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はてなキーワード: 研究とは
自然界の法則の探索は、一般相対性理論と量子力学の発展の中で行われてきた。
相対性理論はアインシュタインの理論だが、これによれば、重力は時空の曲率から生じることになり、リーマン幾何学の枠組みで与えられる。
相対性理論においては、時空はアインシュタインの方程式に従って力学的に発展することになる。
すなわち初期条件が入力データとして与えられていたときに、時空がどのように発展していくかを決定することが物理学の問題になるわけである。
相対性理論が天体や宇宙全体の振る舞いの理解のために使われるのに対し、量子力学は原子や分子、原子を構成する粒子の理解のために用いられる。
粒子の量子論（非相対論的量子力学）は1925年までに現在の形が整えられ、関数解析や他の分野の発展に影響を与えた。
しかし量子論の深淵は場の量子論にあり、量子力学と特殊相対性理論を組み合わせようとする試みから生まれた。
場の量子論は、重力を除き、物理学の法則について人類が知っているほどんどの事柄を網羅している。
反物質理論に始まり、原子のより精密な記述、素粒子物理学の標準模型、加速器による検証が望まれている予言に至るまで、場の量子論の画期性は疑いの余地がない。
数学の中で研究されている多くの分野について、その自然な設定が場の量子論にあるような問題が研究されている。
その例が、4次元多様体のドナルドソン理論、結び目のジョーンズ多項式やその一般化、複素多様体のミラー対称性、楕円コホモロジー、アフィン・リー環、などが挙げられる。
こういった断片的な研究はあるが、問題間の関係性の理解が困難である。
このbot対応よく見るんだけど、大阪弁となんJ語の区別がついてないからスベってるんだよな。
やはり休日は暇つぶしが必要だと思い、Kaggleでmovielensデータセットで実験を行った。
最もシンプルなモデルとして、ユーザー×アイテムの行列に対する類似度を算出する方法で、類似ユーザーTop n人のレートの平均値を算出し、Top mのアイテムを出す。
これでNDCG@100で0.36ぐらいなので、ベースラインとしてはまあそのぐらいだろう。
実際、SOTAモデルを見ても、NDCG@100=0.4253ぐらいしか達成していない。
https://paperswithcode.com/sota/collaborative-filtering-on-movielens-1m?metric=nDCG%40100
Kaggleでのコンペは、精神を疲弊しそうだし、自信もないので参加する気はない。
こう、なんというか、それなりの精度のベースラインモデルをササッと作るぐらいで丁度いい。
ところで、自分の7年の業務経験のスキルセットがどの程度なのかというのを視覚化してみたら、多分以下のようになると思う。
| genre | level |
| コーディング | ★★★★ |
| アルゴリズム | ★★★ |
| インフラ | ★★ |
| 機械学習 | ★★★ |
| コミュニケーション | ★★ |
| ビジネス理解 | ★ |
| データ視覚化 | ★★ |
| 統計学 | ★★ |
実のところ「機能要件をどう実現するか」というエンジニア思考なので、あまり統計科学的な思考は身についていない。
といっても薬学研究の発表があれば「薬の作用・副作用の効果なのか、病気の症状によるものなのか区別がついていない」ということを指摘できる程度の批判的思考は持っているので、
「科学」と名のつくところに科学とは程遠い政治が存在することは知っている。
つまりエンジニアリングが好きで、科学が嫌いなのは、その政治性である。エンジニアリングは、作って見せればそれで実証できるのが好きである。
「ビジネス科学」と言われることがあるが「科学的手法を使うから科学である」というのは少し違う気がしている。
コンテンツ集合Xがあります。各々の要素x∈ Xは特徴量f_1(x)∈Y_1 を持っています。
同様にユーザーu ∈ Uが存在し、特徴量f_2(u)∈Y_2を持っています。
