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序章 ゲーム理論とは?第1章 ゲーム理論の基本と支配戦略第2章 ナッシュ均衡第3章 さまざまな同時手番ゲーム第4章 囚人のジレンマ第5章 逐次手番ゲーム第6章 使えるゲーム理論↓ぼくにとってのポイント◯ゲーム理論とはいろいろと難しい定義がされるが、本書では、「自分が一番得する戦略を合理的に決めること」わかりやすい。◯ゲーム理論の適用範囲経済、軍事、生物学、環境問題など◯ゲーム理論に貢献した人物ジョン・フォン・ノイマン、ジョン・ナッシュ◯ゲーム理論の基本要素プレイヤー、戦略、利得◯ゲームの種類同時手番ゲーム(じゃんけん、週刊誌、新聞など)、逐次手番ゲーム(将棋、麻雀、囲碁、オークションなど)非協力ゲーム(チキンゲーム、囚人のジレンマなど)、協力ゲーム(割り勘など)完全情報ゲーム、非完全情報ゲーム、定和ゲーム、非定和ゲーム◯ゲーム理論で説明できる例安売り競争、軍拡競争、男女の争い、キューバ危機、サービス残業、いじめ、ネガティブキャンペーン、仕事をしない上司、環境問題◯繰り返し囚人のジレンマ最初は協力し、相手の戦略をそのまま返すしっぺ返し戦略が最強。-----かわいいサルの絵でわかりやすい。以下のことがわかった。・問題がどのような構造をしているかは、利得表を書くことではっきりする。・相手の最適反応から、強支配戦略があるか、ナッシュ均衡はどこかを確認する。マンガでわかるゲーム理論 [ ポーポー・ポロダクション ]にほんブログ村
2016年12月28日
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以前にも紹介しているのだけれど、この本のブックガイドで紹介されている本を並べてみた。1. 複雑系フラクタリストーマンデルブロ自伝禁断の市場ーフラクタルでみるリスクとリターンブラック・スワンー不確実性とリスクの本質フラクタル幾何学カオス複雑系複雑な世界、単純な法則ーネットワーク科学の最前線偶然の科学千のプラトーー資本主義と分裂症知の欺瞞サイエンス・ウォーズ2. 進化論進化とはなんだろうか進化と人間行動進化論という考え方進化とは何か利己的な遺伝子ドーキンス自伝ー好奇心の赴くままに祖先の物語ワンダフル・ライフ生物の社会進化進化とゲーム理論進化遺伝学生物学のすすめ社会生物学論争史理不尽な進化ダーウィンの危険な思想人間の本性を考える 心は「空白の石版」か3. ゲーム理論13日間キューバ危機 ミラー・イメージングの罠博士の異常な愛情 映画未知への飛行 映画ランド 世界を支配した研究所高校生からのゲーム理論戦略的思考の技術ミクロ経済学 戦略的アプローチ戦略的思考とは何か行動ゲーム理論入門ゲーム理論による社会科学の統合制度と進化のミクロ経済学行動経済学ファスト&スロー統計学が最強の学問であるヤバい経済学その問題、経済学で解決できます。その数学が戦略を決めるNUMERATIビッグデータの開拓者たち4. 脳科学進化しすぎた脳 中高生と語る「大脳生理学」の最前線単純な脳、複雑な「私」サブリミナル・マインド 潜在的人間観のゆくえとは何だろうか 脳の来歴、知覚の錯誤サブリミナル・インパクト 情動と潜在認知の現代意識をめぐる冒険意識はいつ生まれるのか 脳の謎に挑む統合情報理論フューチャー・オブ・マインド 心の未来を科学する火星の人類学者 脳神経科医と7人の奇妙な患者妻を帽子と間違えた男脳のなかの幽霊デカルトの誤り 情動、理性、人間の脳心脳問題 「脳の世紀」を生き抜くマインド 心の哲学意識する心 脳と精神の根本理論を求めて解明される意識知の挑戦心の仕組み肥満は感染するつながり 社会的ネットワークの驚くべき力新ネットワーク思考 世界のしくみを読み解く複雑で単純な世界 不確実なできごとを複雑系で予測する5. 功利主義正義論アナーキー・国家・ユートピア 国家の正当性とその限界ロールズいまこそロールズに学べ 「正義」とはなにか?自由はどこまで可能か リバタリアニズム入門これからの「正義」の話をしよう功利主義入門 はじめての倫理学統治と功利 功利主義リベラリズムの擁護人間の安全保障幸せのための経済学 効率と衡平の考え方マーケット・デザイン オークションとマッチングの経済学マーケット・デザイン 最先端の実用的な経済学学校選択制のデザイン ゲーム理論アプローチ実践行動経済学CODE インターネットの合法・違法・プライバシー一般意思2.0 ルソー、フロイト、グーグル自由とは何か 監視社会と「個人」の消滅自由か、さもなくば幸福か?二一世紀のを問うシンギュラリティは近い 人類が生命を超越するとき不死テクノロジー 科学がSFを超える日サイエンス・インポッシブル SF世界は実現可能かゼロ・トゥ・ワン 君はゼロから何を生み出せるかテクニウム テクノロジーはどこへ向かうのか?啓蒙思想2.0 政治・経済・生活を正気に戻すために-----見落としもあるかもしれないが、93冊あった。どれも面白そうな本ばかりだ。にほんブログ村
2016年12月24日
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1 努力は遺伝に勝てないのか2 あまりに残酷な「美貌格差」3 子育てや教育は子どもの成長に関係ない↓ぼくにとってのポイント○世界が残酷で理不尽な理由・ひとは幸福になるために生きていいるけれど、幸福になるようにデザインされているわけではない。・すべての生き物は自らの遺伝子の複製を最大化するために、他の生き物との間で複雑なゲームを行っている。遺伝子を貨幣、環境を市場とするなら、市場で遺伝子という貨幣を最大化しようとする経済学として扱うことができる。-----現代の進化論(動物行動学、進化生物学、進化心理学)、分子遺伝学、脳科学、ゲーム理論、複雑系などの新しい知がもたらした知見をわかりやすく紹介している。これらが真実だとすると、たしかに不愉快な知見が多い。なんか、教育、福祉って「無駄無駄無駄無駄ァッ!!」って感じだ。努力が無駄と思い知らされるのはつらいものだ。しかし、現実を変えようとするのなら、現実を直視することは避けられない。良薬は口に苦し。言ってはいけないー残酷すぎる真実ー(新潮新書)【電子書籍】[ 橘玲 ]にほんブログ村
2016年10月28日
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第1章 AI関連技術の最前線ー過去から未来までの系譜第2章 AI技術のビジネス活用第3章 超入門かんたん解説AI関連技術と専門用語第4章 AIを牽引する主要プレイヤー-----まずは、人間の言葉を理解し、会話、パーソナルアシスタント、コンシェルジュ、コールセンターのオペレータ用AIの開発が進められている。→Siri, Cortana, りんな、ペッパーなど○押さえておきたい人工知能関連キーワードルールベース、機械学習、分類問題、回帰問題、強化学習、ニューラルネットワーク、形式ニューロン、特徴量、教師あり/なし学習、ディープラーニング、過学習、バックプロパゲーション、オートエンコーダ、CNN、RNN、人工感性知能○TensorFlowで会話AIを作ってみたhttp://www.slideshare.net/tak9029/tensorflowaiなかなか笑える。人間がいちいち教えなくても、自律的に休むことなく学習を続け、目的達成のためのスキルを習得していく人工知能。あとは、目的を人間が教えなくても勝手に見つけるようになると強いAIになっていくのかもしれない。図解入門最新人工知能がよ〜くわかる本 [ 神崎洋治 ]にほんブログ村
2016年10月20日
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1 アルゴリズム革命とAIのインパクト2 クラウド・コンピューティングの本質とは3 IoTとビッグデータの真価とは4 フィンテックの恩恵はあらゆる企業に及ぶ5 日本企業がこれからすべきこと↓ぼくにとってのポイント○自動化人間の活動をキャプチャ(取り込み)し、トランスフォーム(変形)し、リプレイス(置き換え)して自動化する。それをソフトウェアのアルゴリズムで実現する。○スケールしないと生き残れないVC(ベンチャーキャピタル)どうしの競争も激しいため、スタートアップには、自動化・効率化を劇的に進めて一気にスケールすることが求められる。昔読んだブラックスワンに月並みの国と果ての国というのがあった。医者、弁護士、コンサルタントは、売上高は時間に制約されるため、スケールしにくい月並みの国のビジネス。ソフトウェア開発、作家、映画製作などは、ヒットになれば、天井知らずの収入になるため果ての国のビジネス。スケールするためには、果ての国のビジネスモデルを目指さなくてはならない。○日本は製品化に強いアイディアと試作品ができた段階で、量産の製品にするときに、日本は他の国のメーカーに比べて納期、品質の信頼性が高い。テスラモーターズもパナソニックのバッテリーを採用した。○シリコンバレーの強さの秘密1.循環する人材→人材の流動性が大きい。2.ペインポイント(困りごと)からビジネスをスタートし、大企業にはできないスピードで進める。背景には激しい競争がある。3.失敗を次に生かす文化4.産学連携5.政府、米軍の支援○シリコンバレーとは競合するのではなく、活用するシリコンバレーを作ろうとしても、文化、環境のちがいからうまくいかない。これほど発展したシリコンバレーを活用する方法を見つけるほうが効果的。-----シリコンバレーの強さの背景には、スタートアップどうし、VCどうしの激しい競争がある。働く人たちは、プロフェッショナルであり、プロスポーツ選手と一緒だ。労働時間は関係なく目指す成果が出るまで働く。自分のプロとしての価値に自信があるから、転職や起業を繰り返し、どんどん新しいことに挑戦していく。こういう文化、環境は簡単にはつくれない。シリコンバレー発 アルゴリズム革命の衝撃 [ 櫛田健児 ]にほんブログ村
2016年10月16日
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はじめに第1章 紛争の陰で暗躍する軍産複合体第2章 新シルクロード構想を掲げる中国の野望第3章 石油争奪戦争と価格下落の影響第4章 中東を破局に導いた米国の戦略第5章 暴力の拡散と貧困・格差の連鎖第6章 武力で平和はつくれないー日本にできることおわりに附 録 イスラムの経済倫理と飲食の教え ↓ぼくにとってのポイントサウジアラビア→スンニ派、米国から大量の武器を輸入。イランと敵対。イラン→シーア派、最近、核査察を受け入れ原油を輸出。サウジアラビア、米国と敵対。イラク→シーア派、フセイン政権下では、電力、水道などのインフラも整備されていた。それが、いいがかりのようなイラク戦争によって、壊滅させられた。IS→スンニ派。シリア→アサド政権はロシアから武器を輸入。アサド政権はISから原油を買っている。UAE→フランスの支援により、基地を展開。ロシア→中東に親ロシアの国を残すためにアサド政権を支援。大量の武器を輸出。アフガニスタン→ヘロインなどの麻薬が武装勢力の資金源。2001年に米国がアフガニスタンに侵攻すると、ケシ価格が2000年→2002年でほぼ10倍に跳ね上がった。○失業、貧困、権威主義、腐敗中東諸国の失業率は30~40%と高く、ISに流れる若者が増える理由となっている。政府は権威主義で国民の窮状を改善せず、腐敗が横行し、自分たちだけがぜいたくな暮らしをしている。○米国の失敗米国の軍産複合体の思惑によってはじまったイラク戦争がISを生み出すきっかけ。米国がイラクで獲得した石油資源を危うくさせている。○テロが終わらない理由欧米の軍産複合体が武器を輸出するため、戦争が終わらない。米国、ロシア、英国、フランス、などは、世界平和を維持する国連安保理常任理事国にもかかわらず、戦争をあおっている。戦争が続くため、中東諸国は歳出の多くが軍事費になり、福祉、医療、教育に予算が回らない。そして、国民の多くが困窮し、ISなどのテロ組織に加わったり、難民になる。-----中東の混乱の背景には、確かに宗教対立もあるが、石油、武器、麻薬をめぐる欧米の思惑が大きいことがよくわかった。カネのためならば、どんなに人が死のうがかまわないということか。石油・武器・麻薬 中東紛争の正体 [ 宮田律 ]にほんブログ村
