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データ栄養学のすすめ(佐々木敏)

データ栄養学のすすめ(佐々木敏)を読んだ。

佐々木敏のデータ栄養学のすすめ佐々木敏のデータ栄養学のすすめ
佐々木 敏

女子栄養大学出版部 2018-02-09
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目次
 第1章 健康的な食事? その舞台裏に真実を探る
 第2章 ビタミン 不安と誤解の根拠を探る
 第3章 無機物(ミネラル)過剰反応と無関心の構造
 第4章 炭水化物・糖 伝統と流行と科学のはざまで
 第5章 データ栄養学の時代 「事実」は「思う」よりも重い

もっと知るべき。全粒穀物の力。

糖尿病予防・管理の優先順位は、低糖質が筆頭ではなく、
体重管理、運動、減塩、飽和脂肪制限の順のよう。

低糖質ダイエットにはいくつかの魅力がある。
ダイエット以外にもあるかもしれない。
一方で、エネルギーとタンパク質の生産性効率からみた低糖質ダイエットの効率の悪さ。

栄養値計算は食事を判断するうえでととも大切。

食と健康、食と健康の情報が適切に提供され、また扱われているか。
日々の食習慣が、体によいものを手軽に、という方向に向きすぎていないか考えてみよう。
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ココロの盲点(池谷裕二)

ココロの盲点(池谷裕二)を読んだ。

自分では気づかない、ココロの盲点 完全版 本当の自分を知る練習問題80 (ブルーバックス)自分では気づかない、ココロの盲点 完全版 本当の自分を知る練習問題80 (ブルーバックス)
池谷 裕二

講談社 2016-01-21
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目次
 はじめに
 1 大は小を兼ねる
 2 思慮深い行動
 3 麗しきあの方
 4 候補生は将校の夢を見るか
 5 やめられないとまらない
 6 我が家の楽園
 7 笑いのツボ
 8 高慢と偏見
 9 聖域なき行動観察
 10 美味礼讃
 11 数字たちの沈黙
 12 対称の耐えられない軽さ
 13 失われた時を求めて
 14 忘れられる権利
 15 気合!
 16 名は体を表す
 17 記憶力を強くする
 18 鳥は鳥である
 19 悪の華
 20 愛をとるか、金をとるか
 21 不思議な国のコイン
 22 ココロのゲリラ豪雨
 23 最近ノってるかい
 24 真面目な人
 25 こだわりの店
 26 罪と罰
 27 勝利への脱出
 28 食にこだわる
 29 我が生涯の最悪の年
 30 赤と黒
 31 大いなる遺産
 32 副作用
 33 損得勘定
 34 買い物中の懲りない面々
 35 スピード暗算
 36 もの言えぬ証人
 37 箱三つの楽しみ
 38 地上より永遠に
 39 生きるべきか死ぬべきか
 40 私という名の狂騒曲
 41 まわりは判ってくれない
 42 出勤時間異状なし
 43 迷作公開
 44 自分中心で、愛を叫ぶ
 45 戦争と平和
 46 きっと……
 47 体重が気になる
 48 愛と追憶の日々
 49 地上最大のショウ
 50 自分で自分をほめたい
 51 勝ちに至る病
 52 長いお別れ
 53 浮雲
 54 安心安全ブランド
 55 ライブ当日
 56 ある晴れた日に
 57 矛盾に満ちた社会に生きる
 58 ホント正しいあるよ
 59 注文の多い喫茶店
 60 許されざる者
 61 お気に入りの価値
 62 白の闇
 63 気になる体型
 64 君の名は希望
 65 あぁそは彼の人か
 66 外見だけでつかまえて
 67 悲しみよこんにちは
 68 心の友よ
 69 歳と共に去りぬ
 70 ペットのしつけ
 71 自分探しの旅
 72 キャンバスに描く
 73 魔性の女
 74 困難な自由
 75 道徳の系譜
 76 サグラダ・ファミリア
 77 有害物質
 78 感情の進化論
 79 つむじ曲がり
 80 お気に召すまま
 おわりに

