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May 18, 2017

量子アニーリング

量子アニーリングに興味を持っているアマサイです。

早稲田のレクチャーに一回行ってみようと思います。

NP完全問題の量子アニーリングにおける相転移現象
高橋惇さん(東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻)

Quantum Computation and Machine Learning Seminar Series vol. 4

2017年6月1日 16時30分~

NP完全問題の量子アニーリングにおける相転移現象
Jun Takahashi (University of Tokyo)
東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻 高橋惇 氏

場所: 早稲田大学早稲田キャンパス7号館212号室

概要:
最適化問題を解くアルゴリズムは情報科学の分野における主要な研究対象だが、物理的なアプローチやプロトコルを用いて最適化問題の解を求める手法が境界領域として近年活発になっている。
特に、Kadowaki-Nishimori (1998) や Farhi et al. (2000) に端を発する量子アニーリングは、(2017年5月現在)大規模な実装化に成功している唯一の量子計算機であり、さらに物理的な量であるエネルギーギャップとアルゴリズムの計算時間を結びつけるものとして基礎的にも興味深く、盛んに研究されている。
一方で、量子アニーリングや量子計算機一般を用いても全ての問題が効率良く解けるわけではなく、特に「NP完全問題」と呼ばれる問題群は効率良く解くことが不可能であると計算理論の分野で信じられている。
そこで、NP完全問題のような「解けるはずのない問題」に量子アニーリングを適用した際に、計算を阻害する物理現象の解明を試みた。
その結果、従来考えられていたスピングラス転移と異なる転移が存在し、その未知の相内で一次転移が誘発され、量子アニーリングの障害になっていることが数値的に示唆された[1]。

本講演では、量子アニーリングの原理や、NP完全問題がなぜ一般に「解けるはずがない」のかを概観し、後半では研究結果を紹介しつつ量子アニーリングの物理的障害について議論します。

[1] Jun Takahashi and Koji Hukushima arXiv: 1612.08554

主催:科学研究費助成事業基盤研究(B)「量子アニーリングが拓く機械学習と計算技術の新時代」
共催:早稲田大学高等研究所

アマサイが量子アニーリングを知ったのは修論作成のため、量子情報通信の論文を読んでいたときです。

量子通信がトレンドだと狙ってテーマを掲げたのですが、機械学習と関連があるとは思いもよりませんでした。

二重の意味でよいテーマを選んだと思います。
量子アニーリングは以下のサイトが詳しいです。

量子アニーリング by 西森 秀稔
http://www.stat.phys.titech.ac.jp/~nishimori/QA/q-annealing.html

量子アニーリング法とD-Waveマシン - 東京工業大学
http://www.stat.phys.titech.ac.jp/~nishimori/papers/QA-DWave_CE.pdf

今度は量子アニーリングと機会学習との関連で論文を書いてみたいです。

私も早稲田で講演するかも、なんちゃって(^_^;)。人気blogランキング・自然科学にぷちっとな。【押す】≪コメントは応接室にお願いします。≫

May 17, 2017

謎ワード「テロメア」

久々にクローズアップ現代を真面目に見ました。


生命の不思議“テロメア” 健康寿命はのばせる!

老化を防ぎ、若さを保ちたい。そんな願いをかなえると注目されている研究がある。ノーベル賞生物学者・ブラックバーン博士らによる「テロメア」研究だ。染色体の端にあり細胞分裂のたびに短くなるため、年とともに縮むと考えられていたテロメア。ところがテロメアを伸ばして細胞から若返る方法があり、がんを防げる可能性もあるというのだ。それは日常で実践できる生活習慣。最新の研究から健康寿命を延ばす秘策と命の神秘に迫る。

出演者
石川冬木さん (京都大学大学院教授)
石川善樹さん (予防医学研究者・医学博士)
武田真一・田中泉 (キャスター)

途中で頭痛がイタクなりました。

こんなことが真面目に研究されているのか。

老化するとテロメアが減るであって、テロメアを増やしても老化は止まらないと違うんかい!

瞑想、運動、バランスのいい食事は老化が緩やかになるんであって、テロメアは関係ないんと違うんかい!

こんなことがNHKで放映されていいのか!

医学研究はトンデモさんもあるからなあ(-_-;)


ブラックボーン博士の略歴はウィキペディアより

オーストラリアのタスマニア・ホバート生まれで、現在はアメリカの市民権を得ている。オーストラリアのメルボルン大学を1970年に卒業し、修士と博士課程はイギリスのケンブリッジ大学に進学、同大学で1975年に博士号を得た。

博士研究員としてイェール大学で2年間、ジョー・ガルの研究室で分子生物学・細胞生物学の研究を行った。具体的にはテトラヒメナにおけるミニ染色体の研究を行った。当時はテロメア構造の存在は示唆されており、この構造が染色体の維持に必要であることがわかっていたものの、その DNA 配列が不明であったため、これを明らかにすることを試みる研究だった。1978年にテトラヒメナ非翻訳性RNAの中に連続した反復配列があり、DNA複製と関係することを報告した。この結果を手がかりに、出芽酵母など他の生物でもテロメア配列が明らかにされていく。

1978年にカリフォルニア大学バークレー校の分子生物学科の准教授となる。1984年にブラックバーンの研究室に博士課程の学生として参加したキャロル・W・グライダーが放射性同位体を用いて、細胞核の抽出液からテロメア合成酵素の活性を測る方法を考案し、生化学的手法からテロメラーゼを単離した。この結果は1985年に発表され、「末端複製問題」を解決する研究として受け入れられた。

1990年にカリフォルニア大学サンフランシスコ校の微生物学・免疫学部門へ移り、1993年から1999年まで学部長を務めた。現在は生化学・生物物理学部門の教授である。またソーク研究所の非常勤研究員でもある。2004年現在もテロメアに関連する研究を続けている。1992年王立協会フェロー選出。

略歴は間違いないがな。

因みに日経サイエンスにも記事になっとるようじゃ。

ブラックバーンが語るテロメアと健康状態

 人間を含め多くの生物の染色体には,その末端部に「テロメア」と呼ばれる特徴的な構造が見られる。テロメアは個々の細胞が持っている“時計”で,細胞が年を取るにつれてテロメアが短縮する。このテロメア研究のパイオニア的業績で2009年のノーベル生理学・医学賞を受賞したエリザベス・ブラックバーン博士は心臓病やがんなど加齢に伴う健康リスクの評価にテロメアを役立てようとしている。
因果関係は逆にしたら成立するとはかぎらんじゃろう。

まあ、今後の注目ワードとして「テロメア」は覚えておこう。

サイエンスねたにだんだんもどってきました。人気blogランキング・自然科学にぷちっとな。【押す】≪コメントは応接室にお願いします。≫

May 16, 2017

日本の知財裁判はいかに?

