2年で辞めて大学に戻る、AI学生と企業に埋まらぬ溝
「（ディープラーニングを専門とした）学生が新卒で大企業に就職したものの、1～2年で辞めて大学に戻ってくるケースが多い」。東京大学の松尾豊特任准教授は、AI（人工知能）人材をテーマとするパネルディスカッションでこのように語った。 製造業など日本の伝統的な大企業は、新卒に対して専門性を生かした仕事を与えず、一律のプロセスで育てようとする。それなら大学に戻って論文を発表しながら別のチャンスを待った方がいいとの判断だという。 ディープラーニング（深層学習）普及啓蒙団体の日本ディープラーニング協会（JDLA）は2018年6月6日、人工知能学会全国大会で企画セッション「『AI人材』にいま求められることと教育環境の理想と現実」を開催した。セッション冒頭のパネルディスカッションでは、司会のほか6人のパネリストが登壇し、企業が求める人材と学生の期待との間にある「埋まらぬ溝」が語られた。 パネルディスカッショ
Googleと完璧なチーム
チームの構成はチーム内のコミュニケーションより重要ではない、というのがGoogleの最新の研究の結論だ。Googleの研究者は同社のチームがより効果的に働くための5つの要素を特定した。この研究によれば、心理的安全性、信頼性、構造、意味、インパククトが在職期間、スキルレベル、場所などの性質よりも大きな影響を持っている。 Project Aristotleというプロジェクトで、Googleは異なる多くの領域から情報を集めた。チームの力を駆動する要因について研究者がリーダーたちにインタビューし、その結果を自己評価と売り上げとを比較した。また既存のデータ(Googleの仕事と生活についての経年研究)を使って、チームの力に関連する要因につうての知見を集めた。スキルセットやグループのダイナミズム、個人的性質、在職期間、場所、心の知能指数などの変数を収集し評価した。研究者はチームの力と強い相関がある要因
ユーザインタフェース研究の意義 : 続・ユビキタスの街角
私は長年計算機のユーザインタフェース手法について研究しており、 自分で作った テキスト入力システム や Wiki や メーリングリスト管理システム や 画像キャプチャシステム や 予測インタフェースシステム などを毎日便利に使っているのだが、 他のユーザインタフェース研究者が作ったシステムに普段どれだけお世話になっているか考えてみたところ、 ひとつも思いつくことができなかった。 もちろんパソコンのOSや言語処理系やGUIには毎日お世話になっているし、 ブラウザや様々なWebサービスにもお世話になっているし、 各種のElispプログラムやブラウザ拡張機能などにもお世話になっているのだが、 ここ何十年かのユーザインタフェース関連学会で論文として発表されたシステムを自分は全く使ってないことに気付いて愕然としてしまった。 たまたま自分だけがそういう状況なのかと思っていろんな人に聞いてみたのだが、
Facebook、無断で行った情動感染実験について謝罪・釈明
約70万人のユーザーのニュースフィードをインフォームドコンセントなしに操作して行った実験について、論文著者であるFacebookのサイエンティストが説明・謝罪した。今後は研究審査基準を改善するとしている。 米Facebookで約70万人のユーザーのニュースフィードを操作して実施した実験論文が物議を醸したことを受け、この論文の著者で同社のデータサイエンティスト、アダム・クレイマー氏が6月29日（現地時間）、自身のFacebookで“公式な説明”を行った。 クレイマー氏はまず、この実験を行ったのはFacebookがユーザーに与える感情的な影響について気に掛けているからだと強調した。「ポジティブなコンテンツ（いわゆるリア充なコンテンツを含む）を見ると人はネガティブに感じたり、仲間はずれにされた気がするという懸念について調査する必要があると考えた」という。 また、この実験は2012年初頭に行われた
Facebook、ユーザー約70万人のニュースフィードを操作した実験結果論文を発表