サンクコスト効果
人が行動した結果、その際に生じたコストが、後の意思決定に影響することを言う。
損失が連鎖する傾向、せっかくここまでやったきたんだからと、これまでの努力が失われることを惜しむあまり、やめるタイミングを逸してしまいがち。

ハロー効果
ある対象を評価をする時に、それが持つ顕著な特徴に引きずられて、他の特徴についての評価が歪められる(バイアス)現象。
逆ハロー効果もあり、全体に優れた商品や書物であっっても、1点でも欠点がみつかると、全体の評価が引きずられる。

少数の法則
少ないサンプルによって得られた統計的な結果を無意識のうちに正しいと思い込んでしまうこと。
脳は少ない経験でも法則化しがち。

テスティング効果
脳は入ってきた情報を記憶すべきかどうかと品定めする。このときの判定基準は出力の頻度。
脳はこの情報はこんなに使う機会があるのか、ならば覚えておこうと判断、
こんなに頻繁に出会うのか、ならば覚えておこうではない。
したがって、繰り返し学習して頭にたたき込むよりも、テストを解くことでその知識を使ってみる方が、記憶として良く定着する。
物知りの人は、ほぼ例外なくおしゃべり。他人に向けて出力し、記憶を強化している。

伝染効果
好調の人がいると、周囲の成績も上がる。

アドバイス効果
人は他人が下した評価を無意識に吸収し、あたかも自分の意見であるかのように振る舞う。

桐谷さんの株主優待ライフ(桐谷広人)

桐谷さんの株主優待ライフ(桐谷広人)を読んだ。

桐谷さんの株主優待ライフ桐谷さんの株主優待ライフ
桐谷 広人

小学館 2013-10-01
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目次
 第1章 株主優待ライフの実態、教えます
 第2章 年間140本!桐谷さんの映画論
 第3章 じつは脱却したい?本当は怖い株の世界
 第4章 プロ棋士人生、そして株主人生
 第5章 人生山あり、谷あり
 第6章 健康第一、その先に幸せが

株主優待銘柄例
・映画 松竹、武蔵野興業、東急リクレーション
・コンビニなど ポプラ、キャンドゥ、マツモトキヨシ
・スポーツ用品 アルペン
・家電量販店 ビックカメラ
・スポーツクラブ ルネサンス
・土地活用など 東建コーポレーション
・製紙業 日本製紙
・外食産業 アトム、コロワイド、幸楽、ハンディ日高、カッパクリエイトHD
   三光マーケティングフーズ、グルメ杵屋、かんなん丸、大庄
   松屋フード、日本マクドナルド、ココスジャパン、ゼンジョーHD、吉野家HD

優待目的で買った株は極端に株価が上がらない限り売らない。
逆に株価が下がっても優待品で十分元が取れると判断、簡単には手放さない。

新作映画を毎年140本、DVDも加えると、200本鑑賞も珍しくない。
多い時には年間210本の鑑賞権利。

資産3億円から5千万円の1/6まで減少。
3千万円を持って故郷の広島に帰ろうということもあったと。
心のオアシスになったのがテレビの出演。

一番好きな女の子に、「たりなさい」という強制的な言葉が、
非常に刺激になったという。
挫けそうになった場面で必ず女性に助けをもらってきている。

桐谷さんのモットー
クヨクヨしない。明るく前向きに考えて、生きていこう。

健康第一、その先に幸せが
健康のことを考え自転車利用、スポーツジム通い、理想は両親。

自動車事故が怖いといって家に閉じこもって外出しなければ何も楽しめない。
株式も同様、リスクはつきものだけど、投資をすることで日本経済は活性化し、株主優待の楽しみをついてくる。

人間万事塞翁が馬(じんかんばんじさいおうがうま)
城塞に住む老人の馬がもたらした運命は、福から禍(わざわい)へ、また禍(わざわい)から福へと人生に変化をもたらした。まったく禍福というのは予測できないものである。