日本の特許訴訟 「勝訴率」実は低くない? 和解含めると4割に
2017/5/15付日本経済新聞 朝刊

 最高裁がまとめた新たな統計は、東日本の特許訴訟の一審を専属で管轄する東京地裁と西日本で専属管轄する大阪地裁での、2014年と15年の2年間の結果。対象の訴訟件数は計202件で、判決に至ったのが125件。77件については和解で決着していた。  まず判決をみると、原告側(特許権者側)の勝訴判決は28件で全体の約14%だった。知的財産研究所が15年にまとめた調査研究によると、特許訴訟の特許権者側の勝訴率は米国が5~7割前後、ドイツでは6割前後。これらと比べると、日本での勝訴率は確かに低いように見える。  ただ、日本では和解で決着したうち大半の61件が、被告側への差し止めや、金銭の支払いを認めさせるなど特許権者側が実質的に「勝訴」した内容だった。勝訴判決と合計すると89件で、全体の44%が特許権者の訴えを認める形で決着していたことになる。  日本では、裁判が終盤に差しかかってから和解に転じる例が多いとされる。日本の特許訴訟を巡っては近年、一部の識者や弁護士事務所から「特許権者の勝訴率が諸外国に比べ著しく低い」との批判も出ていた。これに対し裁判関係者は「特許権者側が勝ちそうな裁判の多くが和解で決着し、実質的な“勝訴率”は低くない」と、判決結果だけを単純比較すべきではないと反論してきた。

Nihonnotizaisaibann

低いも何も母数が少なすぎるでしょう。
2代前の所長・飯村敏明氏は公の場面に出る度に
「みなさん、裁判起こしてちょーだい!」
と言っていたよ。
はい?その費用はどっから出るんですかい?
そのとき中堅企業知財部にいたアマサイは小規模企業にはそんな金ないわい!
と心の中で叫んでいた。

知財裁判が多く発生すれば知財活動は発展するのか?
そんな話は聞いたことがない。
日本は米国違って判例制じゃないんだから。

景気が良くなって製造業が発展しないと知財も何もないんだから。

訴訟だらけのレッドオーシャンにしてどうするんだい!

とにかく経済政策をなんとかしてちょーだい!

ひさしぶりに真っ向から知財ネタでした。人気blogランキング・自然科学にぷちっとな。【押す】≪コメントは応接室にお願いします。≫

May 15, 2017

すぬーが売られる!(+_+)

「スヌーピー」の権利取得=加社が390億円で

カナダの子ども向けコンテンツ制作・配給会社DHXメディアは10日、スヌーピーやチャーリー・ブラウンなどのキャラクターが登場する米人気漫画「ピーナッツ」のライセンス権を3億4500万ドル(約390億円)で取得すると発表した。  米ライセンス管理会社アイコニックス・ブランド・グループから傘下のピーナッツ・ワールドワイドを買収し、同社が持つピーナッツのライセンス権の8割を握る。残る2割は原作者の故チャールズ・シュルツさんの一族が引き続き保有する。手続きは6月末に完了する見通し。  米生命保険最大手メットライフが30年余り続けてきたピーナッツのキャラクターの広告使用を取りやめるなどしたため、経営難に陥ったアイコニックスが売却先を探していた。

ん?ピーナッツキャラクタのライセンスは「Peanuts WorldWide LLC」がもっているはずなのだが?どこか複数で分権しているのか?日本のピーナッツや日本ユニバーサルスタジオなどはどうなるのだろう。なぞがいっぱいだ。

https://www.snoopy.co.jp/

すぬーグッズは今までどおり手に入るようにしてほしい。

公式websiteで早く明らかにしてくれ。人気blogランキング・自然科学にぷちっとな。【押す】≪コメントは応接室にお願いします。≫

May 14, 2017

猿橋賞2017

2017年猿橋賞が発表されていました。
千葉大の石原安野さんおめでとうございます。

・女性科学者に明るい未来をの会

・千葉大学ハドロン宇宙国際研究センターHP

・共同通信の報道

第37回 猿橋賞受賞者 石原 安野 氏の研究業績要旨
「アイスキューブ実験による超高エネルギー宇宙線起源の研究」

 石原安野氏は、国際共同ニュートリノ観測装置アイスキューブ(IceCube)を用いて、世界で初めて超高エネルギー宇宙ニュートリノ事象を検出するなど、ニュートリノ天文学において顕著な業績を上げた。  石原氏のアイスキューブによるニュートリノの初検出によって、ニュートリノ天文学のフロンティアは、より高いエネルギー領域、カミオカンデ実験の検出したニュートリノのエネルギーの一億倍以上にまで広がった。このような高エネルギーニュートリノは、宇宙から地球に降り注ぐ超高エネルギー宇宙線の起源に迫ることを可能とする。また、アイスキューブは初検出からの数年間で高エネルギー宇宙ニュートリノのおおよその存在量の測定に成功した。アイスキューブ実験は世界12カ国の約300人の研究者から構成される。石原氏はその柱の一人であり、最初の信号を発見しただけではなく、アイスキューブ実験チーム内で、2010年から超高エネルギーニュートリノ物理ワーキンググループのリーダーを、2012年からは拡散宇宙ニュートリノ物理ワーキンググループのリーダーを務め、宇宙ニュートリノ存在量測定における一連の進展を主導してきた。  石原氏は、その後も、より高いエネルギーを持つ宇宙ニュートリノ探索を精力的に推進し、2016年には、超高エネルギー宇宙線起源として長年有力視されてきた仮説、すなわち、ガンマー線バースト、あるいは活動的銀河核といった遠方宇宙の放射輝度の高い天体が起源である、という説を覆す結果を得るなど、高エネルギー宇宙像にニュートリノの特性を活かした新たな知見を加えている。

おお!ニュートリノならアマサイもほんの少しわかるぞよ!
また物理学で女性が大きな一歩を記した。物理帝國主義者としてはばんばんざいであーる。

アイスキューブのことはよく知らん、これから勉強します。

女性科学者には明るい未来しかないですな。

私もいつの日か、猿橋賞を!(^_^;)。人気blogランキング・自然科学にぷちっとな。【押す】≪コメントは応接室にお願いします。≫

May 09, 2017

映画『チア☆ダン』

映画『チア☆ダン』を見てきました。

Charedan

『チア☆ダン』公式HP

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ごく普通の女子高生たちによるチアリーダー部が、全米チアダンス選手権大会で優勝を果たした福井県立福井商業高校の実話を、広瀬すず、中条あやみ、天海祐希らの出演で映画化。高校に入学した友永ひかりは、中学からの同級生の孝介を応援したいという軽い気持ちでチアダンス部に入部する。そんなひかりを待ち受けていたのは、顧問の早乙女薫子によるスパルタ指導。おでこ出しは絶対必須、恋愛は禁止という厳しく部員たちを指導する早乙女は全米大会制覇を目標に掲げていた。早乙女の指導に周りの部員たちが次々と退部していく中、チームメイトである彩乃とともに、チアダンスを続けていく決意をしたひかりは、仲間たち、そして早乙女とともに大きな目標に向かってまい進する。主人公ひかり役を広瀬、彩乃役に中条がそれぞれ演じ、山崎紘菜、富田望生、福原遥らフレッシュな若手女優たちが共演。顧問の女性教師・早乙女役を天海が演じる。監督は「鈴木先生」「俺物語!!」の河合勇人。
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福井の高校チアダンス部が全米大会に1位を何度も取ったなんて全然知りませんでした。
チアリーダーは大好きです。
アマサイは女子校だったので、バトン部はありました。
以前は、全く興味ありませんでした。
大学はチアリーダーとかあったのかな。
興味がないので存在の有無も覚えてないです。

だいぶ以前にBSテレビで日本のチアリーダー大会を放映していました。
チアリーダーなんてバトンの変形だろうと思っていたら、結構アクロバティックな演技でした。
男性もおり、組体操にも見える動きをしていまいした。

私が思っていたちゃらちゃらしたの違う!