2016年10月13日
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はじめに第1章 通貨革命が始まった第2章 きわめて斬新なビットコインの仕組み第3章 ビットコインに続くもの第4章 現代の通貨はどこに問題があるか第5章 通貨革命は社会をどう変えるか補論 公開鍵暗号と電子署名↓ぼくにとってのポイント○送金コストゼロ・貿易決済通貨としての利用・外国為替業務が侵食され銀行の経営基盤が傾く○新しい集金方法・ビットコインのロゴとQRコードがかかれたボードを手にもって、テレビに映るとビットコインを送ってもらえる(ことがある。)○ビットコインについて理解すべき3段階1.電子署名を用いてビットコインを送ること。2.取引をP2Pネットワークで維持するブロックチェーンに記録すること。3.ブロックチェーン改ざん防止のため、プルーフ・オブ・ワークの計算を課すこと。ビットコインの革命的アイディアは3.。○プルーフ・オブ・ワークの効果・合理的な経済計算の結果として、人々が全体システムの維持に協力する。・悪事を働こうとすると、実現不可能なほどのコンピュータパワーでブロックの改ざんを続けなくてはならない。○電子マネーとのちがい・造幣局方式で二重使用を防止するのが電子マネー。発行者が電子マネーの正当性をチェックする。それに対し、ビットコインはオープンループ型。ブロックチェーンとプルーフ・オブ・ワークによって二重使用を防止。・電子マネーは手数料が店舗の負担になる。・電子マネーは単独の運営では採算がとれない。・ビットコインは企業や個人の間を転々流通する→現金通貨と同じ。○新技術の意義は過小評価される・電話、パソコン、インターネットなど、新しい技術の出始めは使い物にならない、と切り捨てられてきたが、やがて世界を変えた。-----ビットコインをはじめとする仮想通貨の現状と可能性を詳しく解説している。仮想通貨は、決済の方法のみならず、社会のあり方を根本的に変えてしまう可能性があるようだ。一極集中型の管理方法ではなく、ブロックチェーンとプルーフ・オブ・ワークによる分散型の管理方法によって低コストで便利な取引ができ、この仕組みは例えば投票システムにも応用できるようだ。仮想通貨革命 [ 野口悠紀雄 ]にほんブログ村
2016年10月11日
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第1章 ビットコインとはなにか?なぜ生まれたのか?第2章 ビットコインは“通貨”として通用するか?第3章 ビットコインを支える暗号技術第4章 ビットコインは通貨の未来をどう変えるか?↓ぼくにとってのポイント○ビットコインとは?→ネットワーク上に存在する「暗号通貨」○ビットコインの取引→取引所や換金所で円やドルと交換マイニングして入手も可能○ビットコインの利点・少額の国際送金や少額決済の手数料が非常に少ない。→スモールビジネスへの追い風・ネット上でいいコンテンツがあって、投げ銭をしたいと思ってもできない状態を「振り込めない詐欺」という。ビットコインはこの状況を打破する可能性がある。・現金と同様に匿名性がある。○取引情報はブロックチェーンで交換・ブロックとは一定時間内に発生した取引をまとめたもの・ブロックの情報はP2Pネットワークを介し、ビットコイン利用者に拡散する。○すべてを支える暗号技術・ビットコインやブロックチェーンの複製は、暗号技術によって防がれている。-----国や中央銀行などの発行主体がなく、ネットワーク上に分散して存在するビットコイン。少額の送金や決済に有利なことから、出稼ぎ労働者やスモールビジネスには追い風になりそうだ。普及をしていくと、インターネットが世界を変えたように、ビットコインも世界を変えるかもしれない。暗号が通貨になる「ビットコイン」のからくり [ 吉本佳生 ]にほんブログ村
2016年10月06日
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1 面白くて眠れなくなる遺伝子2 スリリングな遺伝子のはなし3 「遺伝学」とDNAをめぐる冒険↓ぼくにとってのポイント○不老長寿は可能か?・カロリー制限するとサーチュインタンパク質を作る遺伝子がはたらいて長寿になるといわれていたが、サーチュインは寿命を延ばすことと関係ない。・レスベラトロールは健康増進効果や長寿とは関係ない(2014年5月の研究報告)○タバコよりも危険な発がん物質→カビの毒(マイコトキシン)・カビやすい輸入食品には注意。・古くなった食材は廃棄。○遺伝学の祖メンデル・苦学をしながら、12年におよぶ研究を続け、「雑種植物の研究」を投稿したが、新しすぎて理解されなかった。死後16年たって、研究成果が再発見され、遺伝学がはじまった。-----初歩的なトピックから最新の研究成果まで、遺伝にまつわる様々な話をわかりやすく紹介している。にほんブログ村
2016年10月04日
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1 複雑系(一九七〇年代のロックスター/「フラクタル」への大旅行/世界の根本法則)2 進化論(一〇分でわかる「現代の進化論」/「政治」と「科学」の文化戦争/原始人のこころで二一世紀を生きる)3 ゲーム理論(合理性とMAD/「行動ゲーム理論」は世界の統一理論か?/統計学とビッグデータ)4 脳科学(哲学はこれまでなにをやってきたのか?/フロイトの大間違い/「自由」はどこにある?)5 功利主義(「格差」のある明るい社会/社会をデザインする/テクノロジーのユートピア)↓ぼくにとってのポイント◯知のビッグバン→20世紀半ばからの複雑系、進化論、ゲーム理論、脳科学の爆発的な進歩これ以前の本は読まなくていい。◯複雑系のスモールワールドこの著者はこの言葉をよく使う。自己相似→リアス式海岸やカリフラワー。全体と部分がどこまでいっても相似形。自己組織化するネットワークはハブ&スポークの構造になっていく。これが複雑系のスモールワールド。マクロなモデルを作って予測するのは原理的に不可能。◯進化論を否定する3つのジコチュー1.進化の長いタイムスケールを理解できない2.個体のタイムスケールのちがいを錯覚している3.ヒトを進化の頂点と考える◯子孫ではなく血縁度を最大化する→ハチやアリは女王を産卵マシンとして兄弟姉妹をたくさんつくる。◯不愉快な科学1.生き物は血縁度を最大化するように進化する。2.すべての生き物は利己的な遺伝子の乗り物3.生き物は遺伝子の複製の最大化というプログラムを搭載した機械。その行動はゲーム理論で数学的に記述できる。4.生き物の戦略は遺伝子という効用の最大化◯マクロ経済学は科学ではない市場は、膨大な数のプレイヤーが利益の最大化を目指すゲームを行いながら、相互にフィードバックしあう複雑な世界。これはモデル化できない。◯自由意志は幻想被験者がボタンを押すことを意図する7秒前に前頭前皮質は活動する。自由意志は、脳の活動を後追いで感知しているに過ぎない。◯ロールズの格差原理社会的、経済的な不平等が許容できるのは、もっとも不遇な立場のひとの利益が最大化されている時だけ。◯アマルティア・センの人間の安全保障効用ではなく、機能と潜在能力を基準にして、公平ではなく衡平な社会をつくるべき。◯本書の目的若い人が、知のパラダイム変換を受け入れて、効率的で衡平で合理的なより良い世界をつくっていくことを期待している。-----いつものように非常に歯切れがよくわかりやすい。この著者の本は世界の見え方を変えてくれる。「読まなくてもいい本」の読書案内 [ 橘玲 ]にほんブログ村
2016年09月27日
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1 ゴールデンチケット2 美しい世界3 PとNP4 NPのなかでもっとも難しい問題5 P vs.NP問題前史6 難しい問題を扱う7 P≠NPを証明す8 秘密9 量子10 未来↓ぼくにとってのポイント◯P≠NP予想・クレイ数学研究所が選んだ7つのミレニアム賞問題の一つPとは、コンピュータを使って素早く解ける問題→2つの数の掛け算などNPとは、解くのに時間がかかる問題。答え合わせは比較的簡単。→巡回セールスマン問題などP=NPであれば、巡回セールスマン問題なども素早く解くことができる。しかし、P≠NPであれば、素早く解く方法はない。RSA暗号は、大きな数の因数分解は時間がかかることを利用している。もし、P=NPであれば、すぐに暗号は破られる。おそらく、この世界はP≠NPだろうと予想されるが、証明はされていない。↓Wikipediaよりhttps://ja.wikipedia.org/wiki/P%E2%89%A0NP%E4%BA%88%E6%83%B3P≠NP予想とはなんだろう [ ランス・フォートナウ ]にほんブログ村
2016年09月24日
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1 viの歴史2 viの起動と終了3 viの基本操作4 日本語入力5 正規表現を使った検索・置換6 viの高度なテクニック7 VimAppendix A viコマンドリファレンス↓ぼくにとってのポイント◯なぜviなのか?・環境に依存しない→X Windowが立ち上がらなくても使える◯viコマンドリファレンス:viusageで、コマンド一覧が見られる。-----vimの利点は以下のように、"vim 利点"で検索するといくらでも出てくる。https://www.google.co.jp/search?sourceid=chrome-psyapi2&ion=1&espv=2&ie=UTF-8&q=vim%20%E5%88%A9%E7%82%B9&oq=vim%20%E5%88%A9%E7%82%B9&aqs=chrome..69i57j0.5991j0j7ぼくにとっては、1. 無料2. 軽くて起動や検索などの動作が速い3. Windows, Linuxどちらでも使える4. キーマッピングやプラグインでカスタマイズできるといったところがvimを使う理由になる。はじめてのvi & Vim [ 小島範幸 ]にほんブログ村
2016年09月18日
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第1章 「起こる」と「知る」の差EPR-パラドックス第2章 アインシュタインと量子力学ー創業者の反逆?第3章 量子力学解釈問題小史ー「世界」と「歴史」の作り方第4章 力学理論の構造ー「起こる」か?「ある」か?第5章 量子力学理論の切り分けーhのない量子力学第6章 量子力学とマッハの残照第7章 「非決定論」のウイーン第8章 湯川秀樹にとっての量子力学第9章 確率と不安ーランダムか情報不足か第10章 「科学」という制度をマッハから問う↓ぼくにとってのポイント◯量子コンピュータの原理・多世界解釈→並列処理の原理・qビット→量子はビットが重なったqビット状態に原子系がいられる◯宇宙は計算過程・宇宙は10^90ビットの情報に10^120opsの論理演算を行ってきた情報マシンだ・物質を情報に置き換えると新鮮な視点をうむ。-----20世紀に発展した量子力学の歴史とその応用が紹介されている。難しい。。。アインシュタインの反乱と量子コンピュータ [ 佐藤文隆 ]にほんブログ村