医者が教える食事術(牧田善二)

医者が教える食事術(牧田善二)を読んだ。

医者が教える食事術 最強の教科書――20万人を診てわかった医学的に正しい食べ方68医者が教える食事術 最強の教科書――20万人を診てわかった医学的に正しい食べ方68
牧田 善二

ダイヤモンド社 2017-09-21
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目次
 序章:人体のメカニズムにそった最強の食事
 第1章:医学的に正しい食べ方20
 第2章:病気を遠ざけ活力を取り戻す!やせる食事術
 第3章:24時間のパフォーマンスを最大化する食事術
 第4章:見た目・気力・体力を衰えさせない!老けない食事術
 第5章:本来の免疫機能を回復させる!病気にならない食事術
 第6章:100歳まで生きる人に共通する10のルール

医者が教える食事術のマインドマップ

医者が教える食事術

3000円投資生活(横山光昭)

3000円投資生活(横山光昭)を読んだ。
はじめての人のための3000円投資生活はじめての人のための3000円投資生活
横山光昭

アスコム 2016-06-24
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目次
プロローグ
    貯金だけでは、お金の悩みは解決できない
    3000円投資は怖くない。誰にでも簡単に始められる
   「貯金+投資」で、目の前のピンチと将来の不安に備える
   「月々3000円だけではお金が増えない」と思ったら大間違い
Part1 さあ、3000円投資生活を始めよう
【投資1】 4000人が大成功した、カンタン投資法を教えます!
【投資2】 投資が怖くても仕事が忙しくても、資産は着実に増やせる
【投資3】 はじめての投資はネット証券でラクラクスタート
【投資6】 8年で老後資金が1000万円貯まる「積立」投資術
Part2 3000円投資生活なら「貯金感覚」でコツコツ増える
【投資9】「消・浪・投」でムダな支出をおさえ、強い家計をつくろう
【投資12】ハイリスク・ハイリターンはダメ! お金は「コツコツ投資」で育てよう
【投資15】住宅ローンがある人こそ3000円投資で「未来のお金」をつくろう
Par3 1万人の家計を見てきてわかった「投資の分かれ道」
【投資17】「証券会社への預金」は、銀行の普通預金よりおトク
【投資18】絶対にお金を減らしたくないなら、「国債」を買うべき
【投資19】3000円投資生活で、「確定拠出年金」を有利に運用する
【投資20】生命保険の見直しも、投資生活の大事なポイント
【投資21】子どもの教育費、学資保険だけで大丈夫?
Par4 絶対にやってはいけない、投資とお金の使い方
【投資24】金融機関の「おすすめ商品」は、絶対に買ってはいけない
【投資25】退職した夫が「株を買いたい」と言い出したら要注意
【投資26】賃貸不動産の成功率は、たった1%
【投資27】マイナス金利下での融資話には気をつけよう
【投資28】個別株やFXで「勝てる」確率は、きわめて少ない
【投資29】外貨預金ほど恐ろしい「預金」はない
あとがき

株で勝ち続けるのは容易ではない。
「9割が負けて1割が勝つ」と言われる株式の世界で、利益を上げるのは、
よほど勉強と経験を重ねないと難しい。

雑誌やインターネットでこの株は買いだと紹介されている銘柄は、すでに十分に値が上がっている。
高値で買った場合、少しでも利益を出そうと頑張りすぎて、売り時を見失って、損をしがち。

インデックスファンドは手数料が安く、利回りが少ない代わりに、リスクも低い。
複数のインデックスファンドを組み合わせて買うことで、さらにリスク分散。
インデックスファンドは、例えば、TOPIXや外国株式インデックスファンドなど。

インデックスファンドで資金の運用、恐慌が起きても、回復までの期間を長めにとらえて運用。

ゲームに参加しないリスクは、参加するリスクよりはるかに大きい。

10万円から始める高配当株投資術(坂本彰)