それ以来、チアダンスにも興味を持っていました。

丸の内に大人向けのチアダンスエクスサイズ講座なるものがあり、アマサイも受講しようかと悩みました。

今は本場アメリカで修業してきたプロチアも日本にいらっしゃるようですね。

おっきいお姉さんでもやっているのでアマサイも挑戦したいです。

広瀬すず、かわいい!天海祐希の安定のかっこよさ、最高!。人気blogランキング・自然科学にぷちっとな。【押す】
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April 26, 2017

ハロー、ファインマンさん、

@gejikeiji さんが物理系の学生は高校生から『ファインマン物理学』読んでますよね、というお話をされていました。
https://twitter.com/gejikeiji/status/856880389637517312

いや~、アマサイはそもそも高校生のときにファインマンさんを知らなかったっすね。

でも、これは読みましたよ。

『物理法則はいかにして発見されたか』 (岩波現代文庫) 2001/3/16
R.P.ファインマン(著) 江沢 洋 (翻訳)
https://www.amazon.co.jp/dp/4006000480/

アマサイが高校生のときは、単行本しかなかった気がする。
Buturigakunohousoku


「理系に進むなら読んでおきたい本」というリストに入っていました。

結構読みやすかったですけど、どのくらい理解していたのかな、高校生の私。
読みやすいのはファインマンさん流ですね。

とね日記で詳しい内容が書かれています。
とね日記 2012年03月04日
http://blog.goo.ne.jp/ktonegaw/e/ab31086d3d97f72d800893033189592d
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目次
第1部:物理法則とは何か(コーネル大学における講演)
1. 重力の法則 - 物理法則の一例として
2. 数学の物理学に対する関係
3. 保存という名の大法則
4. 物理法則のもつ対称性
5. 過去と未来の区別
6. 確率と不確定性 - 量子力学的の自然観
7. 新しい法則を求めて
第2部:量子電磁力学に対する時空全局的観点の発展(ノーベル賞受賞講演)
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ノーベル物理学賞を受賞した高名な物理学者だと知ったのはずっと後のことです。

若き日の読書というのはそれでよいのだと思います。

名著に触れる、その後読み直すということができますから。

私もそろそろ物理学の学徒に戻りますか。

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February 26, 2017

書談:小林雄一郎『Rによるやさしいテキストマイニング』

待望の小林先生の「やさテキ」購入しました。

『Rによるやさしいテキストマイニング』
著者:小林 雄一郎
発行:2017/2/17
出版:オーム社
amazon
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今まで、テキストマイニングを学ぶときは、
・テキストマイニングのツールの使い方
・統計学・データマイニングの知識
を別個に学ぶ必要がありましたが、本書とパソコンがあればだれでもテキストマイニングを始められるようになっています。
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はじめに

Part I 基礎編
第1章 テキストマイニング入門
1.1 テキストマイニングとは
1.2 社会で活用されるテキストマイニング
1.3 テキストマイニングの歴史

第2章 テキストマイニングの理論的枠組み
2.1 テキストデータの構築
2.2 テキストデータの分析

Part II 準備編
第3章 分析データの準備
3.1 データセットの構築
3.2 テキストファイルの作成.
3.3  CSVファイル
3.4 テキスト整形.

第4章 データ分析の基本
4.1 R のインストールと基本操作
4.2 ベクトルと行列
4.3 データの要約..
4.4 文字列処理.
4.5 ファイルの読み込み

第5章 データの視覚化
5.1 ヒストグラム
5.2 箱ひげ図
5.3 モザイクプロット
5.4 散布図

Part III 実践編
第6章 基本的なテキスト分析
6.1 形態素解析
6.2 単語の頻度分析
6.3 n-gramの頻度分析
6.4 共起語の頻度分析

第7章 発展的なテキスト分析
7.1 複数データの頻度解析.
7.2 頻度の標準化と重み付け

第8章 基本的な統計処理
8.1 検定と効果量.
8.2 相関と回帰

第9章 発展的な統計処理
9.1 テキストのグループ化
9.2 テキストの分類.

第10章 英語テキストの分析
10.1 用例検索.
10.2 単語とn-gramの頻度分析
10.3 共起語の頻度分析
10.4 語彙多様性とリーダビリティの分析
-------------
コマンドも丁寧に書いてあります。

Photo

文系の人にはちょっと辛いかもしれませんが、慣れですね。
多くの人がテキストマイニングに挑戦し、新たな知見を得られるとビッグデータ時代も楽しいですね。

みんなでテキストマイニングをしよう。//人気ブログランキングに投票してください。【押す】ご意見ご要望は新掲示板にお書き込みください。家主が確認の上、公開いたします。

February 24, 2017

科学と市民(Twitter短文連投)

久しぶりにTwitterで連投した。こういうときTwitterは便利だ。
https://twitter.com/ama_sci

科学と市民(1)
日本人は昔から自然科学への関心が強いと言われている。科学と言っても幅が広い。日常的に植物を育てるのも科学への関心と言えるし、岩石の調査や収集もそれと言える。科学雑誌の売り上げだけでどうこう言えるものではない。

科学と市民(2)
小中学校で言えば、理科実験が好きと答える生徒は多い。化学式とか数理的法則が多く出てくると理科を嫌う生徒が増えてしまう。

科学と市民(3)
科学教育をしっかりやればニセ科学を信じる人は減ると言う人がいるのはそれはあまり相関性がない。科学者でさえオカルト的なもの信じるのだから理性や知識の問題ではないのだ。

科学と市民(4)
数学や理科が好きだと理学部や工学部に進学しそうなものだが、必ずしもそうではない。世の中の動向や大学の難易度によって進学先を決定する。ワカモノはクールなのである。

科学と市民(5)
昔の高校は生物、化学、物理、地学を全て網羅して教えていたと50代以上の人は言うのだが、それはごく一部、理科は最低限しか教えられていない。今の指導要領をしらないので現行はどうなっているか私も知らない。

科学と市民(6)
戦後70年を経て科学で括られる知識は指数倍で増えている。市民が全部網羅するのは不可能である。「科学嫌いが日本を滅ぼす」といかいう奇天烈な言説を唱える老人は早く死んでしまえばいいのだ。