2016年09月15日
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はじめに序章 シンギュラリティを前に第1章 シンジュラリティがなぜ問題になるのか?第2章 私たちはどこから来たのか?第3章 科学技術の進歩と人類の進化第4章 そして、人類のゴールへ終章 シンギュラリティ後の人類ビジョンおわりに↓ぼくにとってのポイント◯近づく技術的特異点・革命周期の短縮農業革命ー1万年→産業革命ー200年→情報革命ー100年かからない→ロボット革命ムーアの法則→集積回路のトランジスタ数は1年半〜2年半で2倍になる→指数関数的な増加・一度抜かれたら二度と追いつけない・人工知能が人類最後の発明になる→その先は、人工知能がすべてを発明する◯脳の機能1. 知能を実現する臓器である2. 意識を実現する臓器である・最近の心理学の成果→意思決定を行う際、意識が決めるより先に、ニューロンが意思決定をしてしまっている◯知能化の3要素1. マニピュレーション能力←手2. 高度な情報伝達能力←口3. 高い知能←脳◯人間の幸福は相対的なもの幸福感の大きさ=現状-幸福のゼロ点・幸福とは日々の食事のようなもの→味わっては消える幸せの特性を素直に受け入れることが大切◯手段と目的の転換愛、成長、快感、幸福は生きるための手段だったものが目的にすり替わってしまう。◯ロボット革命後の世界1. 生活のために働かなくて良くなる2. 望むものはいつでもすぐ手に入る3. 知的能力や身体能力を人工的に高めることができる4. 容姿や性格を自由に変えられる5. 病気と死がなくなる・不幸がなくなると、幸福もなくなる。◯生きる意味・ルールはあっても、意味はない→意味は自分で見つけていくしかない。・ブッダの言葉→この世で自らを島とし、自らを頼りとして、他人を頼りとせず、法を島とし、法を拠り所として、他のものを拠り所とせずにあれ-----宇宙の起源から現在に至る歴史を参照しながら、生物や人間、技術的特異点の特徴を解説し、その後の世界の様子を提示している。意識の議論や技術的特異点後の世界の様子が参考になった。にほんブログ村人工超知能が人類を超える [ 台場時生 ]
2016年09月06日
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第1章 ITビジネスは何で稼いできたのか第2章 ネットが世界を細分化する第3章 ネットワークとコミュニケーション第4章 消費されるコミュニケーション第5章 ITの目指すもの、向かう場所↓ぼくにとってのポイント◯ITビジネスは、ユーザーを集めて、企業や人と結びつける・Googleの強み1→ユーザーが検索窓に欲しいものをズバリ書き込んでくれること・Googleの強み2→ウェブ検索、動画、地図、メールで圧倒的シェアを手にしたこと・課金ビジネスの難しさ→課金するときの手間をユーザーに強いる。◯ITは仕事を細分化し、チャンスを増やす・これまで活用できなかった短い時間でできる仕事がITのおかげで出てきた。・評価の階段をなめらかにすることで、これまで価値がなかったような、小さな仕事に価値が出てきた。◯インターネットはハイコンテクストなコミュニケーションにシフトする・わかっているもの同士の、言葉が必要ないコミュニケーションが今後、インターネットが進む方向となる。・快適なハイコンテクストなコミュニケーションには、現状の情報アップのための手間が限りなく小さくなる必要がある。→ウエアラブル-----マッキンゼー、リクルート、Google、楽天など10回の転職した著者が、ITビジネスを俯瞰する視点を提供してくれる。非常にわかりやすく面白かった。ハイコンテクストなコミュニケーション、いわなくてもわかるだろってやつ。確かに、これができると快適で幸せなのだろう。AIの目的の一つはハイコンテクストなコミュニケーションのようにも見える。にほんブログ村
2016年09月01日
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1 量子コンピュータ概論2 現状のコンピュータとその限界3 量子コンピュータはこうして生まれた4 量子計算5 量子コンピュータの論理構成6 量子コンピュータの物理構成7 量子コンピュータで何が変わるのか?↓ぼくにとってのポイント○現状のコンピュータが苦手なこと・大きな数の因数分解→これがRSA暗号に利用されている・巡回セールスマン問題→NP完全問題○量子コンピュータの原理・光の波としての性質を利用し、量子重ね合わせ状態を作って、0と1を同時に両方扱う・これにより、2^n通りの計算を一度に行う・干渉を利用することで、誤った解は計算と同時に無視できる・超並列計算→2^100台の現在のコンピュータ=1台の100qubitの量子コンピュータ・所望の結果を出す計算過程がお互いに強め合い、その他の計算過程は弱めあうようにする○観測問題・観測が事実を左右する→観測すると量子重ね合わせ状態が崩れる(デコヒーレンス)○計算は物理過程・「情報は物理的」、「計算は物理過程」→熱を出さない計算機は作れない○量子コンピュータ実現への課題・量子ビットを用意する・量子論理ゲートを実行できる・デコヒーレンス時間の確保-----量子力学の原理を応用した量子コンピュータ。原理を理解するのは難しいが、超並列計算を実現して、これまで解くのに時間がかかったNP問題を簡単に解けるようになるとしたら素晴らしい。きっと大きな視界がひらけてくる。にほんブログ村
2016年08月28日
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第一章 明日の食料に戦慄せよ第二章 セールスを愛したエンジニア第三章 自分の強みを活かす第四章 成長する企業、消えていく企業第五章 リスクを取れ!そうすれば変化がついてくる第六章 あなたは世界をイメージできるか↓ぼくにとってのポイント・若いときのハードワーク・エンジニアからセールスに転向・大局観をもち、世界の中で自分の位置を認識する・各人が私利私欲を追及することが豊かで正義にかなった社会にたどりつく←ハイエク・グーグルの強さ→シンプル、「世界中の情報を整理して、世界中の人がアクセスできて、使えるようにすること」、「そのサービスを無料で提供すること」・「浪花節的一段階論理」が幅を利かせる限り、日本経済は迷走する-----著者は外資系企業を渡り歩いているだけに、地球を上から見下ろして、大局観をもつことの大切さを書いている。日本国内だけで閉じた視点では、食べていくことも難しくなってきている。つくづく、ビジネスパーソンは、サッカー選手と同じだと思う。プロとして、自分の能力を発揮できるところを世界中から探して働く。にほんブログ村
2016年08月26日
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第1部 マシン対マシン(トレーディング・マシンズ社/サイズ・ゲーム ほか)第2部 マシン誕生(盗っ人たち/ウォッチャー誕生 ほか)第3部 マシンの勝利(野獣の腹の中/取引プラットフォーム ほか)第4部 マシンの未来(八百長ゲーム/ビッグデータ ほか)518ページ。長い本だった。米国証券市場の実情が、現場の人々からの目線でストーリーとして描かれている。米国証券市場は、HFT(High Frequency Trading, 高頻度取引)、人工知能など、最新技術を駆使した機関どうしの戦場となっている。2009年には、こうした「ボット」(高頻度トレーダー)が米国全体の取引の75%を支配しているという報告が出ており、東京証券取引所でも2015年現在、1日90億ドル以上(75%以上)の売買がHFTボットによってなされている。HFTは、ミリ秒単位で、1秒間に何百もの注文を出したり、取り消したり、他の注文を見たりし、株の保有時間はほんの数秒で、小さな利益を数多く積み重ねていく。HFTの恩恵を受けられるのは、ごく限られた機関だけであり、取引成立の過程は誰にもわからず、アルゴリズムどうしの騙し合いとなっている。ときに、このアルゴリズムは暴走し、2010年5月6日、「フラッシュクラッシュ」と呼ばれる現象を起こし、ものの数分でダウ平均株価が、800ポイント下落した。こうした実情からは、とても金融市場が公正な取引の場所とはいえない状況になっている。にほんブログ村
2016年08月02日
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489ページ。長いけれども、読み始めると止まらなくなる。三菱ふそうリコール隠し事件がモデルになっている。財閥系企業集団の腐敗、警察の横暴、親どうしの関係と子どものどうしの関係、事件の被害者、中小企業の団結、家族、などなど、いろんな要素が鮮明に描き出されている。ビジネスの冷徹な原理とそこで働く人たち、その家族の交流が対比されてうまく描かれている。結局、会社は人で成り立っている。働く人たちは、共感せずにはいられないと思う。にほんブログ村
2016年07月26日
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第1部 世界の権力者たちへの私の挑戦(さらば銀行機密/パラダイスでの生活/HSBCの内部抗争/罠:ベイルートへの旅/危険すぎるリスト)第2部 銀行の巨大権力(秘密がすべて/お客様一人ひとりにタックスヘイブン/アメリカの恐喝/方向転換/政治家たちの腐敗)第3部 銀行と政治家の不正義と戦う(内部告発者を守るためのシステム/新しい金融/政治の責務/脱税との戦い)↓ぼくにとってのポイント◯著者が暴露した動機・強い者達の傲慢さが嫌い・すべてがカネで測られる原理に耐えられなかった。・強者が弱者を蹂躙し、規律を回避するのが常態となっている現実で娘に育ってほしくなかった。◯モンテカルロのカジノは汚れたカネのサーキット・カジノで働く者を買収すれば、汚れたカネを洗浄する理想的な場になりうる。・監視はピット・ボスに委ねられている。・ピット・ボスが買収されれば、監視がなくなる。・監視がなければ、貸し借りを勝手に消すこともできる。◯民間銀行と犯罪や脱税を扱う役所のツールには大きなレベルの差がある・銀行のソフトウエア予算は捜査機関の100倍◯銀行のメカニズム・裁定取引が不平等を糧にする銀行の基盤になっており、誰も知らないのをいいことにそれを続けている。-----パナマ文書のような、タックスヘイブンの利用者を暴露した人の手記。紛争や犯罪で得られたカネがモンテカルロに流れ込み、洗浄されている現実を、多くの人が知ることから、変えられるかもしれない。にほんブログ村
2016年07月21日
