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『哲学大図鑑』ウィル バッキンガム ☆3

偉人の言葉をさらっと引用できると賢そうに見えのではという下心のみで読破。個人的にはキルケゴールの”不安は自由の眩暈だ”が好き。



哲学大図鑑

●ゴータマ・シッダールタ
自己の煩悩を克服した人間は幸福だ。
四諦:苦しみは至る所にある(一切皆苦)という苦諦・苦しみの原因は執着心であるという集諦・執着心が取り払われれば苦しみはなくなるという滅諦・八正道を進むことで執着心を除去できるという道諦

●プラトン
この世界のすべてはイデア界にあるイデアの影だ(この世界の犬は”理想的な犬”の投射であるということ。オブジェクト指向??)

●シノペのディオゲネス
最小のもので満足できる人は最大のものを有している(元祖ミニマリスト)

●ニコロ・マキャベリ
目的が手段を正当化する

●フランシス・ベーコン
科学と宗教の分離による知性の向上

●ジェレミー・ベンサム
最大多数の最大幸福

●アルトゥール・ショーペンハウアー
誰もが自分の視野の限界を世界の限界だと思っている

●セーレン・キルケゴール
不安は自由の眩暈だ

●カール・マルクス
これまで存在していたあらゆる社会の歴史は階級闘争の歴史だ

●ホセ・オルテガ・イ・ガセット
人生は未来との一連の衝突だ

●ルートヴィヒ・ウィトゲンシュタイン
私の言語の限界が私の世界の限界だ

ベストビュー(過去1カ月)

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第6回】乳がん診断AI その1

ソムリAI(ワインソムリエAI)で使った手法で乳がん診断AIを作ってみます。まずは決定木とニューラルネットワークの2つのモデルを試してみます。かなり高性能なモデルができました。名医誕生かもしれません 笑

【番外編】ビッグデータ解析やってみた。【第1回】地震解析 ~最近地震多くないですか?~

「なんか最近地震多くない?」と思って調べ始めたら結果としてBI(ビジネスインテリジェンス)ツールを使った”なんちゃってビッグデータ解析”になってしまいました。4回くらいに分けて連載してみようと思います。

『昭和酒場を歩く 東京盛り場今昔探訪』☆3

今なお残る都内(+横浜)の昭和居酒屋の成り立ち&探訪記。よく行ってた「品川居酒屋保護区」の居酒屋も載っていました。地域の再開発や閉店など絶滅の危機に瀕しているので、こうゆうのが好きな方は早めに行かれたほうがいいと思うのです。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編)【Day 4:卒業式】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。4 日目は卒業式本番です。とても賑やかでアメリカンな式典でした。ただしあいにくの雨、僕曇り男なのに。。

『深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト』 ☆5

一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している「Deep Learning for GENERAL (通称G検定 ) 」 の公式テキスト 。 ディープラーニングについて1冊で網羅的によくまとめられているので 、 ディープラーニングの入門書としてもおすすめです 。 ついでに勢いで資格も取ってしまいました 。 AI人材への第一歩なのです 笑

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第4回】ソムリAIの改良(正規化)

ソムリAI(ワインの評価を機械学習で当てる「ソムリエ+AI」)はもういいかなと思っていたのですが、機械学習の教科書的な本を読んでいるといくつか改良ポイントが見えてきたので、実際に適用してみようと思います。 まずは データの正規化 という手法を試してみました。結論から言うと、 あまり効果はなかった のです。。 ソムリAIの振り返り ワインの成分とランクのデータに対して、決定木・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークの3通りのモデルを使って機械学習 を行い、モデルの精度を検証してきました。それぞれのソムリAIの性能はこんな感じでした。 どのモデルも概ね60%程度の精度 でした。 改良その1:正規化 正規化とは まずは 正規化 という手法を試してみます。標準化とも呼ばれます。正規化を行うことで 尺度の異なるデータを比べやすくする とともに、 はずれ値の影響を小さくする ことができます。正規化には 各データを平均0・標準偏差1に成形する手法 と、各データを 0から1の範囲に成形する手法 の2つがあります。 前者は標準偏差が出てくることからも分かるように、 データが正規分布に従うことを前提にした正規化手法 です。 元のデータが釣鐘型の分布になっている場合に有効 です。後者は単純に データの範囲を0から1の範囲に狭める手法 であり、 元のデータが一様分布の場合 (規則性が無くランダムなように見える場合) に有効 です。 どちらの手法でもデータの範囲を一定のレンジに狭めており、そうすることで異なる尺度のデータを比べやすくしつつ、はずれ値の影響を下げるのです。 正規化してみる 元データの分布を確認 前回同様のワインのデータを使って正規化してみます。まずはワインのデータを読み込んで表示してみます。ついでに機械学習で使うワインの成分と、ワインの評価にデータを分割しておきます。 【オリジナルのワインデータ】 UCI(University of California, Irvine:カリフォルニア大学アーバイン校) http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv #入力データセットを読み込み i...