10万円から始める高配当株投資術(坂本彰)を読んだ。

10万円から始める高配当株投資術―――低リスク、低予算で1億円儲ける方法10万円から始める高配当株投資術―――低リスク、低予算で1億円儲ける方法
坂本彰

あさ出版 2017-05-12
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目次
 第1章 株で着実に資産をつくるために知っておくべき7つのこと
 第2章 勝ち組投資家が絶対に手を出さない「買ってはいけない株」
 第3章 勝ち組投資家が絶対に手を出さない「買ってはいけない業種」
 第4章 すべてのシナリオで勝ち抜ける投資法 ~有望な高配当株の見極め方~
 第5章 高配当株で1億円儲けるためにすべきこと
 特別付録 高配当有望銘柄リスト14 付

高配当株投資術のマインドマップ
高配当株投資術

TOEIC究極のゼミPart7(ヒロ前田)

TOEIC究極のゼミPart7(ヒロ前田)を読んだ。

【新形式問題対応】TOEIC L&R テスト 究極のゼミ Part 7【新形式問題対応】TOEIC L&R テスト 究極のゼミ Part 7
ヒロ 前田

アルク 2017-05-30
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目次
 Part 7の取り組み方
 設問タイプ1 ピンポイント型
 設問タイプ2 文脈型
 設問タイプ3 選択肢照合型
 設問タイプ4 ピンポイントのNOT型
 設問タイプ5 選択肢照合のNOT型
 設問タイプ6 位置選択問題
 設問タイプ7 同義語問題
 設問タイプ8 意図問題
 不正解の見抜き方
 パワフレーズ
 設問タイプ9 情報分散型
 設問タイプ10 DPの2文書参照型
 設問タイプ11 TPの2文書参照型
 定型パターンの文書
 ミニ模試の解答・解説

TOEIC究極のゼミPart7のマインドマップ

TOEIC究極のゼミPart7

TOEIC究極のゼミPart 5&6(ヒロ前田)

TOEIC究極のゼミPart&6(ヒロ前田)を読んだ。

[新形式問題対応]TOEIC(R) L&R テスト 究極のゼミ Part 5 & 6 TOEIC究極シリーズ[新形式問題対応]TOEIC(R) L&R テスト 究極のゼミ Part 5 & 6 TOEIC究極シリーズ
ヒロ前田

アルク 2017-02-28
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目次
●Part 5
 第1回ゼミ Part 5の取り組み方
 第2回ゼミ 品詞問題1基本編
 第3回ゼミ 品詞問題2発展編
 第4回ゼミ 動詞の形
 第5回ゼミ 代名詞・関係代名詞・限定詞
 第6回ゼミ 前置詞・接続詞
 第7回ゼミ 語彙問題
●Part 6
 第8回ゼミ Part 6の取り組み方
 第9回ゼミ 独立型問題
 第10回ゼミ 文脈から解く問題1(動詞の時制)
 第11回ゼミ 文脈から解く問題2(語彙問題)
 第12回ゼミ 文脈から解く問題3(代名詞・接続副詞)
 第13回ゼミ 文選択問題
●ミニ模試
 問題
 解答解説
 弱点問題タイプ診断

TOEIC(R) L & R テスト 究極のゼミ Part 5 & 6のマンドマップ

TOEIC究極ゼミPart56

TOEIC究極のゼミPart3&4(早川幸治・‎ヒロ前田)

TOEIC究極のゼミPart3&4(早川幸治・‎ヒロ前田)を読んだ。

TOEIC(R)テスト 究極のゼミ Part 3 & 4 (CD・DL特典付) (TOEICテスト 究極シリーズ)TOEIC(R)テスト 究極のゼミ Part 3 & 4 (CD・DL特典付) (TOEICテスト 究極シリーズ)
早川幸治 ヒロ前田