コンテンツには単価P(x)が存在し、ユーザーuがコンテンツをm回消費することをg(u, x, m)=m*P(x)_uで表し、全てのユーザーU, 全てのコンテンツXに対して行列M∘P = g(U, X, M) が存在します。
回答
この問題は、コンテンツとユーザーの特徴量を考慮して、ユーザーがコンテンツを消費する回数を最大化するものです。このような問題は、推薦システムの分野で広く研究されており、協調フィルタリングと呼ばれるアプローチが一般的に使われています。
協調フィルタリングアルゴリズム
協調フィルタリングには、以下のようなアルゴリズムが考えられます。
1. 行列因子分解 (Matrix Factorization)
行列因子分解は、ユーザー・コンテンツ行列を低ランク近似することで、ユーザーとコンテンツの潜在的な特徴を抽出します。具体的には、ユーザー行列Uとコンテンツ行列Vを求め、その内積U^TVで元の行列を近似します。この手法は、Netflix Prizeで優れた成績を収めました。[1]
2. ニューラルコラボレーティブフィルタリング (Neural Collaborative Filtering)
ニューラルネットワークを用いて、ユーザーとコンテンツの非線形な関係を学習します。入力としてユーザーIDとコンテンツIDを与え、出力として評価値を予測します。この手法は、従来の行列因子分解よりも高い精度が期待できます。[2]
3. 階層的ベイズモデル (Hierarchical Bayesian Model)
ユーザーとコンテンツの特徴量を階層ベイズモデルに組み込むことで、より柔軟なモデリングが可能になります。この手法は、Cold-Start問題(新規ユーザー・コンテンツの推薦が困難)の解決に有効です。[3]
4. 強化学習 (Reinforcement Learning)
ユーザーの行動履歴を環境として捉え、報酬最大化のためのアクションを学習します。この手法は、長期的な利益最大化に適しています。[4]
これらのアルゴリズムは、ユーザーとコンテンツの特徴量を考慮しながら、目的関数を最大化するように設計されています。実装の際は、データセットの特性やモデルの複雑さ、計算リソースなどを考慮する必要があります。[5]
Citations:
[1] https://aicontentfy.com/en/blog/understanding-algorithms-behind-content-distribution
[2] https://marketbrew.ai/optimizing-your-websites-content-with-genetic-programming
[3] https://sproutsocial.com/insights/social-media-algorithms/
[4] https://surferseo.com/blog/the-new-algorithm-for-content-analysis/
[5] https://www.linkedin.com/advice/0/what-best-ways-measure-content-relevance-x6apf
大学の基礎研究に予算を付けずに「ノーベル賞を取ったら予算をあげるよ」と言ったところでノーベル賞は取れないと誰でも分かるのに
何故かこと少子化の話題になると「子供を産んでメリットがあればみんな産む」「子供を産んだ方が得すれば産むようになる」とか言い出してしまうのか
何が駄目って彼らは常に「俺達は正しい。やっぱり正しかった」しか言う気がないから。
たとえば彼らは「ある人がなにかに怒っている時、それは怒りたいから怒っているのだ」と語るが、
・勘違いをして吹き上がっていただけだった→日頃のストレスを発散するために理由を探していたから勘違いしたのだ。それを暴いた俺達は凄い。アドラー万歳！
・怒っても損するのは分かってたけど我慢できなかった→詭弁に過ぎない。なぜなら人は怒りたくて怒っているのだから。アドラー万歳！
・別にそんなことは考えてなかった→無意識がそうさせたのだ。自分でも気付けない心理を暴き出した俺達は凄い。アドラー万歳！