今のところ反応はないw。人気blogランキング・自然科学にぷちっとな【押す】。ご意見ご要望は新掲示板にお書き込みください。家主が確認の上、公開いたします。

February 22, 2017

掲示板

新掲示板と名乗りましたが、いつの頃からか通知メールが着かず、放置してましたが、書き込みはあったようですね。

確か初めのうちは、通知があったのですが。

ふーむ。なぞである。

毎日管理画面を見に行くことにしましたので、今は書き込みしてくださいってもわかります。

しかし、どんどんサービスを削除していくニフティ。
ココログもいつまで続くのやら。

February 12, 2017

第10回テキストマイニングシンポジウム

第10回テキストマイニングシンポジウムの2日目に行ってきました。
初大阪上陸です。

2日目:2月10日(金)

◆09:00~10:30 文書の品質と可読性  [座長: 小早川 健(NICT)]

(13)[IFAT] 09:00 - 09:25 確率的言語モデルに基づく効率的閲読のモデル化
二階堂 学(東京工業大学)・藤井 敦(東京工業大学)

(14)[NLC] 09:25 - 09:50 業績推定とのマルチタスク学習による決算短信からの重要文抽出
磯沼 大・○藤野 暢・浮田純平・村上 遥・浅谷公威・森 純一郎・坂田 一郎(東大)

(15)[IFAT] 09:50 - 10:15 Plagiarism Detection Based on Citation Contexts
Soleman Sidik (Tokyo Institute of Technology)・Fujii Atsushi (Tokyo Institute of Technology)

(16) 10:15 - 10:30ディスカッションタイム

◆10:40~11:40 招待講演(2)  [司会: 藤井 敦(東京工業大学)]
100歳を迎えたリーダビリティー研究:その誕生から最新動向まで野本 忠司 (国文学研究資料館 准教授)

◆13:20~13:45 国際会議報告
(18)[IFAT] 13:20 - 13:45 SIGIR2016参加報告
野本 昌子(ヤフー株式会社)・マク ヒンチュン(ヤフー株式会社)

◆13:55~15:55 一般ユーザからの知識獲得  [座長: 嶋田 和孝(九工大)]

(19)[NLC] 13:55 - 14:20 震災被災者のソーシャルメディア分析を通じたメンタルケアの可能性
○青木竜哉(東工大)・那須川哲哉・吉川克正(日本IBM)・高村大也・奥村学(東工大)

(20)[NLC] 14:20 - 14:45 感情分析を用いた口コミサイトのレビュー分類システムの開発
○安藤 瞭・原 紳・渡邊信一(宇都宮大)

(21)[NLC] 14:45 - 15:10 音楽プレーヤアプリの利用者がコンテンツの再生中に投稿するツイートの調査
○安田研二・渡辺靖彦(龍谷大)

(22)[NLC] 15:10 - 15:35 Dating Serviceのデータを用いたWord2Vecによる趣味・嗜好の類似度算出
○明畠利樹・中西健太郎・岩本拓也(ミクシィ)

(23) 15:35-15:50ディスカッションタイム

このシンポは夏は東京渋谷、冬は大阪、それぞれで行われています。
夏は去年も一昨年も行ってきました。
第7回テキストマイニングシンポジウム

昨夏のは参加したもののレポートする時間が取れず、昨冬の大阪は体力的に行ける感じではなかったですね。終了後事務局に問い合わせたところ、予稿集は売り切れで紙媒体はないとのこと。これは冬も行かないと情報が入手できない、とばかりに高速バスを予約して申し込んだのでありました。

期待通りバラエティに富んだ楽しい発表会でした。
特に午後の「一般ユーザからの知識獲得」はアマサイの研究にも関係があり、興味津々でした。という割に眠気が襲い、最初の2つは夢うつつだったのですがw

(21)「音楽プレーヤアプリの利用者がコンテンツの再生中に投稿するツイートの調査」というのは、Twitterの#Nowplayingというタグを拾って、人はどういうときどういう曲を聴いているかということを機械学習して分類するというものです。この結果は業界の人が知れば、協調フィルタリングを使ってこの人はどのような音楽を聴いていてどのような曲を推薦すれば買ってくれるかという市場調査に役立つと評判がよかったです。

アマサイが興味を持ったのは、(22)「Dating Serviceのデータを用いたWord2Vecによる趣味・嗜好の類似度算出」というものです。
ネット婚活で相手を探すのはめんどくさいw、だから自分のプロフィルから適合する相手を自動的に選んでくれるシステムを構築したというものです。なんだかふざけている研究のようですが、Word2Vecを使って嗜好行列ベクトルを作り機械学習にかけるという至極真っ当なシステムでした。

この日の発表を聴いて、アマサイはどうも難しいことばかりに目が行ってしまい、テキストマイニングの可能性を狭めていると感じました。

もっと機械学習を勉強して、ツールを自由自在に使えるようになり、論文をばしばし書きたいと思います。


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February 05, 2017

機械学習のススメ

修論がらみで機械学習のライトトーキングを頼まれました。
何か書籍を買わなければ、と思ったら、先月買ったばかりの本が見つかりました。

『事例+演習で学ぶ機械学習-ビジネスを支えるデータ活用のしくみ-』
著者:速水悟
出版:森北出版
発行:2016年4月28日

第1章 ネット時代のデータ活用
第2章 データマイニングと機械学習
第3章 識別:線形識別とその発展形
第4章 予測:線形回帰とニューラルネットワーク
第5章 決定木
第6章 テキストマイニングと評判分析
第7章 推薦システム
第8章 ソーシャルネットワークの分析
第9章 検索連動広告
付録 R言語による演習

Kikaigakushu

機械学習はRとかWakeなどフリーソフトがあるので、結構簡単に試せます。
問題は何のデータを機械学習にかけるか、です。

ビジネスで何らかのデータを持っている人はそれをこのようなテキストに沿ってマイニングすればよいと思います。

特にそのようなデータを持ち合わせていない人はテキストマイニングに挑戦することをお勧めします。

ブログやTwitter、Amazonの商品評価など、フリーのテキストがたくさん落ちています。
そのテキストの傾向性などを解析することができます。

KHcorderなどフリーのテキストマイニングソフトもあります。
フリーの場合、辞書を整備する必要があります。

人工知能ブームのおかげで関連情報もたくさん出ています。

機械学習をやっていると「人工知能の研究しています」と言ってもウソではないので。
(^_^;)

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February 02, 2017

映画『あん』

先日、BSで映画『あん』を見ました。
上映中に行きたかったのですが、忙しい時期でなかなかいけませんでした。

テレビで見られてよかったですが、やはり劇場で見たかったですね。

Eiga_an

映画「あん」で問いかけた「生きる意味」とは 原作・ドリアン助川さんに聞く

物語は、罪を犯して出所し、借金を抱えながらどら焼き店で働く千太郎(永瀬正敏)の店に、年老いた徳江(樹木希林)がアルバイトを志願することから始まる。徳江が小豆に語りかけながらゆでる餡(あん)のおいしさに、店は評判となり繁盛する。徳江はハンセン病療養所に住み、所内で菓子作りを学んでいた。しかし店主は、徳江の曲がった指を見て仙太郎に命じる。「あの人、『らい』よ。やめてもらってちょうだい」。風評が広がったのか、店への客足は遠のき始める。徳江もいつしか店を去るが、千太郎と常連客の中学生ワカナ(内田伽羅)は、ハンセン病療養所に住む徳江を訪ね、交流を深めていく。

