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はてなキーワード: 機械学習とは
https://x.com/ja/privacy
当社は、Xのプロダクトおよびサービスを提供し、運営するために収集した情報を利用します。また、当社は、より関連性のあるコンテンツおよび広告をユーザーに表示したり、フォローすべき人およびトピックを提案したり、ユーザーが関連会社、第三者アプリ、サービスを発見する手助けをすることを可能にしたりするなど、ユーザーがXでより良い経験をすることができるよう当社のプロダクトおよびサービスを改善およびパーソナライズするために当社が収集した情報を利用します。当社はまた、本ポリシーで概説されている目的のため、当社が収集した情報や一般公開された情報を、機械学習または人工知能モデルのトレーニングに使用することがあります。
既にプライバシーポリシーに書いてあること（よって、ポストはすでに学習対象になっている）が利用規約側でも明確化されたに過ぎないんだな
ITの世界に20年以上居る。最初は末端の非孫請け泡沫プログラマーからスタートし、以来、様々な立場で、大規模WEBサービスの構築などを中心に関わってきた。
コードを書いたり、AWSも無い頃はオンプレで1億アクセス/日なアクセスに耐えるインフラを設計し構築したり、DBが面白くなってオラクルマスターのプラチナ取ったり。
まぁまぁ仕事自体は面白かったが、常に自分の基礎知識の無さにコンプレックスを感じていた。高卒で社会に出たので、数学や英語などが中途半端なんだよ。
最近の機械学習を使った開発などで、アウトプットの根拠などについて、基礎的な事もお客に説明出来ないので地味に不便なことが増えた。
ということで、数学やコンピューターサイエンスを学び直そうと決意した。今しがた決意した。やるぞー。
件の記事において確たる証拠と呼べるものはSlackのスクショしか無いけど、そんな状態で妄信して大丈夫？
そこから読み取れるのは、DMで相談した内容を無断でチャンネルで回答されたこと及び採択プロセスに対する意見のやり取りだけだよね。これが示すのはコミュニケーション上のミスがあったこと、筆者は採択プロセスに改善の余地があると考えている、ということくらい。みんながここまで叩くほどのこと？
例えば「当該予稿は機械学習関連の予稿として、一般枠での唯一の採択となりました。」とあるけれども、実際にタイムテーブルを見てみれば機械学習、データサイエンスに関連する発表が複数件確認できて、これが誤りであることがすぐに分かる。
https://2023-apac.pycon.jp/timetable
また、「APACの初日の他の登壇をキャンセルさせ、イベント会場を丸一日B社が占有する」や「B社のA氏の恫喝めいた言動」については証拠を提示できていないよね。
前者は会場の一部でB社メンバーによる書籍に関するイベントが行われたという事実を示すのみに留まっていて、実際にそういった予稿があったという証拠が無いわけだし。
後者に関しては筆者曰く口頭による恫喝、ということなので証拠の提示が難しいのは理解するけど、かといってまるっと信用できるかと言うとそれも違うはず。
A氏と見られるユーザーが採択会議の参加者リストにいないというのが根拠。御丁寧にもそのURLを記事に書いていてくれて助かるね。
A氏の正体に関してはとあるXの投稿で推測されているんだけど、個人名が載っているからここにURLを貼るのは避けさせて。
こんな風に穴がある"告発"を徒に信じ切るのは賢いとは言えないよ？
PyCon JPと日本のPythonコミュニティに関する分析
投稿者の特定を防ぐための方法（LLMによる個性の除去など）が考えられるが、使用ツールや手法によっては逆に投稿者が限定される可能性がある
PyCon JPと日本のPythonコミュニティに関する分析
投稿者の特定を防ぐための方法（LLMによる個性の除去など）が考えられるが、使用ツールや手法によっては逆に投稿者が限定される可能性がある
Perplexity（パープレキシティ）は対話型AI検索エンジンで最先端の自然言語処理と機械学習技術を活用している。
ユーザーの質問に対して、インターネットから最新の情報を収集し、高精度かつ迅速に回答を生成する。
Perplexity（パープレキシティ）を使うようになってから検索エンジンを生で使うことはなくなった。
なぜなら、そのほうが手数が少なくて済むからだ。
日常で検索したい（調べたい）事柄は数多いがどちらかというと単純なものが多い。
例えば、現在の将棋の竜王は誰なんだろう？とか疑問に感じた時。
検索エンジンで「現在の将棋竜王」、と検索しても驚くことにストレートに「藤井聡太」という名前は出てこない。
検索結果を少しスクロールさせるとか、検索結果をいくつかクリックするなどの余計な動作を行わないとすぐに回答は得られない。
一方、Perplexity（パープレキシティ）の場合は質問に対して、まっすぐに「藤井聡太」という回答が得られる。
サカモトデイズがつまらない。
頑張って半分以上読んだけど本当につまらない。
まず内容が薄すぎるんだよ。
主人公が何をしたいのか、キャラクターが何をしたいのか、悪役が何をしたいのか全く伝わってこない。
だからどのキャラクターも物語を進めるために動いてるだけに見える。動機が感じられない。
Xって奴が襲ってきてるらしい。どうやら殺連が気に食わないらしい。でもなんでかいまいちわからない。