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1 体感してみよう!(素数/無理数/乱数/四元数/キス数/微分積分/二次方程式/三角関数/対数関数/デルタ関数/ベータ関数/テイラー関数/フィボナッチ関数/固有値/極座標/ラグランジアン/群論/トポロジー)2 もしも○○だったら…(ラジアン/因数分解/階乗/行列/無限/力学的相似/数学的帰納法/一次変換/虚数/陰関数/波動関数/ガウス分布)抽象的な数学の概念を、わかりやすく身近な例に置き換えて説明している。ぼくにとって、わかりにくいもののひとつが、虚数だった。数直線上で見ることができず、2乗して-1になる虚数単位i。なぜ、こんなものを考えなきゃならないのかわからなかった。しかし、考えてみると、マイナスの数というのも、ちょっとわかりにくい。長さ、面積、体積、質量などは、マイナスになりえないし、目に見える形でマイナスを表現しようとするとちょっと戸惑う。マイナスの数を実感するとすれば、お金の勘定がマイナスになるというのが一番実感しやすいと思うが、これはちょっとした抽象概念だ。大きさ(絶対値)はあるけれど、正の数の鏡写しで、進む方向が逆向き。一番わかりやすく、しっくりくる数は自然数(1,2,3,…)だ。そして、自然数どうしの四則演算(加減乗除)では、足し算と掛け算は結果が自然数となり問題ない。しかし、引き算と割り算では、1-2=-1や、1÷2=0.5(1/2)となり、結果が自然数ではなくなる。まず、自然数どうしの引き算の結果を定義するにはゼロと自然数にマイナスの符号をつけた数が必要となる。そこで、自然数とゼロとマイナスの数をつけた自然数を合わせて整数と定義する。これで、自然数どうしの引き算の結果はすべて定義される。次に、自然数どうしの割り算では、循環小数と分数を導入すればすべての結果を定義できる。ただし、ゼロで割ることだけは定義できない。整数と分数と循環小数を合わせて有理数と定義している。有理数どうしの四則演算では、結果は必ず有理数となり、数の体系として有理数だけ考えればいいように思える。しかし、よく知られているように、円周率や面積2の正方形の辺の長さは有理数(循環小数)では定義できない。これらは、無理数(循環しない小数)として定義される。そこで、有理数と無理数を合わせて実数と定義すれば、数の体系はすべて定義されたように見える。しかし、x^1=-1の解は実数では定義できない。そこで、この解を虚数単位iとして定義する。しかし、実数の体系は数直線上で目に見ることができたのに対し、iは数直線上に出てこない。2乗してはじめて、数直線上に現れる。そんなiも、複素数平面を導入し、以下のオイラーの公式によって実感することができる。iとは、オイラーの公式でθ=90°(π/2)のときであり、虚数軸上にある。i^2とは、iを90°回転するので、実数軸上の-1の位置にくる。オイラーの公式は、波をうまく記述できるため、振動工学、電磁気学、量子力学などでは必須になる。虚数が回転をあらわすことがわかると、本書にもある四元数が3次元空間の回転を定義するといわれてもなんとなくわかる気がする。本書では四元数のおかげで、3Dゲームが楽しめることが紹介されている。実数と虚数を合わせて複素数として定義する。しかし、複素数まで考えたとしても、ゼロで割った結果は定義できない。y=1/xのグラフでx=0の点が定義できないが、これが定義できればブラックホールのこともわかるようになるのだろうか?数学は、荒唐無稽なことを書いているように思ったこともあったが、実は、宇宙を含めたこの現実世界を説明するためには必要不可欠であり、現代社会は数学の恩恵の上に成り立っていることを知ると興味が出てくる。気楽に読めて、面白い本だった。にほんブログ村
2016年07月15日
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1. 乗車券のはなし2. やわたのやぶしらず3. 都市計画のはなし4. トポロジーとはなにか5. ドーナツとクッキー6. 国盗り物語7. 不思議な曲面8. 空間の神秘を求めて↓ぼくにとってのポイント◯片道乗車券は一と同相◯点の次数:一つの頂点から出ている辺の数◯ジョルダンの定理:円周と同相な曲線は、平面を2つの領域に分ける◯偶頂点だけの図形は一筆書き可能。奇頂点が2つでほかは偶頂点のとき、一方の奇頂点から出発し、他方の奇頂点を終点とする。これ以外は一筆書きできない。◯オイラーの標数v-e+f=K (v:頂点の数、e:辺の数、f:面の数、K:成分の数)◯メヴィウスの輪、クラインの壺-----巡回セールスマン問題や、モノの形を厳密に定義するのに必要なことがわかった。CAEでも、CADデータの面と線、メッシュの節点と面と辺はトポロジーをわかっていた方がより理解できそうだ。トポロジ-入門にほんブログ村
2016年06月27日
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第1章 最新AIの驚異的実力と人類滅亡の危惧ーー機械学習の光と陰第2章 脳科学とコンピュータの融合から何が生まれるのかーーAIの技術と歴史第3章 日本の全産業がグーグルに支配される日ーー2045年「日本衰退」の危機第4章 人間の存在価値が問われる時代ーー将棋電王戦と「インダストリー4.0」↓ぼくにとってのポイント○ベイズの定理事後確率=(実験、測定、観測などの結果)x事前確率最初に決めた不正確な確率(事前確率)から出発し、実験、測定、観測などによって、もっと正確な確率(事後確率)へと改良していく。自動運転技術などに応用されている。○フレーム問題の解決あるフレーム(枠)の問題であれば、起こりうるすべてのケースを想定しつくして、それぞれの対応を決めることができるが、現実の世界はフレームに収まらず、常に想定外のことが起きる。これまでのAIは、人間があらかじめ対処法をプログラムしていたが、フレーム問題があった。最近のAIはディープラーニングによって自律的に解決法を考え出すようになってきている。○次世代ロボット=次世代情報端末=トロイの木馬グーグル、アマゾン、アップルなどはAI搭載の最新機器を提供する代わりに、社会で生成されるビッグデータを収集しようとしている。○創造性とは何か一見異なる領域に属するとみられる複数の事柄を、一つに結び付ける能力-アイザック・アシモフ○地球規模の難問にAIを役立てる人口問題、環境問題、経済格差など-----面白かった。AIの発展が、ぼくらの幸福に寄与するかどうかが大きな命題になる。にほんブログ村
2016年06月23日
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1.縁は異なもの乙なもの2.とかく浮世は計算ずくさ3.連想ゲームのからくり4.美人で健康で聡明で5.憎い憎いは可愛いの裏6.集合ア・ラ・カルト↓ぼくにとってのポイント自然数の集合{1,2,3,…,n,…}と偶数の集合{2,4,6,…,2n,…}は1対1に対応しているため、濃度が等しい。→可算集合有理数の集合{0,-1/1,1/1,-2/1,2/1,-1/2,1/2,…}も自然数と対応付けできるため、自然数集合と濃度が等しい可算集合。無理数の集合は有理数を除く実数であるため、圧倒的に有理数より無理数の方が数が多い。有理数は、分母と分子が自然数であるため、とびとびであるが、無理数はべったりと数直線を埋め尽くす。したがって、無理数の集合は数えられず、非可算集合である。-----集合と論理は、数学の中でも基礎的な部分であり、すべての分野で使われる。そもそも何かを定義することは、集合を決めることである。定義された対象に対して、演算を定義し、結果がまた、何かの集合に入る。例:1-2=-1は自然数-自然数の演算結果が整数の集合に入る。問題解決の過程では、対象をもれなく重複なく分類することが重要であり、集合と論理の考え方が適用される。わかりやすい例をたくさんあげて、解説しているのでわかりやすい。やさしい集合論にほんブログ村
2016年06月03日
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1 前口上2 素人探偵ものがたりー推定のはなし、その13 名探偵ものがたりー推定のはなし、その24 名行司ものがたりー検定のはなし5 代表選手の言い分を聞くー抜取検査のはなし6 ばらつきをばらす法ー分散分析のはなし7 総身に知恵はまわるのかー相関と回帰のはなし8 複雑さをばらす法ー多変量解析のはなし9 なんでも数字で表わす法ー数量化のはなし付録付表↓ぼくにとってのポイント・母集団の平均μを区間推定→t分布を適用・母集団の標準偏差σを区間推定→χ二乗分布を適用・2つの標準偏差の比を区間推定→F分布を適用-----ほかにも、実験計画法、相関と回帰、多変量解析と数量化について、さわりが紹介されていた。統計解析のはなし改訂版にほんブログ村
2016年05月31日
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基礎編統計と人生数字のグループを取り扱うばらつきのスタイルばらつきの法則見本で全体を推定する応用編実験は楽しく有効に故障と寿命ぺてんにかかりそうな統計統計の大学院娯楽編パチンコの統計野球の統計競馬の統計↓ぼくにとってのポイント◯標本標準偏差は母標準偏差よりも小さい。◯信頼性工学(1)初期故障する部品は、なるべく早く使い込んで故障させてしまい、良品と交換するのがよい(2)偶発故障する部品は、故障する前に交換するのは損。故障してから良品と交換するようにする。(3)摩耗故障する部品は、ダウンする時期を予測して、ダウン寸前に交換するのが得策である。◯F検定2つの不偏分散の比をFとして、2つの数字の集団のばらつきのちがいを評価する。-----わかりやすく、面白かった。信頼性工学は、ぼくにっとって、目新しかった。モノの寿命を見積もる指針となるようだ。にほんブログ村
2016年05月25日
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第1章 大量のデータ=ビッグデータではない ~ビッグデータとは何か~第2章 Googleはなぜ無料でサービスを提供できるのか ~データの蓄積・分析が売上を伸ばす~第3章 なぜ家電やメガネが次々と“スマート"になるのか ~モノから集まったデータが新たな価値を生む~第4章 医療も教育もメディアもカスタマイズドの時代に ~医療・教育・情報分野とビッグデータ~第5章 自己や事件を未然に防ぐ ~生活を守るビッグデータ~第6章 人工知能は人の仕事を奪うのか ~これからのビッグデータとのつきあいかた~第7章 データでビジネスチャンスをつかむには ~いちばん効果的なビッグデータ活用法~↓ぼくにとってのポイント〇ビッグデータとはデータ量が多い、さまざまな形式、はやいペースで生まれるデータ〇ビッグデータ活用例・オランダは50年でトマトの収穫量6倍以上に・アマゾンのおすすめ戦略・クックパッドは、夏に「アボカド どんぶり」の検索が多くなることに着目し、「おうちカフェ風アボカドレシピ」キャンペーンを展開して前週比170%以上の売上増を達成・Suicaのデータから落ちないキャップのペットボトルを開発・ローソンのグリーンスムージー、リピーター増加で半年で1000万本販売・温泉街の外湯めぐりチケット・コールセンターの受注、休憩時間の取り方をかえて13%アップ・「O2O」クーポン配信やネットでできる在庫確認で店舗に誘導・外出先からスマホで操作できる家電・体調がわかる作業服・ゴミの量を知らせるゴミ箱・橋のひずみや振動を常に監視、劣化の早期発見、災害対策・発電プラントの異常早期発見・建設機械の稼働状況をデータで把握・味のわかるコンバインで最低限の肥料で最高の米づくり・唾液を送れば病気のリスクや体質がわかる・リストバンド型端末で1日の活動を計測-----IoTは、「モノにしゃべらせる」、ということのようだ。これまで、モノはしゃべらないので、状態がわからなかった。それにセンサーをつけて状態がわかるようにすることにより、効果的なアクションがとれる。にほんブログ村