・キャスト
徳江 - 樹木希林
千太郎 - 永瀬正敏
ワカナ - 内田伽羅
佳子 - 市原悦子
どら春のオーナー - 浅田美代子
ワカナの母 - 水野美紀
陽平 - 太賀
若人 - 兼松若人

1996年に「らい予防法」は廃止されましたが、それ以前にもらい病を扱った作品はありました。松本清張の『砂の器』は有名ですね。
2004年のTBSテレビでやったやつは、千代吉が大量殺人者という前科者という設定でした。これでは、『砂の器』を原作にした意味がありません。残念な映像化でした。

現代までらい病患者を隔離していたのは日本だけです。
たぶん、明確な差別がない(肌の色とか容姿)国だから被差別者を特定したかったのでしょうね。

前科のある千太郎とらい病患者である徳江が甘いドラ焼きで繋がれ、やがて離れ離れになってしまう。やさしくも切ない物語です。

映画全編で原作者のドリアン助川のメッセージ「誰もが意味を持ってうまれてきた」が突き付けられています。

今もらい病患者に向けられている差別を思うと胸が締め付けられるようです。

徳江が言う
「あんこみたいに甘いものにはね、塩気が少しあると甘味が強まるの。こういうお汁粉には塩昆布みたい固いものが合うわね」
という言葉は、苦難は人生の甘味を引き立てるという比喩でしょうか。

それにしても、徳江や千太郎の人生は塩気が効きすぎています。

西武線の通る桜並木は東京都東村山市だそうです。

都心から離れてはいるが、ド田舎ではない東村山は、千太郎や徳江が住むにはちょうどいい場所だったかもしれません。

日本映画は斜陽と言われていますが、毎年このような秀作が作られています。

私はバリバリハリウッドの映画ではなく、こういう人の温かみを感じる作品が好きです。

海外で評判がよかったのもうれしいですね。//人気ブログランキングに投票してください。【押す】。ご意見ご要望は新掲示板にお書き込みください。家主が確認の上、公開いたします。

January 30, 2017

機械学習ライブラリ「TensorFlow」とはなんぞや

おもしろそうだと思ってアクセスしてみたけどたいしたことなかった。

Googleの開発者が作った3時間でディープラーニング(深層学習)をスライドとムービーで学べる集中レッスン

ニューラルネットワークを用いた機械学習の「ディープラーニング(深層学習)」は人工知能(AI)開発に欠かせない技術であり、AI以外にもGoogleフォトの画像の自動タグ付け機能やAmazonのレコメンド機能など、すでに実用化されている技術に活用されています。そんなディープラーニングを開発者が学習するためのとっておきの方法をGoogleのクラウド開発者がブログで紹介しています。

Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. | Google Cloud Big Data and Machine Learning Blog | Google Cloud Platform

Googleでクラウドプラットフォームの開発を行うマーチン・ゴーナー氏は、「技術者がディープラーニングを学ぶには、ネット上にあふれている情報が難しすぎて学習できないはずだ」と感じたとのこと。ディープラーニングを解説する開発者向けの情報では、解説を理解する前提として「交差エントロピー」「勾配消失」などの難解な概念が当然のように用いられているため、門外漢の開発者にはとうてい理解できない内容だというわけです。

あまりにも難解な内容があふれている状況に「ゴーナー君。積分は幼稚園で学習しただろう?」という大学教授の叱責を思い出してしまったゴーナー氏は、博士号を取得することなく開発者がディープラーニングのテクニックを学べる方法を開発することにしました。ゴーナー氏が開発したのは、Googleの機械学習ライブラリ「TensorFlow」とディープラーニングの仕組みを合計3時間で学ぶという集中レッスン。この集中レッスンでは、「畳み込みニューラルネットワーク」「再帰型ニューラルネットワーク」などの基礎的なネットワーク構造に焦点を絞っているそうです。

ディープラニングだけ追っていてもだめですよ、強化学習を取り込まないとね。

ところで、CQ出版社の「Interface」でGoogleの機械学習ライブラリ「TensorFlow」を扱ってる!って驚いていた人がいたんだけど、ソフトウエアの人ってCQ出版社の本とか読まないのかね、まあ、ハードウエア系の本なんですけどね。

機械学習まわりはずっと特集組んでるだけどな。

この記事で気づいたので、私も買っておこう。
Mif201703l

Interface2017年3月号

第1章

ビギナから使える世界トップのAIライブラリON!

ラズパイからOK!Google人工知能で広がる世界

Appendix 1
Googleの人工知能ライブラリTensorFlowを勧める理由

Appendix 2
Google人工知能ライブラリTensorFlowの正体

第2章
試せるぼくらの小規模スマート農業!?
ラズパイ×Google人工知能...キュウリ自動選別コンピュータ

第3章
Googleを使った学習&判定プログラムをラズパイにONする手順
人工知能キュウリ・コンピュータを動かしてみる

第4章
ターゲット「キュウリ」選別に適したデータ&アルゴリズムの検討
ステップ1...設計方針を決める

第5章
話題の人工知能アルゴリズム「ディープ・ラーニング」初体験
ステップ2...キュウリ・データの学習

第6章
最初はPCで試すと便利
ステップ3...人工知能キュウリ判定

第7章
ほこりや土が舞う環境でも組み込んでしまえば安心
ステップ4...キュウリ用人工知能をラズパイで動かす


強化学習が大事というのは指導教授の受け売りです。//人気ブログランキングに投票してください。【押す】。ご意見ご要望は新掲示板が不調ですただ今調査中。

January 29, 2017

統計学は最高のガクモンかもしれない

アマサイは統計学に夢中であります。
修論でテキストマイニングと手法を使ったのですが、
そこでは統計学が必修科目です。
まあ、統計計算はソフトがやってくれるわけですが。

研究中行き詰ったとき読んだ本がこれでした。

●「統計学が最強の学問である[実践編]ーデータ分析のための思想と方法」
著者:西内 啓
発行:2014/10/24
出版:ダイヤモンド社
https://www.amazon.co.jp/dp/4478028230/
Nishiuti_toukei2


テキストマイニングの親戚、データ分析について、ほとんど数式を使わず説明しています。
この本で行き詰まりを解決したわけではないですが、
知識を得たことで気持ちが楽になりました。

統計学が最強の学問である、かどうかはわかりませんが、西内先生の著作は大きな知恵を与えてくれます。

【目次へ】

序章 ビジネスと統計学を繋ぐために

01 ビジネスと統計学のギャップなはぜ存在するのか

02 「把握」と「予測」、そして「洞察」の統計学

第1章 統計学の実践は基本の見直しから始まる

    ──「平均」と「割合」の本質

03 「洞察」の統計学に必要な3つの知識

04 じつは深い「平均値」

05 なぜ、平均値は真実を捉えることができるのか?