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目次
●Part 3
 第1回 Part 3の取り組み方
 第2回 概要に関する問題(場所・話題・職業)
 第3回 詳細に関する問題1(依頼・提案・申し出)
 第4回 詳細に関する問題2(問題・懸念事項)
 第5回 詳細に関する問題3 (次の行動)
 第6回 非定型の設問1 (Where/When/What/How)
 第7回 理由・意図に関する設問
 第8回 図表に関する設問
●Part 4>
 第9回 Part 4の取り組み方
 第10回 電話メッセージ
 第11回 アナウンス(イベント・公共)
 第12回 広告・宣伝
 第13回 スピーチ、ツアー、紹介
 第14回 ニュース
 第15回 会議
●ミニ模試>
 ミニ模試 1【問題】
 ミニ模試 1【解答・解説】
 ミニ模試 2【問題】
 ミニ模試 2【解答・解説】
 弱点問題タイプ診断

TOEIC(R) L&Rテスト 究極のゼミ Part3&4のマインドマップ

TOEIC究極のゼミPart34

TOEIC究極のゼミPart1&Part2(西嶋愉一)

TOEIC究極のゼミPart1&Part2(西嶋愉一)を読んだ。

TOEIC(R)テスト 究極のゼミ Part 2 & 1 (CD・DL特典付) (TOEICテスト 究極シリーズ)TOEIC(R)テスト 究極のゼミ Part 2 & 1 (CD・DL特典付) (TOEICテスト 究極シリーズ)
西嶋愉一 ヒロ前田

アルク 2013-03-29
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目次
●Part 2
 第1回ゼミ Part 2の取り組み方
 第2回ゼミ WH疑問文(1)(直接的な応答)
 第3回ゼミ WH疑問文(2)(間接的な応答)
 第4回ゼミ 提案・命令・依頼
 第5回ゼミ Yes/No疑問文(1)(直接的な応答)
 第6回ゼミ Yes/No疑問文(2)(間接的な応答)
 第7回ゼミ メッセージ
 第8回ゼミ パニック型
●Part 1
 第9回ゼミ Part 1の取り組み方
 第10回ゼミ 動詞句の聞き取り
 第11回ゼミ 不自然な描写
●ミニ模試
 ミニ模試 1 【問題】
 ミニ模試 2 【問題】
 ミニ模試 1 【解答・解説】
 ミニ模試 2 【解答・解説】
 弱点問題タイプ診断

TOEIC究極のゼミPart1&Part2のマインドマップ

TOEIC究極のゼミPart1&Part2

グーグルに学ぶディープラーニング(杉本俊幸)

グーグルに学ぶディープラーニング(杉本俊幸)を読んだ。

グーグルに学ぶディープラーニンググーグルに学ぶディープラーニング
日経ビッグデータ

日経BP社 2017-01-26
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目次
 序 章 ディープラーニングがすべてのビジネスを変える
 第1章 <超入門>人工知能と機械学習とディープラーニングはどう違う?
 第2章 <入門>ディープラーニングの仕組み
 第3章 <グーグル事例編>グーグルのディープラーニング活用事例
 第4章 <企業事例編>ディープラーニングで業務効率化、国内で続々始まる
 第5章 <活用フレームワーク編>データ×目的で整理し、活用の展開図を描こう
 第6章 <将来展望編>ディープラーニングが課題を解決する未来へ
 グーグルクラウド・マシンラーニング・グループ研究責任者のジア・リーさんに聞く
CEOのスンダー・ピチャイは、機械学習も人工知能もグーグルの技術を徹底的に革命的にする技術だと語る。グーグルにとって革命を起こす原動力。

デープラーニングについて、とてもシンプルな例として、身長と体重のデータに加えて、大人か子供のデータがあり、大人と子供の境界線を引く例を説明している。
この境界線、最初は乱数で初期化するので間違った方向に設定してしまうが、データが増えるにつれて、答えの違いがすくなるなるよう、コンピュータが学んでいく。