2016年05月14日
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序章 「人間らしさ」の土俵第1章 動物最前線ー人間の自己定義の問題第2章 公式に人間ー人間のからだを明示する第3章 人間存在か、人間らしくあるかー文化的解決をめざして第4章 進化的苦境ーホミニッドと向き合う第5章 人間後の未来?-遺伝学とロボティクス時代の人類-----身体的特徴、文化的観点、道徳、理性など、さまざまな観点から人間とはなにかを考察している。動物を調べれば調べるほど、人間との境界があいまいになっていくことが書かれている。結論は、明確に人間とはなにかを定義することは未だできていない。最近見た、GHOST IN THE SHELL/攻殻機動隊2.0【Blu-ray】に出てくる人形使いも、義体に入り込んで、人間としての権利を主張していた。基本的権利を認める対象はどの範囲になるのか、はっきりしないまま、この世界は動いている。にほんブログ村
2016年05月12日
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1章 コンピュータが人間を超える日ー技術的特異点とは何か2章 スーパー・コンピュータの実力ー処理速度の進化3章 インターフェイスの最先端ー人体と直結する技術4章 人工知能開発の最前線ー意識をもつコンピュータは誕生するか5章 コンピュータと人類の未来ー技術的特異点後の世界6章 コンピュータが仕事を奪うー大失業時代の予兆7章 人工知能開発の真意ーコンピュータは人類を救えるか↓ぼくにとってのポイント◯SF作品の名作「2001年宇宙の旅」、「攻殻機動隊」、「ターミネーター」、「マトリックス」攻殻機動隊、この休み中、SAC2ndに見入ってしまった。◯宇宙の加速度的進化◯進歩の3段階遺伝子工学→ナノテクノロジー→ロボットby カーツワイル◯4つのシナリオ1.人間がコンピュータに支配される。←2001年宇宙の旅、地球爆破作戦、マトリックス、デ・ガリス2.コンピュータに意識をアップロード。永遠不滅。←カーツワイル3.機械で人間の身体と脳を増強。意識は人間のままに能力を拡張。←攻殻機動隊、著者4.経済的限界、資源の枯渇、環境問題のためにこれ以上進歩できない。←ローマ・クラブの成長の限界◯今後の世界のサバイバル術当面は、コンピュータと英語を使いこなす技術は必須。◯著者の提案経済的に余裕があるうちに人工知能を開発し、政治をコンピュータにやってもらう。→政治とは予算配分。何にどれだけの予算を当てるかは、設計変数の多い最適化問題。目的関数は、最大多数の最大幸福。-----ひじょうにわかりやすくておもしろかった。4つのシナリオが提示されていたが、いずれにしろ、2016年現在、いま、このときが、重大な歴史的転換点にいることは間違いないようだ。2045年、ぼくは71歳。生きているうちに、重大な歴史的事象を目にできそうだ。にほんブログ村
2016年05月08日
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第1章 現代の多変量解析とは第2章 カーネル多変量解析の仕組み第3章 固有値問題を用いたカーネル多変量解析第4章 凸計画問題を用いたカーネル多変量解析第5章 カーネルの設計第6章 カーネルの理論第7章 汎化と正則化の理論A 付録↓ぼくにとってのポイント◯カーネル関数の説明https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%83%8D%E3%83%AB_(%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6)◯カーネル法のブレークスルー既存の線多変量解析のモデルで非線形の問題を解ける。そのために、データを一旦高い次元の空間に移してから処理を行う。通常、データを高次元の空間に移すと、「高次元の呪い」と呼ばれる問題が起きる。しかし、カーネル法は正則化によって高次元の中で複雑になりすぎたモデルをなめらかにする。文字列やグラフなど複雑な構造を持つデータに対して多変量解析をするときに、カーネル関数を使えば、従来の多変量解析の手法を適用できる。◯サポートベクトルマシンカーネル最小二乗クラス識別の二乗誤差を区分線系誤差におきかえたもの。二乗誤差と比べて誤差の増え方が緩やかであり、外れ値に対するロバスト性を持つと考えられる。-----カーネル関数、サポートベクトルマシンなど、機械学習周辺の用語について、少しだけ理解できた気がする。にほんブログ村
2016年05月01日
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なぜ、いまシミュレーションかシミュレータさまざまモンテカルロ・シミュレーション(乱数の正体を見る/手作業でやってみる)モデルが決め手コンピュータ・シミュレーション↓ぼくにとってのポイント◯モンテカルロ法で確率pを推定するときの誤差^pは標本から計算された確率k=1.65(90%信頼区間)、1.96(95%信頼区間)◯Garbage in, Garbage out.モデルが悪ければ、結果も悪い。ゴミを入れれば、ゴミが出てくる。◯適切なモデルの作り方まず、本質を見抜く→何を見るか、そして何の影響が大きいかそして、煎じつめる→「人間は、煎じつめれば、消化器と生殖器だけだ」◯ランチェスターの法則第一法則(1対1) xo-x=E(yo-y)第二法則(乱打戦)xo^2-x^2=E(yo^2-y^2)EはX軍とY軍の戦死者の比乱打戦では、数が多いほうが勝つ。◯シミュレーションの効用1.現実に許されないことが実験できる2.実験条件を自由に選べる3.速さを好きなように調節できる4.環境への負荷がゼロ5.安上がり6.時間の節約、繰り返し可能7.将来の予測8.未知への挑戦◯シミュレーションの限界1.フライトシミュレータの場合、死の恐怖を感じない2.フライトシミュレータの場合、Gを再現できない3.社会現象では、モデル化が難しい-----古い本だが、シミュレーションを生業とするもののはしくれとして読んでみた。この人の本は、おもしろい。シミュレーションのはなし
2016年04月24日
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基礎編(確率と人生/確率とは?/ことがらの性質/確率の計算のしかた/分布のはなし)応用編(もうけを予測する/ゲームの理論/偶然を作り出す/ぺてんのかかりそうな確率/確率の大学院)娯楽編(パチンコの確率/ダイス遊びの確率/トランプ占いの確率/ブリッジの確率/競馬の確率)↓ぼくにとってのポイント◯大数の法則→試行回数を増やすほど、期待される確率の値に近づく。例:コインの表が出る確率が試行回数を増やすと1/2に近づく。◯集合→もれなく重複なく◯ベイズの定理の活用例→墜落した飛行機の原因究明など。条件付き確率→Aが起こったという条件のもとでBが起こるときの確率◯分布のはなし二項分布→P(r)=nCrp^r(1-p)^(n-r)。コイン、サイコロなど独立試行を回数多くするときの確率分布。ポアソン分布→P(r)=(np)^rexp(-np)/r!。二項分布においてpが小さいとき。めったに起きない事象の確率分布。超幾何分布→トランプからカードを抜き取って元に戻さない、非復元抽出のときの確率分布。幾何分布→P(r)=p^(r-1)(1-p)。続けてr回、確率pの事象が起こり、最後に起こらないときの確率分布。正規分布→英語ではNormal Distribution。普通の分布。身長、体重、計測誤差などがこの分布に従う。指数分布→まったく偶然の出来事でこわれるものの寿命などがこの分布に従う。◯宝くじは1枚だけ買え買わないのが正解だが、買うとすれば、1枚だけ買う。理由→宝くじ1枚200円の期待値は86.3円。残りの113.7円は楽しみと考える。2枚以上買うと、大数の法則により、損をすることがより確実になってくる。◯ゲームの理論ゲーム→当事者が、それぞれ自分に有利な結果を得ようとして、相手と競いあう。利得表とそれぞれが起きる確率によってとるべき手が変わる。活用例→出店でアイスクリームとホットドッグを売る。天気によってそれぞれの売れ行きが違う。どちらをどれだけ仕入れるのが正解か、など。-----この著者の本は、わかりやすく、おもしろい。ほかの本が解説していないことを丁寧に解説している。にほんブログ村
2016年04月20日
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第1章 数の群れにはなにが隠れてる?-統計解析ことはじめ第2章 ノーマルとアブノーマルの科学ー正規分布に親しむ第3章 ウナギ捕りから推測統計へー推定という知的な作業第4章 実力か、まぐれか、いかさまかー検定という決着のつけ方第5章 不良品からあなたを守る術ー標本調査による保証第6章 じょうずな実験教えますー分散分析と実験計画法のダイジェスト第7章 今を知り、未来を占うテクニックー相関と回帰の一部始終↓ぼくにとってのポイント◯分散の不偏推定値母集団の標準偏差σの不偏推定値をσ^とすると、n個の標本から求めた標準偏差sとσ^との間はの関係があることが知られている。これから、t分布が導かれる。不偏分散Vは上の式で、σ^=V, s^2=Σ(xi-x_)^2/nとおくと右辺でn-1で割っているのは、サンプルが自分たちで作りだした平均値x_を使ったせいで、計算結果が小さめに偏るのを修正するため。◯自由度φ=n-1標本数-使った平均の個数=自由度◯ポアソン分布二項分布において、m=npの値を固定したまま、pをどんどん小さくしていくか、nをどんどん大きくしたもの。m=np=1のとき、P(0)≒0.368, P(1)≒0.368, P(2)≒0.184, P(3)≒0.161, P(4)≒0.015, P(5)≒0.003-----不偏分散を求めるときに、n-1で割る理由がなかなか理解できなかったが、少し理解できた気がする。nが30以下では、母集団の分散と標本分散のちがいを考慮したほうがいいが、n>30ではあまり気にしなくていいようだ。理解しにくい自由度、t分布、ポアソン分布などについて、実例でわかりやすく説明されており、読んでよかった。にほんブログ村
2016年04月13日
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第1部 サイバー空間の現在ーオンデマンド経済と労働の破壊第2部 サイバー空間の神学ー新自由主義のイデオロギー第3部 サイバー空間と情報闘争ー新たなフロンティアの覇権の行方問題→「労働の尊厳」が破壊される。結論→「人間社会の連帯」(アソシエ)の倫理が「コンピュータリゼーション」の悲劇から世界を救う。-----人工知能による雇用の喪失、インターネットの負の影響についての批判が展開されている。テクノロジーが発展しても、その恩恵に預かれるのは、ほんのひとかけらの人たちで、雇用の創出につながっていない。ウーバー(配車サービス)がヨーロッパで批判されている例が紹介されている。SNS上でヘイトスピーチや集団いじめといった負の問題もある。声が大きな発信者に迎合することが強要される。しかし、インターネットは、個人と大組織(国家、企業)の情報格差をなくし、個人が発信できるようになった。誰がなんと言おうと、テクノロジーの発展は止められない。来る世界に適応するよりしかたがない。にほんブログ村
2016年04月08日