みたいな感じでどんな形からでも「やはり俺達は正しかった！」に変換してしまう。
自分たちの積み上げた理論が間違っていたら修正しようという概念がなく、常に自分たちは正しいので修正の必要はないという前提で話を進めていくのだ。
祈祷師が「雨を降らします」と言って雨乞いするのと大差がない。
雨が振る→祈祷が通じたな。金を払え。
雨が振らない→簡単な祈祷では対処できない状況。もっと凄い祈祷をします。金を払え
絶対に自分は間違っていないという前提からスタートし、やはり間違っていなかったをゴールとする人間に研究なんて出来るとは思わない。
研究とは仮説→検証→考察→仮説のループを繰り返すトライアンドエラーの世界であり、天啓のような閃きはあってもその９割は実際には上手くいかないものなのだ。
あろうことかアドラー心理学は１００％中１００％の確立で仮説が正解となるという奇跡の未来予知のもとに理論を構築している。
勘違いしないでほしいが、俺はこの犯罪者にちゃんと怒ってるからね。
処女膜チェックとかにすればワンチャンありそうだけど、日本のモザイク基準だと肝心の所が隠れちゃうんだよなあ。
レントゲンみたいな機械を使って撮影したってことにしてシルエットだけ表示するとかにすればいけるかな。
うーん。
「アナルはチンコを突っ込んでない状態ならノーモザでも許される」と同じようなライン攻めになるな。
うーん。
難しいかなあ。
しかし、シチュとして興奮はするけど現代社会で小学生相手にやるのはマジで変態すぎるし卑怯者って感じだなあ。
昭和の時代に歪んだ性認識が蔓延る因習村で行われている既習ぐらいだったらともかく。
いやマジで現代社会でこれを実行に移せる脳みそはバグってるね。
男を学び捨てる──弱さを認めない社会を超えて
近現代日本文学、クィア・スタディーズ、フェミニズム、トラウマ研究などを専門にする岩川ありさが、日本に未だ根強く残る「家父長制」について考える。
https://www.gqjapan.jp/article/20230420-arisa-iwakawa-column
では、このような現状をどうすれば変えられるのか。ヤマシタトモコのマンガ『違国日記』（既刊10巻、祥伝社）は交通事故で両親を亡くした15歳の田汲朝（たくみあさ）と、叔母で小説家の高代槙生（こうだいまきお）がともに暮らす物語だ。朝は槙生と生活しはじめて、まるで違う国に住んでいるようだと感じる。
（中略）
第3巻で笠町は、「弱くてもいいんだ って 誰も言ってくれなかったし おれも思えなかったからね」と槙生に話す。この社会は、強くなれ、泣くなと学ばせ、弱い自分を殺させる。しかし、人はふとしたことで、痛み、傷つき、病み、死ぬ。だからこそ、弱さを認めない社会を学び捨てることが必要だ。そして、ピラミッドの頂点、つまり、家父長制的な頂点を目指すような生き方を学び捨てることも求められている。「男」という言葉が持っている意味を刷新しよう。家父長になるしかないという思い込みを捨てよう。つくられたものをときほぐすことは必ずできるのだ。
逆じゃないの？
そもそも国立大学の基礎研究は大国がやるべきで日本がやるべきではない。
15位 7pt 上海静安隊、他5チーム
32位 2pt 清華囲棋基金隊
甲級リーグ（1部） 16チーム
乙級リーグ（2部） 16チーム
丙級リーグ（3部） 33チーム ←ここ。上位3チームが乙級へ昇格
広瀬優一七段 22歳 5勝2敗 0.714
福岡航太朗五段 18歳 7勝0敗 1.000
○芝野虎丸九段 - 林君諺X
○広瀬優一七段 - 呂奕銓X
○酒井佑規五段 - 林彦丞X
○福岡航太朗五段 - 简靖庭X
○芝野虎丸九段 - 羅岩四段X
X広瀬優一七段 - 趙毓彩五段○
○芝野虎丸九段 - 韋一博五段X
○広瀬優一七段 - 韓恩溢四段X
○酒井佑規五段 - 楊潤東四段X
○福岡航太朗五段 - 楊皓哲二段X
○芝野虎丸名人 - 郭信驿五段X
○広瀬優一七段 - 鄭胥四段X
○酒井佑規五段 - 韓卓然三段X
○福岡航太朗五段 - 何天予二段X
○芝野虎丸名人 - 李康七段X
X広瀬優一七段 - 朱元豪五段○
○酒井佑規五段 - 張欽初段X
○芝野虎丸名人 - 胡鈺函六段X
○広瀬優一七段 - 秦悦欣六段X