06 標準偏差が示す「たいていのデータの範囲」

第2章 統計学が「最強」であるもう1つの理由

    ──標準誤差と仮説検定

07 あわて者とぼんやり者の間にある「最強」という考え方

08 「誤差の範囲」とデータの数の関係

09 不毛な議論に終止符を打つ仮説検定の考え方

10 z検定であわて者を諌めろ

11 少ないデータのためのt検定とフィッシャーの正確検定

12 検定の多重性とその処方箋

第3章 洞察の王道となる手法群

    ──重回帰分析とロジスティック回帰

13 統計学の王道「回帰分析」

14 回帰直線はどのように求められるのか?

15 複数の説明変数を一気に分析する重回帰分析

16 ロジスティック回帰とその計算を可能にする対数オッズ

17 回帰モデルのまとめと補足

18 実用的な回帰モデルの使い方 ──インプット編

19 実用的な回帰モデルの使い方 ──アウトプット編

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

20 心理学者が開発した因子分析の有用性

21 因子分析とは具体的に何をするのか?

22 クラスター分析という基本思想

23 k-means法によるクラスター分析

終章 統計手法のまとめと使用の手順

24 本書のまとめ

25 ビジネスで用いる場合の分析の手順

26 本書では得られない3つの知識
-----------------------------------
アマサイにはクラスター分析あたりが必要だったのでためになりました。

ロジスティック回帰は使いませんでしたが、先輩の研究で導入されていたので、それがよくわかりました。

また、統計を勉強しなおしています。

アマサイが修論で苦しんでいる間にさらに続編が出ていたようですね。

●「統計学が最強の学問である[ビジネス編]ーデータを利益に変える知恵とデザイン」
著者:西内 啓
発行:2016/9/16
出版:ダイヤモンド社
https://www.amazon.co.jp/dp/4478100764/
Nisiuti_toukei

これも読んでみます。

放送大学で放映している「心理統計法」はとっても役に立つよ。みんなも見てみてね。//人気ブログランキングに投票してください。【押す】。ご意見ご要望は新掲示板がなぜか反応しません。ただ今調査中です。

January 27, 2017

京都賞2016

京都賞2016年度の発表がありました。
http://www.kyotoprize.org/

<先端技術部門 情報科学>
金出 武雄
日本 / 1945年10月24日
ロボット工学者
カーネギーメロン大学 ワイタカー記念全学教授

<基礎科学部門 生命科学(分子生物学・細胞生物学・神経生物学)>
本庶 佑
日本 / 1942年1月27日
医学者
京都大学 名誉教授

<思想・芸術部門 思想・倫理>
マーサ・クレイヴン・ヌスバウム
(Martha Craven Nussbaum)
アメリカ / 1947年5月6日
哲学者
シカゴ大学 エルンスト・フロインド法学・倫理学特別功労教授

どなたもしらん(*´Д`)

金出 武雄


コンピュータビジョンとロボティクス分野での先駆的かつ実践的研究

金出博士はコンピュータによる画像認識研究の先駆的研究にまず取り組み、ニューラルネットワークによる学習に基づく顔検出手法を提案した。この手法は顔検出率を飛躍的に向上させて、実用的に利用ができるレベルにまで押し上げた。
さらに、動画像をもとに外界の立体構造と運動を認識する問題に取り組み、物体の動きを表すオプティカルフローの推定の基礎となる頑健なアルゴリズムを提案した。加えて、物体の動きから3次元形状を復元する問題に対して特異値分解に基づく3次元復元法を提案した。これらは今日の映像処理の基本となっており、画像をもとに動的な3次元世界を認識する手法を大きく進展させたのである。
特に注目すべきは、自動運転の研究である。1985年から始まった自動走行車のプロジェクトは、今日の自動運転技術のさきがけとなった。車に設置した距離センサとカメラからの情報に基づいて、レーンの認識と変更、障害物の検出と回避、他の車の検出などをリアルタイムで行う人工知能システムを世界で初めて構築した。その成果を実証するために“No Hands Across America”という壮大なデモンストレーションを行ったのである。これはアメリカ大陸を横断するもので、東部のピッツバーグから西海岸のサンディエゴまで約4,500kmをほとんどハンドルから手を放して走行するという画期的な成果を残した。このデモンストレーションが自動運転の実現に道筋をつけた意義は大変大きいものであった。

本庶 佑

抗体の機能性獲得機構の解明ならびに免疫細胞制御分子の発見と医療への展開

我々の体で生体防衛に働く抗体は骨髄に由来するB細胞で作られる。B細胞の発生過程で、抗体遺伝子は可変部領域の遺伝子断片の組換えを受け、様々な抗原に結合する多様性を身に付ける。その後リンパ組織でB細胞が抗原に曝され活性化されると、可変部領域に体細胞超突然変異(SHM)が起こり抗原結合の親和性が増すとともに、IgM、IgG、IgE、IgAなどクラスと呼ばれる異なった定常領域を持ち、異なった生物活性を発揮する抗体が産生される。しかし、異なったクラスの抗体が産生される機構もSHMの機構も不明であった。

本庶佑博士は、1978年に前者に関して抗体の重鎖遺伝子が部分的に欠損して異なったクラスの抗体遺伝子を作り出すクラススイッチ組換え(CSR)モデルを提唱し、その後多くの論文でこれを実証した。ついで、1999年に活性化誘導シチジンデアミナーゼ(AID)を発見し、引き続く研究で、これがCSRのみならず、SHMにも必須の酵素であることを明らかにした。これにより、免疫の基本原理の一つである抗体の機能性獲得のメカニズムが明らかになった。

マーサ・クレイヴン・ヌスバウム

ケイパビリティ・アプローチによる正義論の深化とその実践

ヌスバウム博士の仕事の中でも特に有名なのが、人間におけるケイパビリティ(capability:潜勢能力)の開花をめぐる理論である。これは、経済学者アマルティア・セン博士との長年にわたる共同研究の成果をさらに独自に展開したもので、ヌスバウム博士は、各人が「何かになったり何かをしたりする」可能性としてのケイパビリティを拡げ、十分に開花させることを、政治が実現すべき正義の基準であると提唱した。たとえば貧困問題も単なる財の欠如ではなく、ケイパビリティの発展が閉ざされていることと捉え直し、そうした角度から、具体的な福祉政策や発展途上国への開発援助を論じてきた。
ヌスバウム博士は、健康や身体の不可侵性のみならず、自由な想像力、批判的な思考、他者や他の生きものに対する濃やかな気遣いなどを個人のケイパビリティとしてリストアップする。そのリストは、ジェンダーの平等や児童福祉の政策に関する議論と人間開発の評価の基軸として活用され、さらには人権学習における教材として各国で使用されている。博士はまた、民主主義の基礎となるリベラル・エデュケーションと、異なる文化への想像力を陶冶しそれらとの共存を模索する多文化主義教育の必要を強く唱え、インドをはじめとして文化的背景を異にする人々とのきめ細かな論議をも数多く試みてきた。
ヌスバウム博士はまた、法の感情的な起源についての研究、とりわけ怒りや嫌悪、羞恥などのネガティブな感情の本性が犯罪やそれに対する制裁といかに結びついているかの分析を重ね、刑罰政策や立法論にも影響を与えてきた。こうした研究は、「異なる者」への排撃が日々昂進しつつある現代世界において、その根源的問題性を摘出し、解決に向けた新たな指針を示すという実践的な意義をもつものである。