データが複雑になるほど、多くの層のニューラルネットワークが必要になる。
最大のポイントは、人間がプログラムして動くのではなく、コンピュータが自ら特徴を見つけだすこと。

実際にニューラルネットワークを動かすことができるWebサイト(Playground)をグーグルは用意している。

現在の機械学習は、大部分は教師ありの機械学習。
例えば、名前を正解を聞きながら正解を覚えていく学習は、教師あり学習。
サッカーの試合に勝つために、繰り返しゲームのスタイルでパスやシュートを繰り返しながら、勝ちパターンを学んでいくのは強化学習。

グーグルのディープラーニング活用事例
・Google Home
・データデンターを劇的に省エネ化
・写真を自動で分類するGoogleフォト
・迷惑メールフィルタの精度も格段に向上
・Google翻訳が進化
・Googleが提供するAPI
  Cloud Vision(画像)、Speech(音声からテキスト)、
  Natural Launguage、Translate

単にデータがあればいいかわではなく、解決したい課題や活動の目的があるのが大前提。その目的に沿ったデータが必要になる。
目的は、コスト削減、付加価値を高めて新たなビジネス創出、クリエィテブ性の向上に分類される。

ビブリオバトル(谷口忠大)

ビブリオバトル(谷口忠大)を読んだ、

ビブリオバトル 本を知り人を知る書評ゲーム (文春新書)ビブリオバトル 本を知り人を知る書評ゲーム (文春新書)
谷口 忠大

文藝春秋 2013-04-19
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目次
 第1章 ビブリオバトルの遊び方
 第2章 ビブリオバトルはどうして生まれたのか?
 第3章 本と出会い人を知るためのテクノロジー
 第4章 広がるビブリオバトル

ビブリオ(Biblio)は「本、書物」を意味する接頭辞で、ラテン語の「biblion(本)」に由来する言葉。

ビブリオバトル協会による公式ルール
・発表参加者が読んで面白いと思った本を持って集まる。
・順番に一人5分間で本を紹介する。
・それぞれの発表の後に参加者全員でその発表に関するディスカッションを2~3分行う。
・全ての発表が終了した後に「どの本が一番読みたくなったか?」を基準とした投票を参加者全員で行い,最多票を集めたものを『チャンプ本』とする。

発表5分、質疑応答2〜3分、合計8分なので、ビボリオバトルは4〜6名程度が適切。

テーマビボリバトルは広がりがある設定なのに対して、縛りは設定は強い。
縛りの設定はそれなりの注意が必要。

個人的な感想こそ共感しうる。その共感を通して、その本が読むべきかどうかを感じ取ろうとする。

集まってくる人の興味を馳せながら、それでも自分が心から好きで、本当に読んでほしいと思える本を持っていって、誠実に紹介する。

ビボリオバトルによる推薦は、意外な本だけど、読みたくなる本を推奨にする機能に秀でている。

基本的には発表者も投票、発表者は自分以外に投票するのが紳士協定。
最多票を集めた本をチャンプ本として表彰。

書評することで、自分がどう解釈するのか、どう考える人間なのか、どういう文脈に置く人間なのか、さらけ出すことに他ならず、自分自身を紹介されることになる。

本を通して人を知るというコミュニケーションの場づくりの側面こそビボリオバロルの本質。

人工知能は人間を超えるか(松尾豊)

人工知能は人間を超えるか(松尾豊)を読んだ。
人工知能は人間を超えるか (角川EPUB選書)人工知能は人間を超えるか (角川EPUB選書)
松尾 豊

KADOKAWA / 中経出版 2015-03-10
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目次
 序 章 広がる人工知能――人工知能は人類を滅ぼすか
 第1章 人工知能とは何か――専門家と世間の認識のズレ
 第2章 「推論」と「探索」の時代――第1次AIブーム
 第3章 「知識」を入れると賢くなる――第2次AIブーム
 第4章 「機械学習」の静かな広がり――第3次AIブーム(1)
 第5章 静寂を破る「ディープラーニング」――第3次AIブーム(2)
 第6章 人工知能は人間を超えるか――ディープラーニングの先にあるもの
 終 章 変わりゆく世界――産業・社会への影響と戦略