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第1章 機械学習とは第2章 パラメタ調整による学習第3章 帰納的学習第4章 教示学習第5章 進化的手法による規則の学習第6章 ニューラルネット付録↓ぼくにとってのポイント〇機械学習→機械の内部状態が変化させる挙動〇n-gram文章をn文字ずつの要素に分解。Cygwin環境でC言語のプログラムを実行して機械学習アルゴリズムの動作を確認できる。↓不思議の国のアリスの文で5-gramに分けた後、各要素の出現頻度を出力した実行例$ ./ngram 5 < alice.txt | ./rank > alice_rank.txt$ head alice_rank.txt900 the577 and337 , and264 she220 d the193 Alice189 was173 Alic172 you168 said東京の2月の平均気温を以下の気象庁のサイトからとってきてエクセルで回帰分析してみた。期間は1900年から2015年。http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/index.phpこれを見る限り、100年で3℃くらい上昇している。係数0.033のP値は0.05より小さく、傾きがゼロである確率は非常に低い。95%信頼区間で、0.027から0.039くらいの傾きで温度上昇していることを示している。-----実行可能なC言語のプログラムとともにわかりやすく解説されており、勉強になった。にほんブログ村
2016年03月24日
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第1章 ビジョンとミッションーなぜ、何をしたいのか。第2章 現状分析ー強み、弱み、チャンス、ピンチ、ライバルについて。第3章 ターゲットオーディエンスー向き合う相手はいったい「誰」なのか。第4章 ポジショニングーどう差別化して、何に見られたいのか。第5章 4つのPのマーケティングミックスー何を、どう、社会にもたらすのか。第6章 実施計画とマネジメントーいつ、誰が、何を、いくらかけてやるのか。第7章 実行と評価ーどう世界を幸せにしたのか。女子大生バンドが、地域の人々を音楽で幸せにする活動を通して、コトラーのマーケティングを紹介している。↓ぼくにとってのポイント◯ビジョンとミッションがないまま、プロモーションばかりするビジネスはスベる。女子大生バンドの例:ビジョン→音楽で幸せになれる世界ミッション→そういう時間をみんなで共有する時間をつくること◯SWOT分析強み(Strength), 弱み(Weakness), 機会(Opportunities), 競合(Threats)を明確にして、自社の立ち位置を明確にする。◯ターゲット女子大生バンドの例:300人の集客◯マーケティングの4P製品(Product)、価格(Price)、流通(Place)、プロモーション(Promotion)◯顧客や社会への愛とリスペクトを持って、相手が喜ぶものやサービスを届けていれば、無駄な営業はしなくても売れる。そのための情熱(Zest)が何より大切である。-----読みやすい物語を通して、マーケティングのポイントがわかりやすく紹介されている。にほんブログ村
2016年03月22日
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第1章 赤ちゃん学の誕生第2章 こんなものが好き、こんなものは嫌い第3章 「心」を読む私の「こころ」第4章 「わたし」はいつから「私」なのかー自己の発見第5章 赤ちゃんの「脳力」終章 赤ちゃんと共に育つ↓ぼくにとってのポイント・赤ちゃん時代から利他的行動に敏感・バナナが3本おいてあるぬいぐるみと1本おいてあるぬいぐるみでは、ほとんどの赤ちゃんが、3本置いてあるぬいぐるみを選んだ。・早期英語教育は有効か→赤ちゃんにとって、母語を覚えることは、毎日が生きるか死ぬかの必死な状況→早期英語教育の教材は赤ちゃんにとっては「学ぶに値しないもの」・「いないいないばあ」は万国共通→コミュニケーションの1.開始、2.本題、3.終了にかかわる基本的なルールが包含されている。・小さな子どもは自らの行為とそれに伴う状態の変化を経験から学習する。・世の中は予測不可能→赤ちゃんには「ゆるやかな」環境を作ってあげることが大人の使命。------赤ちゃんは、これまで考えられてきたよりも多くの能力を持っていることがわかってきた。例えば、誕生後すぐに、顔真似をしたり、顔刺激に対して反応する。赤ちゃんから、大人になる過程を研究するのは、よりよい社会のために意義深いと思う。にほんブログ村
2016年03月21日
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第1章 なぜ、いくらがんばっても給料が上がらないのか?第2章 なぜ、お金が貯まらないのか?第3章 どうすれば楽して出世できるのか?第4章 どうすれば職場の人間関係はうまくいくのか?第5章 どうすれば仕事はうまく回るのか?第6章 なぜ、いくら仕事をがんばっても家庭がうまくいかないのか?終章 それでも悩みのつきない日々をどう生きれば良いのか?↓ぼくにとってのポイント〇収穫逓減の法則→1杯目のビールより2杯目のビールのおいしさは劣る。→新たに投入するもの1つあたりの生み出す価値は徐々に小さくなっていく。〇損失嫌悪バイアス→カーネマンのプロスペクト理論〇自分の強みを見つけられるVIAテストhttps://www.authentichappiness.sas.upenn.edu/ja〇リーダーシップの種類→指示的、支援型、参加型、達成指向型〇5つのパワーの源泉→強制力、報酬力、正当権力、専門力、同一視力〇幸福な人とそれほどでもない人を分けるもの→豊かで満ち足りた人間関係の有無-----サラリーマンの悩みは、古今東西、人間が組織を作って活動する限り遭遇してきた悩みである。高名な学者の研究成果は、これらの悩みに対する有効な処方箋である。課題は、それらの知識を適切に使えるかということだと思う。にほんブログ村
2016年03月18日
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第1章 統計解析で課題を解決するためのフレームワーク第2章 仕事で使う統計解析ー初級編第3章 仕事で使う統計解析ー実践編第4章 上級編ー進化したエクセル環境を活用して解析を効率化・高度化する↓ぼくにとってのポイント〇統計解析の手順1.アウトカム(成果指標)を決める。2.アウトカムをいくつかの解析単位に分解3.説明変数を決める。エクセルで3つの事例について手を動かしながら、統計解析の手順を確認できる。↓分析方法の一覧質的な説明変数(性別など)を0と1のダミー変数にすることによって、量的な変数にすると、回帰分析を適用できる。回帰分析の切片は変数がゼロのときの平均に対応し、回帰係数は1になることによってどれだけ変化するかを示している。回帰係数の確からしさはp値で判定する。質的な説明変数をダミー変数とすることにより、量的な説明変数とともに重回帰分析ができる。エクセルのピボットテーブル、回帰分析をうまく使えていなかったが、この本によって使い方がわかった。やっぱり手を動かすとよくわかる。にほんブログ村
2016年03月07日
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序章 ビジネスと統計学を繋ぐために第1章 統計学の実践は基本の見直しから始まるー「平均」と「割合」の本質第2章 統計学が「最強」であるもう1つの理由ー標準誤差と仮説検定第3章 洞察の王道となる手法群ー重回帰分析とロジスティック回帰第4章 データの背後にある「何か」-因子分析とクラスター分析終章 統計手法のまとめと使用の手順↓ぼくにとってのポイント・本書では人間を「洞察」するための統計学を対象とする。・データを点ではなく幅でとらえる。・アウトカムと説明変数の関係に着目する。・中心極限定理→仮に元のデータが正規分布にしたがっていなくても、そのデータの値をいくつか足し合わせたものはたいてい正規分布に収束する。・検出力→何らかの差が存在しているという仮説が正しいときに、きちんと有意差であるということができる確率・あわて者の過ち→αエラー、ぼんやり者の過ち→βエラー・z検定→データが多数ある場合に正規分布に従うということを利用して、偶然のデータのばらつきによって生じるものなのか否かを考えるための方法・t検定→データが少ないときに、偶然のデータのばらつきによって生じるものなのか否かを考えるための方法・フィッシャーの正確検定→組み合わせの数を使って数十件程度のデータでも正確に割合の差に意味があるのかp値を求める方法・実用面では、説明変数の候補が大量にあれば、重回帰分析にかけてp値が小さく回帰係数が大きいものを探索することが多い。-----読んでいて、「そういうことだったのか」と納得させられる。ただ、ぼくにとっては、1回読んだだけでは消化不良で、やっぱり自分でエクセルなどで手を動かさないとわからないことも多い。にほんブログ村
2016年03月03日
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第1部 しくみと概要を学ぼう!特集1 機械学習を使いたい人のための入門講座特集2 機械学習の基礎知識特集3 ビジネスに導入する機械学習特集4 深層学習最前線第2部 手を動かして学ぼう!特集1 機械学習ソフトウェアの外観特集2 Pythonによる機械学習特集3 推薦システム入門特集4 Pythonで画像認識にチャレンジ特集5 Jubatusによる異常検知↓ぼくにとってのポイントPythonによる機械学習のscikit-learn入門から線形回帰(linear regression)、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン(SVM)、KMeansによるクラスタリングがコードとともに紹介されている。〇線形回帰(linear regression)# coding: utf-8import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import linear_model, datasetsnp.random.seed(0)regdata=datasets.make_regression(100,1,noise=20.0)lin=linear_model.LinearRegression()lin.fit(regdata[0],regdata[1])print("coef and intercept :",lin.coef_,lin.intercept_)print("score :", lin.score(regdata[0],regdata[1]))xr=[-2.5,2.5]plt.plot(xr,lin.coef_*xr+lin.intercept_)plt.scatter(regdata[0],regdata[1])plt.show()↓結果('coef and intercept :', array([ 42.85335573]), -1.6283636540614514)('score :', 0.80333572865564484)〇ロジスティック回帰ロジスティック回帰は2値(0, 1など)をとる値に説明変数であてはめようとする手法。以下は、あやめの測定値と種類(0または1)からあやめの傾向を学習し、測定値が与えられたときにあやめの種類が0か1を当てる。