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たまひびとらの絵本の実

読書好きな姉妹と弟と父母の読んだ本

社会学者がニューヨークの地下経済に潜入してみた 

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社会学者がニューヨークの地下経済に潜入してみた
社会学者がニューヨークの地下経済に潜入してみた

著者訳者には申し訳ないけど、つまらなくて長い。最後の方は何を読んでるのかわかんなくなっちゃったところもある。著者は社会学の教授らしいけど、実態的にはノンフィクションライターまたはノンフィクション映画家のような気がする。ただし、世界最古の職業の強さについては再認識。世界どこでも通用する通貨だ。

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category: 父の本

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テクノロジーの地政学 

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テクノロジーの地政学
テクノロジーの地政学

AI、フィンテックなどのテクノロジービジネスを広く浅く駆け足で説明。概論的な本で、この業界を俯瞰したい人にはいいけど、それ以外の人にはちょっと退屈じゃないかな。ちなみに本書は、こどもと一緒に行った深圳で読んだ。深圳は、電気タクシー、硬貨の使えない自動販売機、ありとあらゆるコピー製品と部品、店の軒先で商品を作って売る部品屋、などなど非常に面白かった。

category: 父の本

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データの見えざる手 

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データの見えざる手
データの見えざる手

社会科学はサイエンスに至っていないが、計測でサイエンスに至れる、と主張。これは衝撃的だ。でも、これまで得られなかった人間行動のミクロデータが、リアルタイムに、膨大な数で得られるようになれば、これまでわからなかった社会法則などが見えてくる、というのは十分納得感ある。たとえば活気のある職場の方が生産性が高い、なんていうのは、実際に活発性を測って数値的に調べられる。幸せは人間の動きと相関が高く、幸せもある程度測れる。
そして、次世代AIはデータから法則性を導き出すことができる、とのこと。
ところで、多数のマス目に割り振った多数の点を、ランダムにマス目間で多数回動かした結果は、偏りのある分布になるという。これも驚き。考えてみたけど、点がなくなったマス目をどう扱うかによって、結論は変わる気がするな。

category: 父の本

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未来年表 人口減少危機論のウソ 

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未来年表 人口減少危機論のウソ
未来年表 人口減少危機論のウソ

ベストセラーとなった未来の年表に対する反論。著者はいつものように鉄壁の論理で、人口減は問題ない、対応可能と断言。政権にとって重要でなくても、または、経済指標にインパクト少なくても、人口減少・その過程での強烈な痛み・結局は日本の衰退は日本人にとって大問題だと僕は思うけどね。端的に言えば、こどもたちの世代は日本より世界に目を向けるべき、ということになると思う。
年金の安全性については、年金受領額を減らすことで破綻しないという。2000年ごろに生保がいろいろ潰れたけど、要は責任準備金のカットであり、契約内容の変更となった。まあ同じことだね。年金は減るけど、減る額はそこまで壊滅的ではないはず。
AI ができること、できないこと。著者のおっしゃる通りだと思う。今年プログラミングをやってみて実感した。コンピュータは超スピードで計算ができるが、それ以上でもそれ以下でもない。僕がわかっているAI がやるのは超パワーでの最小二乗法的な最適化。
そして、著者の本では毎回出てくる論点だけど、役人の権力・人事(結局は利益ということ)のために、いろいろおかしな仕組みが日本ではまかり通っている。

category: 父の本

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The Hunger Games  

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The Hunger Games
The Hunger Games

Landmine で deaf みたいになるところがびっくりした。おもしろいよ!

とら

category: とらの本

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湾生回家 

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湾生回家
湾生回家

終戦まで台湾に生まれ育った日本人(湾生)の里帰り。この人たちにとっては台湾こそが故郷なのだ。満州生まれ育ち、朝鮮生まれ育ちの日本人にも同様の気持ちの人たちがいるのかもしれないけど、やっぱり台湾は特別な気がする。

category: DVD

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3 Idiots  

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3 Idiots
3 Idiots

全編が正にインド。All is well ! おもしろい。



category: DVD

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操られる民主主義 デジタル・テクノロジーはいかにして社会を破壊するか 

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操られる民主主義 デジタル・テクノロジーはいかにして社会を破壊するか
操られる民主主義 デジタル・テクノロジーはいかにして社会を破壊するか

既に民主主義の根幹は揺らぎつつあるのに(中間層縮小のインパクトが大きい)、テクノロジーは民主主義をさらに難しくするだろう、という内容。偉そうな口ぶりで、実はたいしたこと書いてない。ケンブリッジ・アナリティカについても既報のとおりだけ。民主主義はテクノロジーや他の出る杭を含めていかれなければ揺らいでもしょうがないんじゃない? マネーボール以後に野球チームとしてサバイブしたいならマネーボールを理解するしかないように、テクノロジー以後にサバイブしたいならテクノロジーを否定するよりも利用すべきだと個人的には思う。

category: 父の本

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サルたちの狂宴 (下) 

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サルたちの狂宴 (下)
サルたちの狂宴 (下)

上巻はシリコンバレーのエコシステム一巡を著者が体験する内容だったが、下巻はウェブ広告システムの専門家となった著者がフェイスブックで奮闘する話。フェイスブックでさえ社内官僚のような人たちが寄生している。そして、フェイスブックでも他のシリコンバレー企業でも、どのサービス・製品がヒットするかなんてわからなくて、いろいろやってみて、その中からヒットが出たり出なかったりする。それを後講釈でこうこうだったから成功した、こうこうだったから失敗した、なんて外野が言うのはランダム性を理解していない。また、フェイスブック経由で人々の行動や思想を変えられるなんていうのは誇張、とのこと(この本と同意見)。たしかにそれができるなら、フェイスブックはもっと信じられないほど儲かる会社になっているだろうね。

category: 父の本

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keras 練習 from 新しい機械学習の教科書 

今年読んだ本で最も書き込みが多かったあたらしい機械学習の教科書。当時はプログラムを読むので四苦八苦だった。Pythonに慣れてきたし、kerasの理解も不足しているので、Chapter 7を再読。

そもそもの作り
入力層: 2次元上の座標X、ダミー(定数用)
中間層入力: B = WX
中間層出力: Z = Sigmoid(B)、ダミー(定数用)
出力層入力: A = VZ
出力層出力: Y = Softmax(A)
機械学習で求めるのはB, Z, A, Y
数値微分または解析微分値でバックプロパゲーションして(損失関数値の最小化を目指して)、W, V の値をチューニング

kerasだとほぼ全部すっ飛ばして計算結果が出る。でもやっぱりブラックボックス。中間層の数はいくつとなるべきなのか、ニューロンの数はいくつとなるべきなのか、まったくわからない。とりあえず教科書プログラムに変更を加えて、中間層ニューロン数の変化による正答率を見てみたら、なんとニューロン数が倍になってもほとんど改善なし。えー。

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category: プログラム

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