簡単で安くて、その割に広告収入が良かったからだ。

撮影用のカメラ1台と編集用のパソコン1台、そしてパフォーマーである自分ひとりで始められたのがユーチューバー

初期費用が高くても数十万、月々の経費も自分が食えるだけ稼げればいいから年300万も売り上げれば十分食っていける。

一方のVtuberはどうかって?

初期費用だけで数百万。技術スタッフ一人、撮影編集スタッフ一人、営業一人、演者一人、統括一人の最小チームでも5人を食わせなきゃならない。(キズナアイの初期チームは5人だったらしい)

人件費だけで月100万以上かかるし、そこにスタジオ代、オフィス代やらなんや固定費がのっかってくる。

なので1000万売り上げたって大赤字、3000万でも自転車操業、1億くらい売り上げてようやくまともな生活をさせてやれるといったところ。

ちなみに上記黎明期活躍した3D企業勢での話だが、昨今主流となったlive2Dの生配信勢も大きくは変わらない。

とにかくランニングコストが高い。完全に個人でできるユーチューバー配信者に比べたら採算ラインが高めに設定されてる。

から打ち切り引退卒業といった形で契約終了、事業撤退で消えてくんだよ。

 

要因2 人間関係

上にも書いた通りVtuberは協業制だろ?まともに稼ごうと思ったら必ず分業する必要がある。キャラクターデザイナーモデラーエンジニア営業広報演者マネージャー

ひとりのVtuberの裏側には何人ものスタッフがいる。

このあたりの構造アニメ制作と似ているが、ひとつ決定的に違うところがある。

演者の力がバカ強い。

アニメ制作でいえばただのいちC.V.にすぎないところの演者が、Vtuberではプロジェクトの命運を左右するほどの力を持っている。

演者をクビにしようとしたり、入れ替えようとしたり、増やそうとしたりすると、高確率大炎上が巻き起こり、プロジェクト自体ポシャる

演者狂言炎上したこともあった。ここ数年に何度もな。

しかし、だ。

演者あくまスタッフの一人にすぎない。しかスタッフの中でも比較権限がなく、責任を負う必要もないスタッフ。多くの場合ただの個人事業主であったり、契約社員に過ぎないのが演者だ。

アニメ制作で言うところの原作者でもないし、製作費を出してる出資者でもない、プロジェクト成否の責任を負うプロデューサーでもない、ただの雇われスタッフしかないはずなのにな。

本来であれば他のスタッフと同程度の扱いであって然るべきなのだ実態は御覧の通り。

演者実質的権力が集中してしまってる。

この歪な構造が、数々の不和を生み出して、プロジェクト崩壊させた。

 

まあ結局のところ分業制ですげえ金掛かるのに所詮タレントビジネスしかなくて売り上げが小さいから無理が出てきて潰れてんのよ。

個人勢の方が長生きなのがその証左

anond:20211202121011

でも感染者が増えれば増えるほど免疫はつくけど弱毒化した天然ワクチンみたいなウイルスが発生する確率も増えますよね

anond:20211124164330

男は年収身長、女は年齢と顔で需要供給を探っているんだから

(将来的な価値上下はさておき)一方的に男が選ばれる側でもないと思うんだけどな。

男は年収上げれば35なら余裕で20代とでも結婚できるけど

女は年収上げても35なら選ばれる確率はほぼ変わらんだろうしアラフォー以上としかマッチングしないだろう。

逆に言うと男は努力することで婚活ステータスを上げられるけど何したってステータスが変わらない、

しろ時の経過と共にステータスが下がっていくのって怖くないか

2021-12-01

「女がいる暴力男」のナンパ試行回数

https://www.tiktok.com/@rrrirriirr1/video/7036353235606719745

渋谷駅周辺でナンパして断られたから殴ってスマホ地面に叩きつけた男、

電車の中で別の女にもナンパして動画に撮られてtiktokで晒されてて草すぎる。

ナンパされた女が動画撮る可能性×それをtiktok晒す可能性となるとそこそこ低いだろうから

行く先々で呼吸するようにナンパしているんだろうな。

試行回数が非モテゼロだし、暴力男は月に40人とかなんだろう。

月に40人、年に480人、みたいなペースでナンパしてたら「人格破綻しているのに常時女がいる状態」にもなるだろうな。

480人ナンパしたら1人ぐらい引っかかるだろ。成功率0.2%でも「女がいる状態」にはなれるわけだ。

以前すももが「ナンパ試行回数の多さと女がいる率は因果関係があり、振られてもめげずに試行を繰り返せる性格テストステロン値には因果関係があり、テストステロン値と攻撃性にも相関がある。

よって、女がいる男が攻撃性格である確率は高い。しかし『攻撃性格かつ女へのアプローチ回数が0の人間』は女がいない。攻撃行動と女がいる率は直接の因果関係にはない」と言っていたけど、まさにその通りだよな。

増田攻撃的な投稿を繰り返している人格破綻者は多いけど、女を口説かないタイプ人格破綻者は女いないもんな。

口説かなくても絶えず女がいるのは、女側から群がってくるような「若くてスタイルの良いイケメン」や、経営者医者のような「安定高収入」だけ。

2021-11-30

anond:20211130175908

例えばお笑い芸人なんて大概博打だと思うけど、養成所は圧倒的に男が多い(そして大半が消えていく)

どちらかというと美大も含めて親が最初からほぼもうからないとわかってる=高確率で損する投をしてくれるかどうかで、

男が博打を打てないというよりは、そもそも博打の参加権が与えられないっていうのに近い

anond:20211130232333

独身男性に自活能力がないという統計はないけど、女より長時間労働していて労災に会う確率が高いという統計はあるよね。

anond:20211130161115

それ、男に生まれ適当高収入になるのと同じ確率にならんの?重婚できたら別だが。

バカが二人揃うとレスが爆発する

Youtubeコメント欄で「おっ、このコメントいっぱいレスついてるな」と思って見たら99割の確率

バカ二人が延々と罵り合ってる

だいたいお互いが「俺が賢くて相手バカだ」と思っているが実態は両方すげーバカ

それと同じことが定期的に増田で起きる

今、ぐんじ?に関して罵り合っているバカ増田二人がその典型

anond:20211130144415

軍備の必要性を説く「自称現実派」の皆さんって結構確率で「原発という電源の重要性」を説いてもいたりするから

その辺の整合性どうとってんのかは聞いてみたくはある。

原発に頼らず多様な発電施設で電力賄ってりゃ原発攻撃されて電源喪失しても次善の策はあるだろうけど、

原発がいつ止まっても大丈夫環境整備を!という声は原発重要性を説く層からは全く聞こえてこない。

2021-11-29

anond:20211128215308

キンタマに限らず、頭でも腋毛でも陰毛でもバリバリに皮膚に根を張ってる毛を引っこ抜いたとき一定確率で発生するイベントやね

俺はストレス陰毛を一本残らず毛抜きで抜いてるんだけど、ちょいちょい血が出る毛がある

2021-11-27

そうかLiDARで検出した情報を共有できるようにしたら

車など障害物に隠れて検出できないオブジェクト情報も獲られるのか。

とすれば将来的に交通事故というのはおそろしく低い確率しか起こらないことになる。

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