# coding: utf-8import sklearn.datasets as datasetsfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn import cross_validationiris=datasets.load_iris()data=iris.data[iris.target !=2]target=iris.target[iris.target !=2]logi=LogisticRegression()scores=cross_validation.cross_val_score(logi,data,target,cv=5)print(scores)↓結果[ 1. 1. 1. 1. 1.]〇サポートベクターマシン(SVM)あやめのデータの分類を可視化。svc.fit(data,iris.target)で学習し、z=svc.predict(np.c_[x.ravel(),y.ravel()])で予測している。# coding: utf-8from sklearn import datasetsfrom sklearn import svmfrom sklearn.decomposition import PCAimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltiris=datasets.load_iris()pca=PCA(n_components=2)data=pca.fit(iris.data).transform(iris.data)datamax=data.max(axis=0)+1datamin=data.min(axis=0)-1n=200x,y=np.meshgrid(np.linspace(datamin[0],datamax[0],n), np.linspace(datamin[1],datamax[1],n))svc=svm.SVC()svc.fit(data,iris.target)z=svc.predict(np.c_[x.ravel(),y.ravel()])plt.contourf( x,y,z.reshape(x.shape),levels=[-0.5,0.5,1.5,2.5], colors=["r","g","b"])for i,c in zip([0,1,2],["r","g","b"]): d=data[iris.target==i] plt.scatter(d[:,0],d[:,1],c=c)plt.show()↓結果〇KMeansによるクラスタリング教師なし学習の例。n_clusters=3で3つに分類。kmeans.fit(x)で学習させる。# coding: utf-8import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMeansnp.random.seed(0)x=np.r_[np.random.randn(30,2)+[2,2], np.random.randn(30,2)+[0,-2], np.random.randn(30,2)+[-2,2]]kmeans=KMeans(n_clusters=3)kmeans.fit(x)markers=["o","v","x"]for i in range(3): xx=x[kmeans.labels_==i] plt.scatter(xx[:,0],xx[:,1],c="k",marker=markers[i])plt.show()↓結果にほんブログ村
2016年02月21日
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第1章 その特徴、歴史とコミュニティよくわかるPythonの世界第2章 開発を始める前に知っておくべきことこれだけは知っておきたいPython言語はじめの一歩第3章 チーム開発に役立つ開発環境とツール開発環境とチーム開発第4章 Pythonデータ活用術PyData入門第5章 しくみを理解してアプリ開発に挑戦入門Webアプリケーション開発第6章 Ansibleで実践環境構築の自動化↓ぼくにとってのポイント〇scipyで手軽に2点間の距離を計算できる。>>> from scipy.spatial import distance>>> x=[1,2,3]>>> y=[2,3,4]>>> distance.euclidean(x,y)1.7320508075688772>>> 〇scipyで手軽に機械学習の分類ができる。>>> from scipy.spatial import KDTree>>> x,y,z=(1,1,2),(5,3,7),(2,5,1)>>> label=("x","y","z")>>> tree=KDTree((x,y,z))>>> tree.dataarray([[1, 1, 2], [5, 3, 7], [2, 5, 1]])>>> new_data=(4,5,1)>>> d,n=tree.query(new_data)>>> print "分類結果は{0}です。".format(label[n])分類結果はzです。>>> print "距離は{0}です。".format(d)距離は2.0です。>>> 〇sympyで数式の展開>>> import sympy>>> x,y=sympy.symbols("x y")>>> sympy.expand((x+y)**2)x**2 + 2*x*y + y**2-----Pythonの適用例とそのさわりが解説されている。にほんブログ村
2016年02月20日
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第1章 人工知能とは何か第2章 人工知能研究の歴史第3章 探索による問題解決第4章 知的な探索技法第5章 知識の表現第6章 推論第7章 学習第8章 ニューラルネットワークと強化学習第9章 テキスト処理第10章 自然言語処理第11章 進化的計算第12章 群知能第13章 エージェントシミュレーション第14章 自律エージェント第15章 人工知能の未来↓ぼくにとってのポイント〇人工知能の成果自然言語認識システム、検索エンジン、自動翻訳、ネットショッピングの「おすすめ」表示、セキュリティシステム〇人工知能とは人間や生物の知的な活動をまねること〇探索人工知能の基礎技術。状態空間における状態の遷移を評価し、目標状態を探し出す。1.現在の状態から次に遷移する状態の候補をオペレータを用いて探し出す。2.遷移先の状態を決めて、状態遷移を実行する。3.遷移先の状態が目標状態でなければ1.に戻る。適用例カーナビ、チェス、将棋、囲碁など〇意味ネットワークとフレームis-a関係、has関係、non-has関係、do関係など自動車は乗り物のひとつなので乗り物と自動車はis-a関係自動車はタイヤを持っているので、自動車とタイヤはhas関係。乗り物は移動するので乗り物と移動はdo関係。オブジェクト指向プログラミングの世界観と同じようだ。-----人工知能とその適用例がわかりやすく解説されていて、参考になった。にほんブログ村
2016年02月17日
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1 The challenge2 Seattle3 Neighbours4 The chase begins5 On trial6 New arrivals7 A call for help8 Surprises9 Last battles10 Journey's end邦題:アンドロイドは電気羊の夢を見るか?映画ブレードランナーの原作英語の勉強のために読んでみた。↓ぼくが理解した内容〇設定世界最終戦争後、地球は放射能で汚染され、人類も生物もほぼ壊滅。放射能の影響を受けていない人間は、奴隷としてのアンドロイドをともなって火星に移住。アンドロイドは奴隷として火星にのみ、いることが許される。地球では生きている動物が非常に希少で、小さなクモでさえ高く売れる。〇概要Nexus-6タイプのアンドロイドは非常に高性能で人間と見分けがつかない。このタイプのアンドロイド8体が火星から地球に逃げ出した。サンフランシスコ警察は、これらのアンドロイドを始末しようとしている。アンドロイドと人間を見分ける方法はVoigt-Kampff Test。このテストはアンドロイドの目の近くに電極をつけて質問をし、他者への共感の度合いを測定する。2体はDaveが殺した。しかし、Daveはアンドロイドの逆襲で負傷。賞金稼ぎRick DeckardがDaveの後を引き継いで、アンドロイドの名前があるリストを受け取り、残り6体を始末することになった。アンドロイド1体始末につき1000ドルもらえる。6体で6000ドル。Rickはその金で本物の羊を飼うことを夢見ている。〇主な登場人物Rick Deckard:主人公Iran:Rickの妻Bryant:サンフランシスコ警察でRick Deckardを管理している。Rachael:美人アンドロイド、リストには名前がないIshidore:放射能汚染の影響で知能にダメージを負った人間、そのため火星に移住できない。Polokov:ロシア警察のふりをしたアンドロイドLuba Luft:女性歌手アンドロイドGarland:検査官アンドロイドPhil Resch:RickとおなじアンドロイドキラーPris Stratton:女性アンドロイドIrmgard:女性アンドロイドRoy Baty:男性アンドロイド、Irmgardの夫?、アンドロイド側のリーダー-----103ページの英語をなんとか読み切った。表現は平易で読みやすかった。↓関連リンクhttps://en.wikipedia.org/wiki/Do_Androids_Dream_of_Electric_Sheep%3Fhttps://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%B3%E3%83%89%E3%83%AD%E3%82%A4%E3%83%89%E3%81%AF%E9%9B%BB%E6%B0%97%E7%BE%8A%E3%81%AE%E5%A4%A2%E3%82%92%E8%A6%8B%E3%82%8B%E3%81%8B%3F【メール便送料無料、通常24時間以内発送、午後1時までは当日発送】【中古】 DO ANDROIDS DREAM...にほんブログ村
2015年12月13日
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第1章 そもそも、「計算する」ってどういうこと?第2章 コンピューターとはなんだ?第3章 コンピューターは、中で何をやっているのか?第4章 量子ってなんだろう?第5章 暗号ーその華麗なる歴史第6章 量子コンピューターって、なんだ?↓ぼくにとってのポイント・計算するとは具体的なものを抽象的な数字や記号に置き換えて操作すること・計算機は抽象的な数字や記号を物理的な情報に置き換えてデジタルやアナログに表現する。・チューリング→計算可能性を秋明らかにした→チューリングマシン(テープ、ヘッド、本体)・ゲーデルの不完全性定理→停止問題を解くプログラムは作れない。・ノイマン型コンピュータ(中央演算/制御装置、アドレス付き記憶装置、入力/出力装置、データとププログラムの区別をしない記憶、逐次処理、二進法の採用)・回路の集積化は配線幅がネック→プロセスルール→現在14nmくらい・量子コンピュータ→量子の重ね合わせの原理を利用→0と1の重ね合わせになった状態も書き込める。・現代の暗号→RSA暗号→大きな数の素因数分解が難しいことを利用・ショアのアルゴリズム→何万年もかかる大きな数の素因数分解が分のオーダーでできる→RSA暗号の解読が数分でできる。・D-Wave→世界初カナダ発の量子コンピュータ→最適化問題に特化-----関西弁の親しみやすい語り口で、難しいことをわかりやすく解説していて読みやすい。最後のほうの量子コンピュータの解説が最初のほうの説明に比べてわかりにくかった。量子コンピュータは出たばっかりだからしかたないか。【楽天ブックスならいつでも送料無料】量子コンピューターが本当にすごい [ 竹内薫 ]価格:907円(税込、送料込)にほんブログ村