X酒井佑規五段 - 秦馳遠三段○
○福岡航太朗五段 - 于富霖三段X
○芝野虎丸名人 - 周泓余六段X
○広瀬優七段一 - 呉依銘五段X
○酒井佑規五段 - 方若曦五段X
○福岡航太朗五段 - 徐海哲四段X
1990年代中頃より、テレビ朝日系列の日曜8時台後半では、『ナージャ』のように幼児から小学校中学年までの女児をターゲットとした柔和なアニメ作品が多く放映されていたが、当時女児向けアニメはおろかアニメそのものに疎かった鷲尾は「自分のやりたいことをやる」と開き直り、従来にとらわれない新たな作品を開拓する[13]。仮面ライダーシリーズやウルトラマンシリーズが放映されていた世代である鷲尾は、「とりあえず変身して戦うのがかっこいいだろう」という発想から、同時間帯で放送されていた『ママレード・ボーイ』『花より男子』などの恋愛系、『夢のクレヨン王国』『どれみ』シリーズなどのファンタジー系とは逆の「戦い」をメインとするべく、『ドラゴンボール』『エアマスター』などで頭角を現した西尾にシリーズディレクターを依頼。前述した変身して戦うという概念、それに映画『48時間』や『ダーティハリー』、ドラマ『白バイ野郎ジョン&パンチ』といったバディ物の構造を取ることで新しいアクションが模索された。また鷲尾は「幼児期の男女に差はほとんどなく、公園や幼稚園では男女関係なく飛び跳ねて遊びたいはず」という考えから、企画書に「女の子だって暴れたい」と書いたという。メインターゲットの好む物のリサーチにおいて、『セーラームーン』の研究も行われたが「『セーラームーン』と同じことをしても今の時代に受け入れられるわけではない」とし[14]、『無印』及び『MaxHeart』をそれらのカウンターとして位置付けた[15]。女の子らしい華麗さをメインとするのではなく、あくまで香港映画のような激しい接近戦という意味で変身アクションを志したという[16]。一方で、西尾は性別によってターゲットを限定するようなマーケティングに対する強い警戒心も見せており、総体としてこれまでの戦闘物や女児向け作品に対する強い批判性を含みながら、同作品に挑んだことが窺える[17][18][19]。
いいえ。
国際機関・各研究機関において、少子化と相関とされてるのは「女子教育の普及」しか発見されておりません。
ナチス・ドイツの歴史から学ばず、弱者を排除しろと主張する増田達。その行く末は...。 (2327)ナチス。私は最初「ナチスってなに盟約? 何者?」と知らなくて混乱していた。そのうち「国に強制力が働くんだー」っていう知識を得られるようになっていた。そうしてナチスの研究を開始して、ようやく分かったことですがナチス親衛隊とは(中略)国家親衛隊のことをさします、と! (2325)なぜ?なぜ?ナチスが敵対していた人々はどうなったの?どんなことをしていったの? (2314)なぜ?
よっしゃ、ジェンダー・セクシュアリティの専門家による超わかりやすいホモソーシャル解説記事をソースとして貼るね。しっかり読めよ。
https://gendai.media/articles/-/83547
これね、ホモソーシャルはそもそも同性間の関係性に着目した言葉なのね。
元増田は、女性同士が関係性を構築するためにパートナーの性事情を「ネタ」にする、ということを書いているのでこれに該当する。
ネタにされることは間接的に被害ではあるし問題なんだけど、そこは注目点ではなくて同性の関係性が主題。
SNSなどでは、「ホモソ」と省略して使われているのをよく目にしますよね。その使われ方を見ていると、セジウィックが分析した上記のホモソーシャルの特徴のうち、どちらかといえば、「ホモフォビア」よりも「ミソジニー」に力点を置いた使われ方をしている印象を受けます
男性から女性に対する「からかい」や、そうした揶揄を通じて形成される内輪ノリのようなものがミソジニーにつながったり、ミソジニー的な感覚を培養したりして、ホモソーシャルを強化していくといった側面はあると思います。
SNSではミソジニー的に使われてるけど、仮にミソジニーの意味が含まれるとしてもそれは「嫌悪」であって、加害そのものではない。
加害の要因になり得るというだけ。
どう？わかった？
