SO 50

Oct 22






Oct 21

dennoh:

katsuma:

jinakanishi:

otsune:

cokeraita:

pdl2h:

vmconverter:

bardiche-side-b:

MacintoshPlus (via bardiche side B)
1987年のカタログが出てきたのでスキャンしてみた







いいねー(ケイス)

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1987年のカタログが出てきたのでスキャンしてみた

いいねー(ケイス)




“ 今後、学習するマシンが得意な仕事は、人から機械への移行が急速に進むであろう。機械への移行が進むのは、与えられた問題(ただし、ゴールが定量化可能で、これに関わるデータが大量にある問題)に対して、その解き方を考案したり、その上で判断したりする仕事である。代表は、ソフトウェアの処理手順(アルゴリズム)を考える仕事である。これまで、これは高度に知的な仕事の一つと考えられてきたが、今後は、むしろ「学習するマシン」が過去の大量データからアルゴリズムを自動生成することが当たり前の時代が来よう。
 将棋ソフトにおいても、以前は、将棋の定石をアルゴリズムとして人が組み込むアプローチがとられていた。しかし、最近では、これを過去のデータからの機械学習で置き換えるようになった。これにより将棋ソフトの実力は躍進した。”
矢野 和男(著)『データの見えざる手-ウエアラブルセンサが明かす人間・組織・社会の法則』 (via jsato)

 コンピュータがそこまでやるようになったら、人間の仕事はなくなるのではないかと思われる方もいるかもしれない。そんなことはない。人間にしかできないところが3つ残る。

 第1に、学習するマシンは、問題を設定することはできない。あくまでも、与えられた問題に関して、データを活用して的確な情報と判断を提供するだけである。人間は、解くべき問題を明らかにし、学習するマシンを活用して得られた判断を実行することが求められる。

 第2に、学習するマシンは、目的が定量化可能で、これに関わるデータがすでに大量にある問題にしか適用できない。しかし、我々は未知の状況であっても、前に進むことが求められる。目指すところがあいまいだったり定性的だったり、過去のデータがない状況でも、霧のなかを進むように前進することが求められる。このような状況で意思決定するのは人間の仕事である。

 第3に、学習するマシンは、結果に責任をとらない。

矢野 和男(著)『データの見えざる手-ウエアラブルセンサが明かす人間・組織・社会の法則』 (via jsato)

 この10年の研究で明らかになった「ビッグデータで儲けるための3原則」は、以下のものである。

  第1の原則  向上すべき業績(アウトカム)を明確にする
  第2の原則  向上すべき業績に関係するデータをヒトモノカネに広く収集する
  第3の原則  仮説に頼らず、コンピュータに業績向上策をデータから逆推定させる

 ビッグデータが存在する問題では、仮説を作るのは人ではない。コンピュータが仮説を作ることにこそビッグデータの価値があるのだ。人が仮説を作るという、固定観念を捨てる必要がある。

矢野 和男(著)『データの見えざる手-ウエアラブルセンサが明かす人間・組織・社会の法則』 (via jsato)

“ マクロな業績とミクロなデータとの粒度の大きなギャップ(一方の一つのデータを説明するのにもう一方のデータを多数組み合わせる必要がある)をどうやって埋めるかが、ビッグデータを活用する際の最大の課題だった。しかし、従来のデータ分析技術(これは統計学や多変量解析や機械学習と呼ばれる)、データサイエンティストによる分析には、このようなミクロとマクロの両者のギャップを埋めて、その背後に潜むモデルを出力できるようなものは私の知る限りない。” 矢野 和男(著)『データの見えざる手-ウエアラブルセンサが明かす人間・組織・社会の法則』 (via jsato)

“ これまでのビッグデータの分析現場を見ていると、家内制手工業の職人の工房に舞い戻ったような錯覚を覚える。一見、最先端のハイテクの職業と思われている「アナリティクス」「データサイエンティスト」は実は、親方と弟子の感と経験によるまったく手工業の世界なのだ。大事なところ、労力がかかるところは工業化もコンピュータ化もされていないのである。
 これだけ人手をかけても、事前の仮説に沿って分析を行うと、「当たり前」の結果しか出ないことが多い。これではコストパフォーマンスが悪すぎる。”
矢野 和男(著)『データの見えざる手-ウエアラブルセンサが明かす人間・組織・社会の法則』 (via jsato)

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