『宇宙に命はあるのか 人類が旅した一千億分の八』 ☆5

NASAの中核研究機関で火星探査ローバ一の開発をリードしている日本人による宇宙本。スプー卜ニクやアポロに端を発するロケット開発から、ボイジャーによる太陽系探査、最新の地球外生命体探査まで宇宙開発の歴史を網羅的に理解することができます。表紙に「宇宙兄弟」の南波六太(ムッ夕)が描かれていてインパクトが大きいのです。

『儒教に支配された中国人と韓国人の悲劇 (講談社+α新書)』ケント・ギルバート ☆3

日本滞在歴の長い(40年超?)アメリカ人から見た日本・中国・韓国論。偏りがあるので、ニュートラルな視座を持って読む必要があります。

『東アジアの社会大変動―人口センサスが語る世界』☆4

アジア諸国の社会変動・未来予想を「人口センサス(日本における国勢調査のようなもの)」から読み解こうというコンセプトの本。各国ごとの歴史・政策の積み上げが現在の人口ピラミッドに反映されており、人口センサスという統計値からだけでもかなり精緻な分析・未来予想ができることに驚かされるのです。

【番外編】Malaysia赴任記 準備編

COVID-19の感染拡大が止まりませんが、マレーシアに赴任することになりました。入国後の強制隔離など、イレギュラーな事態になっているので、備忘も兼ねて赴任までのプロセスを残しておこうと思います。まずは、出国前にやっておく必要のある手続きから。

ベストビュー(全期間)

Malaysia Quarantine Premium Package 【番外編】Malaysia赴任記 隔離ホテル情報

Once entering Malaysia, we need to be quarantined for 14days. At the beginning of COVID-19 spread, the hotel for quarantine have been determined randomly. In these days, we can choose "premium quarantine stay package" in advance . This article is summary of premium packages which I asked each hotel. Note: Information in this article might be old. It's better to confirm the latest plan to the hotel. Note: Only Hotel Istana can be booked via its homepage so far. As the other hotels don't show their premium package plans on their homepage, you need to contact them through their reservation E-mail address or "Contact us". マレーシア入国とともに14日間ホテルで隔離されます。当初は滞在ホテルがランダムに割り振られていたようですが、より快適なプレミアムプランが追加されました。各ホテルにどんなプランがあるのか聞いてみたので、聞いた内容をまとめます。 ※情報が古い可能性があるので、念のため最新情報を各ホテルに確認したほうがよいかもしれません。

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第1回】ソムリAI ~決定木編~

最近ブームのAI(機械学習)に手を出しました。まずは、決定木(Decision Tree)というモデルを使って「ソムリAI(ワインソムリエAI)」を作ってみようと思います。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day0:渡米前にやっておくこと】

UMASS Lowellの卒業式@Bostonについて、計画の立て方やら行く前にやっておくことやらをまとめておきます。

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AI(機械学習)やってみた、第3弾です。「ニューラルネットワーク(Neural Network)」を使ったソムリAIを作ってみようと思います。”ニューラルネットワーク”、見るからにAIっぽい名前ですよね。

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UMASS Lowellの卒業式@Boston。5 日目にして帰国なのです。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day2:晩餐会】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。 2日目は午前中はボストン観光、夕方から Hooding ceremonyという卒業生(大学院生)向けの晩餐会です。卒業式で被るHoodをもらいました。

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第2回】ソムリAI ~ロジスティック回帰編~

AI(機械学習)やってみた、第2弾です。前回は決定木(Decision Tree)を使ったソムリAI(ワインソムリエAI)を作りました。今回は「ロジスティック回帰(Logistic Regression)」というモデルを使ったソムリAIを作ってみようと思います。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day1:ボストンへ】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。 1日目は移動だけで終わりました。