2015年12月08日
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序章 分裂する「21世紀」の世界第1部 メガトレンドー未来への大転換はすでに始まっている第2部 ゲーム・チェンジャーー世界を変えうる四つの波乱要因第3部 2035年の世界終章 新たな世界は目前に迫っている↓ぼくにとってのポイント・テクノロジーによる個人へのパワーシフト・多極化する世界-----テクノロジーによって中央集権的な国家の政府から個人へのパワーシフトが起きている。今や、高校生も人工衛星を打ち上げられるような時代になった。(宇宙でも起きているパワー拡散)経済の中心は欧米からアジアに移りつつある。少し前まで、G7といっていたのが、今やG20となり、先進国と新興国の力の差が小さくなってきている。もはやアメリカは圧倒的な力で世界の警察ではいられない。冷戦時代はソ連だけに注意していればよかったが、今や、どこからテロ攻撃されるかわからない。遺伝子解析、人工知能、再生医療の進歩は人類にとって幸福をもたらすかも知れないが、悪用されれば、バイオテロ、ハッキングなど悪夢のようなことが現実となるかもしれない。結局、以下2点によって、未来の変動幅が大きくなり、予測が難しいと思う。・テクノロジーの進歩によるインパクトが大きい。・そのテクノロジーが個人にも利用できるため、だれがどこで何を始めるかわからない。第3部は2035年についての小説3本であり、核兵器、生物兵器テロ、IT企業の社会的責任についてがテーマになっている。シフト著者:マシュー・バロウズ価格:1,944円楽天ブックスで詳細を見るにほんブログ村
2015年12月06日
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1章 イントロダクションーTwitterデータのハック2章 マイクロフォーマットーセマンティックマークアップと常識のずれ3章 古き良きメールボックス4章 Twitter-フォローしている、フォローされている、集合演算5章 Twitter-ツイート、すべてツイート、ツイートそのもの6章 Linkedln-プロフェッショナルネットワークのクラスタリング7章 Google Buzz-TF-IDF、コサイン類似度、コロケーション8章 ブログその他ー自然言語処理(さらにその先へ)9章 Facebook-オールインワンのソーシャルウェブ環境10章 セマンティックウェブー自由討論Twitter, facebook, LinkedInなどのSNSから価値ある情報を引き出す方法を紹介している。具体的には、以下のような項目になる。・誰が誰のことを知っているか。共通する友人は誰か。・特定のタイプの人々がどのくらいの頻度でコミュニケーションを取っているか。・人々の間のコミュニケーションはどの程度対称的なのか。・ネットワークでもっとも静かな人、もっとも冗舌な人は誰か。・ネットワークでもっとも影響力のある人、人気のある人は誰か。・人々は何について話をしているか。これらのデータを抽出し、さまざまなグラフで可視化する方法が紹介されている。言語はおもにpythonが使われている。-----ためしに、python-twitterをpipでインストールし、Twitter Developersからキーを取得して、自分のツイートを取得するコードを試してみた。-----ここからimport twitterconsumer_key="your key"consumer_secret="your key"access_token_key="your key"access_token_secret="your key"api=twitter.Api(consumer_key=consumer_key, consumer_secret=consumer_secret, access_token_key=access_token_key, access_token_secret=access_token_secret,cache=None)statuses = api.GetUserTimeline("username")for s in statuses: print s.id, s.text-----ここまで↓結果InsecurePlatformWarningInsecurePlatformWarning: A true SSLContext object is not available. This prevents urllib3 from configuring SSL appropriately and may cause certain SSL connections to fail. For more information, see https://urllib3.readthedocs.org/en/latest/security.html#insecureplatformwarning.671678902956244993 レアジョブ英会話でレッスン1157回目。 累計約578.5時間の英語学習 https://t.co/j2amz8r2wG #オンライン英会話 #レアジョブ670916368527568898 レアジョブ英会話でレッスン1156回目。 累計約578時間の英語学習 https://t.co/j2amz8r2wG #オンライン英会話 #レアジョブ670874790484398080 J2・J3入れ替え戦 町田vs大分 https://t.co/zbqILrgXUo #r_blog670583982581485568 iPad miniがいきなり死亡 https://t.co/iS2jZtP2e3 #r_blog670553994612178944 レアジョブ英会話でレッスン1155回目。 累計約577.5時間の英語学習 https://t.co/j2amz8r2wG #オンライン英会話 #レアジョブ670523577444212736 J1チャンピオンシップ 準決勝 浦和vsガンバ大阪 https://t.co/vSaJ07hnes #r_blog…なんかセキュリティのWarningが出るが一応、動いた。【楽天ブックスならいつでも送料無料】入門ソーシャルデータ [ マシュー・A.ラッセル ]にほんブログ村
2015年12月01日
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第1章 テキストの処理第2章 数値の処理第3章 日付と時刻の処理第4章 データ型とアルゴリズム第5章 汎用OS・ランタイムサービス第6章 ファイルとディレクトリへのアクセス第7章 データ圧縮とアーカイブ第8章 特定のデータフォーマットを扱う第9章 インターネット上のデータを扱う第10章 HTML/XMLを扱う第11章 テストとデバッグ第12章 暗号関連第13章 並列処理みんなのpython勉強会で紹介されていた本。上記13の項目について、標準ライブラリを中心に、「こんなときどうすればいいか」、についての説明がかかれている。テキスト、数値、日付、データ型といった定番なものから、テストとデバッグ、暗号関連、並列処理といったマニアックなものまでカバーされている。ドキュメントやレポジトリのURL、インストール方法、書式、解説、引数、戻り値が整理されて書かれており、使い方が対話式モードの実用例として説明されている。【楽天ブックスならいつでも送料無料】Pythonライブラリ厳選レシピ [ 池内孝啓 ]価格:3,110円(税込、送料込)にほんブログ村
2015年11月18日
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第1章 プログラムを作ろう!第2章 プログラムの材料と道具第3章 データと型のすべて第4章 データの入れ物第5章 条件分岐と繰り返し第6章 ファイルの読み書き第7章 Pythonで画を描く第8章 関数を作る第9章 新しいデータ型を作る第10章 本格的なプログラミング付録Start Python Clubの講師の本↓ぼくにとってのポイント第8章、9章、10章が参考になった。特に9章では、以下についての説明が非常に丁寧で、クラスについて前より理解できるようになった。・初期化メソッド、__init__・スコープと名前空間・メソッドには1つ目の引数として必ず「Self」が必要-----カレー作り、椅子作り、オレンジと料理道具など、身近な例とのアナロジーで説明が分かりやすい。【楽天ブックスならいつでも送料無料】Pythonスタートブック [ 辻真吾 ]価格:2,678円(税込、送料込)にほんブログ村
2015年11月02日
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第1章 なぜ統計学が最強の学問なのか?第2章 サンプリングが情報コストを激減させる第3章 誤差と因果関係が統計学のキモである第4章 「ランダム化」という最強の武器第5章 ランダム化ができなかったらどうするか?第6章 統計家たちの仁義なき戦い終章 巨人の肩に立つ方法↓ぼくにとってのポイント〇標本誤差N:全体の数n:標本数p:真の割合↓N=10万、p=0.7の例標本誤差2%で十分なら、標本数2000程度で十分。それ以上増やしても、誤差は小さくなりにくい。目的に対して、どれだけの精度が要求されるのかによってサンプル数が決まる。〇データをビジネスに使うための3つの問い1.何かの要因が変化すれば利益は向上するのか?2.そうした変化を起こすような行動は実際に可能なのか?3.変化を起こす行動が可能だとしてそのコストは利益を上回るのか?〇A/Bテストから得られる平均値の差には意味があるのか?→χ2乗検定とp値から判定。〇ランダム化により、着目する因子以外を同等にできる。〇ランダム化の3つの限界1.現実の壁2.倫理の壁3.感情の壁〇優生学への反証→平凡への回帰〇一般化線形モデルをまとめた表どういうときに何を使えばいいのかの見通しがよくなる。〇統計学の6つの分野1.実態把握を行う社会調査法→正確さを追及2.原因究明のための疫学・生物統計学→妥当な判断3.抽象的なものを測定する心理統計学→心や精神といった抽象的なものを測定4.機械的分類のためのデータマイニング→予測が目的5.自然言語処理のためのテキストマイニング→膨大なSNSやアンケート自由記入欄の分析6.演繹に関心をよせる計量経済学→演繹に使えるよりよいモデルを追及-----具体例が豊富でなるほどと思う。統計学全般を俯瞰できた気になれた。【楽天ブックスならいつでも送料無料】統計学が最強の学問である [ 西内啓 ]にほんブログ村
2015年11月01日
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