FacebookがSNSにおける情動感染（人の感情や気分は周囲に伝染するという心理学用語）に関する論文を発表した。この実験で同社は約70万人のユーザーを抽出し、ニュースフィードにポジティブな投稿を表示させなくするなどのアルゴリズムの操作を行った。 米Facebookが約70万人のユーザーのニュースフィードに表示する投稿を実験のために操作したことが、米国科学アカデミーの機関誌PNASで公開された論文で明らかになった。 Facebookのデータサイエンティスト、アダム・クレイマー氏ら3人によるこの論文は「ソーシャルネットワークにおける大規模情動感染に関する実験的証拠（Experimental evidence of massive-scale emotional contagion through social networks）」と題され、Facebookのニュースフィードに表示される投稿の
「ソーシャルで彼氏・彼女とつながりたくない人」は8割……電通PR調べ | RBB TODAY
電通パブリックリレーションズ（電通PR）の社内横断組織「ソーシャルメディア実験室『アンテナ』」は23日、「男女間におけるソーシャルメディア活用」に関する調査結果を公表した。 ソーシャルメディア（Facebook、mixi、twitterなど）を利用している、15歳～39歳の独身男女計555人（1都3県在住）から回答を得た。まず、ソーシャルメディアをきっかけに、異性と親しくなったり、彼氏・彼女ができたことがあるかを尋ねたところ、「彼氏・彼女ほどではないが、親しくなった異性ができた」と回答した人は36.6％あり、「彼氏・彼女ができた」と答えた人も17.5％存在した。ステージ属性別に比較すると、「親しくなった異性ができた」と回答したのは、学生（46.2％）、29歳以下社会人（37.9％）、30代社会人（28.6％）の順。「彼氏・彼女ができた」と回答したのも、学生（24.7％）、29歳以下社会人（
Machine Learning that Matters(ICML 2012) 読んだ - 糞糞糞ネット弁慶
機械学習やってる人は皆読むべきだと思う． Machine Learning that Matters (pdf) 概要 機械学習のトップカンファレンスICMLに数式/アルゴリズム/定理を1つも書かずに通った論文． 機械学習は何のために重要なのか，現実世界との繋がりを失っていないか，あなたは「機械学習って何の役に立つの?」と聞かれた時にちゃんと答えられるのか，まだ取り組まれてない重要な問題は何か，について触れた長文ブログのような論文． contributionsは 機械学習の研究と人類と科学全体におけるもっと大きな研究との間にある欠落に対する明確な特定と解説 そのギャップに取り組むための第一歩 (どう訳していいかわからなかった) 機械学習において重要な問題の提示 機械学習のための機械学習(要約: マッシュルームやアヤメの分類器を死ぬほど作って何の役に立ったの？) ベンチマークデータの問題 こ
「最もクリエイティブな国・都市」は日本・東京 でも日本人は自信がない Adobe調査
「最もクリエイティブな国」は日本、「最もクリエイティブな都市」は東京──Adobeによる創造性に関する調査でこんな結果が。ただ、日本人は自らをあまりクリエイティブだとは考えていないという。 「最もクリエイティブな国」は日本、「最もクリエイティブな都市」は東京──米Adobe Systemsによる「クリエイティビティー」（創造性）に関する調査でこうした結果が出た。日本は世界からクリエイティビティーを高く評価されているが、その日本人は自らをクリエイティブだとは考えていないという興味深い内容だ。 調査は今年3月から4月にかけ、米国、英国、ドイツ、フランス、日本の18歳以上の成人5000人を対象にオンラインで実施した。 「最もクリエイティブな国」として36％の回答者が日本を挙げ、米国の26％を10ポイント上回ってトップだった。英仏独では日本を挙げた人がトップだったが、米国と日本では米国を挙げた人が
はてなに入社しました (id:y_yanbeからid:yanbeへ) - yanbe's blog