アマサイの範疇にあるのはかろうじて金出先生の自動運転の研究か。
本庶先生の業績至っては目がテンである(´・ω・`)
ヌスバウム博士の正義論の研究も興味あります。
日本語で読める本はないのか。

ぐぐったら邦訳もありました。
・Women and Human Development: the Capabilities Approach, (Cambridge University Press, 2000).
池本幸生・田口さつき・坪井ひろみ訳『女性と人間開発――潜在能力アプローチ』(岩波書店, 2005年)

・Hiding from Humanity: Disgust, Shame, and the Law, (Princeton University Press, 2004).
『感情と法―現代アメリカ社会の政治的リベラリズム』河野哲也訳、慶應義塾大学出版会、2010年

・Frontiers of Justice: Disability, Nationality, Species Membership, (Belknap Press, 2006).
『正義のフロンティア――障碍者・外国人・動物という境界を越えて』、神島裕子訳、法政大学出版局、

・Liberty of Conscience: In Defense of America's Tradition of Religious Equality, (Basic Books, 2008). 『良心の自由―アメリカの宗教的平等の伝統』河野哲也監訳、慶應義塾大学出版会、2011年

・Not for profit: why democracy needs the humanities, Princeton University Press, 2010.
『経済成長がすべてか?―デモクラシーが人文学を必要とする理由』、小沢自然・小野正嗣訳、岩波書店, 2013年

さっそく、『経済成長がすべてか?―デモクラシーが人文学を必要とする理由』を読んでみよう。

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January 25, 2017

理系と文系の真ん中、それが科学史

隠岐さや香さん、広島大学から名古屋大学に移られたのだな。
ちっとも気づかなかった。修論でそれどころではなかったからな。

プロフィール

東京都出身。東京大学大学院総合文化研究科博士課程満期退学。博士(学術)。フランスの社会科学高等研究院(EHESS)留学後、日本学術振興会特別研究員(PD)、東京大学特任研究員、玉川大学GCOE研究員、広島大学大学院総合科学研究科准教授、のち名古屋大学大学院経済学研究科教授。

科学が社会の中でどのような位置づけを与えられてきたか、という問題関心から「科学者」という職業がいかに構想され、制度的な位置を与えられてきたかを研究している。目下のところ、17~18世紀の科学アカデミー史研究によりそれを行っている。

また、自然科学と社会科学の分岐など、諸科学間の役割分担の様子、科学と非科学の境界など、人間の文化活動としての科学の営みがいかなる「周縁」や「境界」を作り出すかについても関心を持っている。昨今は18世紀西洋における「エコノミー」概念と数学の関係、および同時期における確率論と論理学の関係などに関心を持っている。

もうないかもしれんが、隠岐さんがポスドク時代に作っていたウェブサイトをよく見ていた。インターネットで科学史の情報を集めるのが楽しくてしょうがない時期であったのだ。

科学史メーリングリストというのもあったのだが、北大の先生が退官なさってクローズされてしまった。北大のサーバーを使っていたのでね。

今はTwitterがその役目をはたしているのかな?

アマサイが科学史を好きなのはまさにこれだ!
文系? それとも理系? いや真ん中系。 ー「科学史」とは何か
科学史家・隠岐さや香氏インタビュー

―― なるほど、お話を聞いていると、科学史は理系というよりは文系よりの学問なのかな? と思ったのですが、実際はどうなんでしょうか?

大学によって文系っぽい授業をしているところも理系っぽい授業をしているところもあるので、真ん中系なんだと思います(笑)。一般教養と言えるかもしれません。

だから「好奇心をもったら、気軽に勉強できるよ」と高校生には伝えたいです。ただ先生によって教える内容はだいぶ違うので気をつけてください。例えば理工系の大学では、さまざまな定理であったり、電磁誘導の歴史であったり、数学の方程式がさらっと展開されるような授業のほうが好まれるでしょうから、わたしのように制度の歴史を研究している者は授業がやりづらいかもしれませんね。

あと電気通信大学で授業をされている佐藤賢一さんは、江戸時代の数学を研究されているので、試験に江戸時代の図形問題を出されると聞きました(笑)。文系の方はきっと、そんな問題をみたら「ぎゃーっ!」ってなると思いますが、電通大ならそれが面白いんだって学生もたくさんいるんでしょう。

一方で、数式なんてみるのも嫌だけど、「科学ってなんだろう」、「科学と文化ってどんな繋がりがあるんだろう」、「宗教とどんな関係があるんだろう」といった疑問を持っている人にも科学史は面白いと思います。「ダーウィンの進化論が、人種差別や女性差別に影響があった可能性がある。ダーウィンの追随者が普及させた説が、文明の発展段階の話に繋がり、植民地主義を正当化した」といった話をすると、目をキラキラ輝かせる学生もいるんですよね。そんなのどうでもいいって人もいますが(笑)。

物理も電気も哲学も歴史も好きなアマサイにはぴったりなわけだ。

今はそれと同じくらいおもしろい情報学というものに取りつかれている。

放送大学の卒業研究も科学史だったからね。
http://page-only-one.cocolog-nifty.com/imotora7/2010/07/post-f5ca.html

また、機会があったら、科学史のけんきゅーもしてみたいな。

トーマス・クーンはアマサイの原点です。//人気ブログランキングに投票してください。【押す】。ご意見ご要望は新掲示板にお書き込みください。家主が確認の上、公開いたします。

January 23, 2017

かなりすごい物理学者:田中宗

ひさびさにかなりすごい人シリーズです。

田中さんのお仕事はTwitterで知りました。
https://twitter.com/tnksh

量子アニーリング法(クラスタ分析への適用)

情報科学の中心的な課題の1つに、与えられた問題の最適解を求めるという最適化問題と呼ばれるものがある。最適化問題は一般に難しく、それぞれの問題の特性に応じたアルゴリズムや、汎用性があり、かつ実装が容易な数値計算アルゴリズムが数多く考案されてきている。 多くの場合には、物理学の言葉に焼き直すと、与えられたハミルトニアンの基底状態を求める問題と等価となる。 そのため最適化問題を効率良く解く手法の開発は、情報科学の問題としてだけではなく、物性科学や統計力学においても極めて重要な問題である。 物理学の知見を活かした汎用的アルゴリズムの一例として、交換法[A]やシミュレーテッドアニーリング法[B]と呼ばれる方法があり、幅広い分野で適用されている有用な手法である。 シミュレーテッドアニーリング法では、温度パラメータを変化させることにより、熱揺らぎを巧みに制御することで、安定状態を探索するアルゴリズムである。 一方、シミュレーテッドアニーリング法の類似アルゴリズムとして、量子アニーリング法と呼ばれる手法が開発された[C,1]。 量子アニーリング法では熱揺らぎの代わりに量子揺らぎを巧みに制御することで、安定状態を探索する。 取り扱いが容易で、性質が明確に理解される統計力学的モデルに対する量子アニーリング法の有用性はよく研究されてきている。 そこで我々は、情報工学における重要な課題の1つである、クラスタ分析に対する量子アニーリング法の有用性を検討した。 クラスタ分析は解の空間が非常に大きく、また幾つもの準安定状態があるタイプの問題であるから、工夫された方法を用いない限り、良い解を見つけることができない問題である。 我々は熱揺らぎと量子揺らぎを同時に巧みに制御する「熱・量子同時制御型アニーリング法」を用い、実データを用いたクラスタ分析の問題を解析した。 その結果、通常のシミュレーテッドアニーリング法よりも良い解をほぼ同程度の計算実行時間で得ることに成功した[2,3]。 実用的な問題に対する量子アニーリング法の適用はまだ殆ど無く、量子統計力学・計算物理学・情報科学・情報工学の境界領域としての研究としても意義深いと考えられる。

