41歳のゲーマー、部屋から一歩も出ずに権力者の不都合な真実を暴く（高木 徹） @gendai_biz
謎のネット調査集団 いま、世界を席巻している「ベリングキャット」と呼ばれる謎の調査集団について聞いたことがあるだろうか？ あるいは、彼らが採用している革命的な技法「オープンソース・インベスティゲーション」については？ ラップトップ一台を武器に、世界中、いつどこからでも調査報道を行い、プーチン大統領や中国政府など、国際政治を動かす強大な権力と対峙して、世界の耳目を集める事件の真相を暴いていく。 ロシアの関与が疑われる、ウクライナ上空でのマレーシア航空機撃墜事件の真相や、アフリカでのカメルーン軍兵士らによる母子銃殺、あるいは新型コロナウイルスの震源となった武漢での惨状の実態など、いずれも政府当局が隠蔽しようとした「不都合な真実」の真相を次々と暴いていく。 NHKBS1で5月31日（日）午後11時から再放送するBS1スペシャル「デジタルハンター～謎のネット調査集団を追う～」では、アメリカ・イギリ
「ディープラーニングは最小二乗法」で物議 東大・松尾豊氏「深い関数の方が重要」
「ディープラーニングは、原理的には単純な最小二乗法にすぎない」――2月18日付けで日本経済新聞電子版が公開した記事について、Twitterでは「ディープラーニング＝最小二乗法」という解釈は異なるのではという指摘が相次いだ。19日には「ディープラーニング」「最小二乗法」といったワードがTwitterでトレンド入りし、波紋が広がっていた。 日経の記事では、慶應義塾大学経済学部の小林慶一郎教授がAI技術について解説。「近年、驚異的な発展を見せているAIのディープラーニング（深層学習）は、原理的には単純な最小二乗法（誤差を最小にする近似計算の一手法）にすぎない」と言及し、「ディープラーニングは『最小二乗法』」と題する図版が掲載された。 最小二乗法は、測定で得られたデータの組を、1次関数など特定の関数を用いて近似するときに、想定する関数が測定値に対してよい近似となるように、モデル関数の値と測定値の差
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