第1次AIブーム(推論と探索の時代)
・推論・探索をすることで、特定の問題を解く研究が進む。
・おもちゃの問題は解けるけど、複雑な現実な問題が解けない。

検索の木は要するに場合分け。
コンピュータはいつしか答えを見つける。
深さ優先探索はメモリをそれほど必要ない。

将棋が強くなった秘訣
①よりよい特徴量が発見された
3つの駒の相関関係を使って、どうなれば有利なのか、過去の棋譜というビッグデータから見つけ出し、次の指し手を絞るときの精度が向上した。
②モンテカルロ法で評価の仕組み変える
ある局面からランダムに指してどちらが勝つかシミュレーションをする。

第2次AIブーム(知識を入れる賢くなる)
・実用的なエキスパートシステムがたくさん作られた。
・知識を記述、管理することの大変さが明らかになる。

ワトソンは、質問の意味を理解して答えるのではない
質問に関連するキーワードに関連しそうな答を高速で引っ張ってきている。


質問応答による診断システム
知識獲得のボトルネック
シンボルグラウディング問題、シマウマの例

第3次AIブーム①(機械学習)
機械学習の学習する:分類、イエスノー問題の精度、正解率を上げる
学習には、教師あり、教師なし
学習には時間がかかるが予測は一瞬
特徴量をどう作るかが機械学習における本質的問題。

第3次AIブーム②(デープラーニング)
データをもとに、コンピュータが自ら特徴量をつくり出す
デープラーニングが従来の機械学習と異なる点
・1層ずつ階層ごとに学習していく
・自己符号化器という情報圧縮機を用いること

デープラーニングでやってることは、主成分分析を非線形にして、多段にしただけ
ちょっと違ったデータを使う

頑健性の高め方:①ノイズを加える、②ドロップアウト
いじめ抜かないとデータの背後にある本質的な特徴量を獲得できない

異常検知は、高次の特徴量を生成し、そこから通常起こるべきものを想定し、それと異なっていれば何かおかしいと感じることだから、特徴表現学習の得意とするところ。
この仕事をコンピュータができるようになると、運転を人工知能が行うことも、遠隔で操作することも、今よりずっと簡単になる。

基本テーゼ
人間の知能がプログラムで実現できないはずがない。

人工知能が人間を征服する心配をする必要はない。

まず議論すべきは、人工知能が将来持つべき倫理ではなく、人工知能を使い人間の倫理、人工知能をつくる人に対する倫理。

人工知能の問題の60年に及ぶ研究で、いくつもの難題にぶつかったが、それらは特徴表現の獲得という問題に集約でききる。
デープラーニングという特徴表現学習方法によって、一部解かれつつある。
高い知識能力、予測能力、概念獲得能力、言語能力を持つ知能が実現する可能性がある


停滞する日本産業、高齢化社会などに関する問題を打開にあたっては、人工知能の活用がkeyになるかもしれない。

オニールの成長株発掘法(ウィリアム・J・オニール)

オニールの成長株発掘法(ウィリアム・J・オニール)を読んだ。

オニールの成長株発掘法 - 良い時も悪い時も儲かる銘柄選択をするためにオニールの成長株発掘法 - 良い時も悪い時も儲かる銘柄選択をするために
ウィリアム オニール 竹内 和巳 松本 幸子 増沢 和美 William J. O'Neil

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目次
 第1部 勝つシステム―CAN‐SLIM
 第2部 最初から賢明であれ
 第3部 投資のプロになる

勇気を持ち、前向きに構え、決してあきらめない。
小さなどんぐりはいずれ、大きな木に育つ。
何事も忍耐力と勤勉さがあれば成し遂げられる。その意思こそが重要。

オニールの成長株発掘法のマインドマップ

オニールの成長株発掘法
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