機械学習と量子情報を併せるですと!
アマサイの好物と好物をまぜまぜした大好物であるではないですか!
本日も田中さんのご講演があったのですが、勤務中でしたので、いけませんでした。
残念です。
これからも田中宗さんのお仕事に注目していきたいです。

ああ、論文やHPのスライドを見ればいいのですよね、なるほど、なるほど。

今学齢期でないことが悔やまれる。いやいや、中年だからこそ学べることはあるはず。//人気ブログランキングに投票してください。【押す】。ご意見ご要望は新掲示板にお書き込みください。家主が確認の上、公開いたします。

January 22, 2017

ポピュリズム2017

ホーキング博士が重要な指摘をしています。

「人類はかつてないほど危険な時期を迎えている」とホーキング博士が警告


This is the most dangerous time for our planet | UNLIMITED

ホーキング博士は「イギリスのEU離脱」と「アメリカのドナルド・トランプの大統領選出」という2つの出来事は、世界が変わっていることを示す象徴的なものだと考えています。そして、この2つの出来事の背景には、これまで十分にはケアされてこなかった中間層の存在があり、指導者たちに忘れ去られたと感じている中間層による「エリート層の否定」があるとのこと。そして、筋萎縮性側索硬化症という重い障害を持つにもかかわらず、科学技術の力によってコミュニケーション能力を維持して、研究を続けてこられた自分自身は、多くの人に否定された「エリート層」に含まれると述べています。エリート層の否定は学術・研究の否定につながり得るとホーキング博士は危惧しているようです。

このような事実を踏まえた上で、「最も重要なことは、イギリス・アメリカの選挙で示された民意に対してエリートたちがどのように反応するかだ」とホーキング博士は述べています。選挙結果を否定して、無視するような行動は完璧な間違いだとホーキング博士は考えています。

ホーキング博士によると、科学技術が進歩してグローバル化が進んだ影響で伝統的な製造業の雇用が減少してきており、今後は人工知能(AI)技術の発展によって中間層の雇用にさらなるダメージが与えられる可能性があり、創造的な仕事や管理する立場の仕事と職を失う人たちとの間で生じる経済的な不平等は世界的に拡大・加速してくとのこと。ホーキング博士は「これは避けられないことで、進歩でもあり、しかし社会にとっては破壊的なものだ」と述べています。そして、この経済的な不平等の加速には、インターネットが寄与していくとホーキング博士は指摘しています。

This is the most dangerous time for our planet | UNLIMITED
https://www.unlimited.world/unlimited/this-is-the-most-dangerous-time-for-our-planet

トランプが当選したとき、ニューヨークやボストンでインタビューしていて、
「トランプが勝利なんて信じられない!」
という地元民の声を紹介していました。

そこで、トランプ支持者っていねえだろ。

そういう都市生活圏じゃない人たちがトランプを指名したんだよ。

高学歴・高収入の人たちにNO!を突き付けたのがトランプ大統領登場やEU離脱だったんじゃないのかな。

私はヒラリー・クリントンの方が好感を持てるし、
英国はEUに留まるべきだと思っている。

しかし、かの国の半数以上の人たちは、現状維持に未来はないと感じていたんだね。

アマサイはつい最近まで不定期雇用者で、底辺とは言わないけど、日本での下層階級の生活をしていました。でも、友達はほとんどエリートで、(自分で言うのもなんだが)能力のある者が相応の収入が得られないという現実を知らないんだよね。

自分の身近にそういう人がいないから、貧困家庭の報道を聞いても他人事にしか思わないんだよね。

そこに大きな溝があり、ポピュリズムが発生する。

アマサイは必ずしもポピュリズムを否定しない。

トランプ大統領が世界を乱すとも限らない。

ブレグジットは英国だけの問題ではなく、EUのシステム疲労だとも言われている。

ポピュリズムが台頭するということは、全ての市民が慎重に考え、行動せよ、という啓示かもしれない。

TPPは締結されないようだが、それで絶望することはない。適切な対処が必要だ。

2017年は新しい希望の世紀の始まりだとアマサイは信じている。


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January 19, 2017

英文特許自動翻訳

特許ニュースにはひさしくアクセスしていなかったアマサイです。


高精度でセキュアな英文特許自動翻訳の提供開始


国立研究開発法人情報通信研究機構
株式会社みらい翻訳
日本特許翻訳株式会社
一般社団法人化学情報協会

高精度でセキュアな英文特許自動翻訳の提供開始 2017年1月18日

【ポイント】
■ 大規模な対訳データを活用した自動翻訳エンジンにより、従来よりも大幅に翻訳精度が向上
■ 特許翻訳固有の問題解決で化合物表記・図・表を含む特許公報の表記通りの正確な翻訳が可能に
■ 企業の情報機密管理上重要な特許情報をセキュアなクラウド上で、大規模に翻訳するサービスを展開

 国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT、本部: 東京都小金井市、理事長代行: 黒瀬 泰平)、株式会社みらい翻訳(みらい翻訳、本社: 東京都渋谷区、代表取締役社長: 栄藤 稔)、日本特許翻訳株式会社(NPAT、本社: 東京都中央区、代表取締役社長: 本間 奬)、一般社団法人化学情報協会(JAICI、東京都文京区、理事長: 小沼 和彦)は、高精度でセキュアな英文特許自動翻訳サービスを開発しました。
 本特許自動翻訳サービスは、NICTが開発した高精度な英日特許自動翻訳エンジンに対して、NPATとJAICIが読みやすさと正確性を向上させるための技術を適用し、みらい翻訳がセキュアなクラウド環境で提供するものです。本サービスは、2017年4月から提供を開始する予定です。

Nict1

セキュアなクラウド環境、というのがポイントだと思いますが。

自然言語処理研究者が懸命に機械翻訳研究してんのにこんなシステム、簡単にできちゃうんでしょうかね(簡単ではないのでしょうが)。

お試しに250文字とか言ってますが、特許請求の範囲(クレーム)は訳してくれるんでしょうか。

英日はできても日英はまだ難しいのかな。

どちらにせよ、特許翻訳者にはどう影響するのか。

しばらく様子をみましょう。

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