けれど、謎を謎として置く意味を考えてほしい。
謎が謎として面白いのは、何故そう思っているのか考察することが楽しいから。読者は真相を知りたくて予測を立てながら見るのが楽しいからじゃないだろうか。
なのにどいつもこいつも何のために動いてるか全くわからないから正直Xがどう思ってようとどうでもいい。
君たち殺し屋なんだよね？
殺し屋って人を殺すことを生業としてる人たちのはずなのに、人を殺すことに反対するようなマインドのやつ多くない？そんなやつばっかり出てくる。
作者、登場人物が殺し屋って事忘れてるんじゃないかなって思うんだけど。
この作者ハンターハンター好きすぎるから、ハンターを殺し屋って頭の中で読み替えて書いてるんじゃないかな。ハンターだったら人を殺すのに反対なやつ、手段を選ばずに人の命すら軽視するやつ色々いていいと思うよ。
けど君たちって殺し屋じゃん…………？
他人を殺すのが当たり前の世界観の中でサカモトの周り（サカモトとバイトたち）だけ相手を殺さない元殺し屋ってスタンスならまだわかる。殺し屋界隈の異質な存在感が際立っていいよね。
お前らは一体何がしたいんだ。
特に学校で出てきた可愛い女、お前は殺したいのか殺したくないのかどっちなんだ。殺したくないなら殺し屋なんてやめちまえ。
ここらへんもサラッと「憧れてる」みたいな理由が書かれてたりはするけど、薄い。薄すぎるんだよ全てが。
これまで各所で見てきた設定を機械学習してガワだけ真似たみたいな設定が多すぎる。
全体的に言えるけど、昔のジャンプを機械学習してAIで真似して出力したみたいな漫画に感じるんだよねサカモトデイズ。
かっこいいシーンやかっこいいキャラクターのビジュアルは本当にかっこいい。セリフもかっこいい。コマの見せ方も上手い。けどそれだけ。
かっこいいものを上澄みだけ掬って真似してるけど、AIが書いてるみたいにそこに意志がない。動機がない。芯が通ってない。
作者のこのストーリーが書きたいって気持ちを表すためのかっこいいシーンじゃなくて、機械学習して出力できたかっこいいシーンにこれまで学習したストーリーをなぞって繋げて付け加えているようなスカスカ感。
せっかくシーンはかっこいいのにもったいない。
画像を離散コサイン変換で、とか、仮想メモリ使いつつもキャッシュヒット率をいかに上げるかとか、そういうのから機械学習って遠い。
メモリの局所性なんぞないからキャッシュなんてメモリアクセスのレイテンシ隠蔽くらいにしかなってないし、
メモリは帯域はあればあるだけ、容量もあればあるだけ、
Flash AttentionでようやくDRAMへのアクセス減らそうとかあるけど、コンピュータの構成無視、
いかに長い文脈を認識させられるかになってデータの局所性なんてなくなって、どれだけ複雑な計算とデータ量を食わせるかになっている。
今までのHPCも同じでコンピュータサイエンスだと言われれば、そうなんだが
GPU使ってながらも、グラフィックスパイプラインみたいなのを、AIのレイヤー層ごとに作れているわけでもないし。
なんか前は黎明期のやつ「あああれね」って感じだったんだけど最近のまじでわからん
https://www.publickey1.jp/blog/24/2024web3nftaiai.html
People-Centric
振る舞いのインターネット
汎用人工知能
エンボディドAI
量子機械学習
商用核融合炉
ChatGPT-4o
AIが検索結果を生成し、より関連性の高い情報を提示する技術。
嬉しい点: 精度の高い情報をすぐに得られる。
企業や組織が持続可能な運営を実現するための支援ツールやシステム。
3. People-Centric
人間中心のアプローチで、個人のニーズや体験を重視する技術やビジネス戦略。
5. 振る舞いのインターネット
不明。
都市部での空飛ぶ車やドローンによる移動手段の実現を目指す技術。
AIやIoT技術を活用して、都市全体を効率的に運営する未来の都市モデル。
多数の小型衛星を連携させ、地球全体に通信や観測サービスを提供する技術。
AIを用いてサイバー攻撃を検知し、即座に対応する自動防御システム。
不明。
不明。
13. 汎用人工知能
バーチャル空間で活動する、リアルな人間に似たキャラクターやアバター。
嬉しい点: 新たなコミュニケーションの形が広がる。
大規模言語モデル（LLM）を使ったサービス提供プラットフォーム。
嬉しい点: 高度な自然言語処理が容易に利用できる。
16. 月データセンター
月に設置されるデータセンターで、宇宙規模でのデータ処理を行う施設。
18. ヒューマノイド
Claude3
以下、各技術の説明と、それぞれのメリットを簡潔に記載します：
People-Centric:
メリット：より使いやすく、ユーザーニーズに合った製品やサービスの創出。
振る舞いのインターネット:
汎用人工知能:
月データセンター:
エンボディドAI:
量子機械学習:
商用核融合炉:
1万人に1人くらいの難病があったとする。
その診断ツールの感度、つまり本当に難病である人を難病と診断する確率は95%とする。
つまり、本当にその難病である人を1000人連れてきた時に、950人はその難病であると診断される。
一方で、この診断ツールの特異性は99%とする。つまり、健常な人を1000人診断しても、1%の10人は難病と診断されてしまうということ。
では、ここで問題。あなたはこの診断ツールで難病と診断された。
答えはだいたい1％ってところ。意外じゃない？計算してみるとわかる。
これは極端な例だけど、