id:y_yanbe改めid:yanbeです。今年の4月から株式会社はてなにエンジニアとして入社しました。私をオフラインで知っている方々には、去年の後半ぐらいから来年度の進路を聞かれるたびに曖昧な返答をして不義理を重ねてしまい申し訳なかったのですが、ようやくご報告できるタイミングとなりました。 自己紹介と短い経緯 idが変わったので、多くの方にとっては誰この人？という感じだと思います。なので、改めて自己紹介をしたいと思います。 id:yanbeはウェブ上ではこの辺で活動してきました。 http://qrcode.sourceforge.jp/ http://yanbe.org/ http://d.hatena.ne.jp/y_yanbe/ http://subtech.g.hatena.ne.jp/y_yanbe/ http://twitter.com/yanbe はてな以外ではだいたいy
Web2.0 vs 学会 - effy channel
最近どうもパッとしない学会 情報系でいうと、日本には電子情報通信学会や情報処理学会というすばらしい学会がある。学会は自分の研究成果を世に問うたり、研究の動向を把握したり、同じ研究分野や関連する研究分野を専門とする研究者との交流を活性化するためになくてはならない存在だ。 しかし、最近どうもパッとしない。私としては全国大会等に参加する意義を感じられなくなってきている。みんながみんな私のように思っているかどうかはわからないが、実際のところ学会としても発表の質の低下や参加者数の減少等は危機的状況にあると認識しており、頭を悩ませているのが現状だ。 学会発表の場で闊達な議論をしあっていた人たちはどこへ行ってしまったのか。時代とともに技術を熱く語る人たちはいなくなってしまったのだろうか。いや、いなくなったわけではない。場所を変えただけだ。むしろ、より熱い議論が繰り広げられている。 最先端の討議の場所は個
はてなブックマークに関連エントリー機能が付きましたが、時間やお金が相当かかっているようですし、有能な方がずいぶん関わって、すごい技術が使われているようです。 自.. - 人力検索
はてなブックマークに関連エントリー機能が付きましたが、時間やお金が相当かかっているようですし、有能な方がずいぶん関わって、すごい技術が使われているようです。 自分は、こういうものを作る事に関して、ド素人ですが、正直、がっかりしました。プロの人達が集まってこの程度の成果しか出ないものなのでしょうか？ はてなアイディア辺りに転がっている現実的なアイディアがそのまま実装されただけに思えて、残念に感じてしまうのです。これにかかった費用は一千万単位であると思います。そのくらいの費用をかけても、このくらいしか出来ないのは当然なのでしょうか？ こういうものって、案外、コツコツとたくさんの人が地味に作業していくものであって、有能な人が、数日で作り上げるようなイメージは全く間違っているのでしょうか。きっと間違っているのでしょうね・・・こういうものは、このくらい手間隙がかかって当然なんだと理解できるような本や
はてなブックマークの関連エントリー機能開発、PFI さんとの合宿 - naoyaのはてなダイアリー
はてなブックマークに関連エントリーを配信する機能を追加しました。詳しくは 告知日記で。 この関連エントリーは、株式会社プリファードインフラストラクチャー (以下 PFI) の技術者のみなさんと一緒に開発しました。週末に2泊3日で京都で合宿をしてコア部分を作り、その後京都と東京に分かれてオンラインで連絡を取りながら2週間ほど作り込みをして、今日リリースです。 この合宿では何チームかに分かれて、今回の関連エントリーの機能以外の開発も行っています。その辺の成果はまた後日にリリースできるのではないかと思います。 はてなブックマークの一つの問題として、昔のエントリーがデータベースに埋もれてしまうという点がありました。その問題の解決策としての類似記事抽出、それから検索機能の強化を以前から考えていました。PFI のメンバーのみなさんは情報検索技術のスペシャリストです。アカデミックな研究の成果を製品化を通
共同体 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "共同体" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2012年7月） 共同体（きょうどうたい）とは、同じ地域に居住して利害を共にし、政治・経済・風俗などにおいて深く結びついている人々の集まり（社会）のこと（地域共同体）。組織の名称の一部として用いられることがある（欧州共同体など）。 日本語では「地域共同体」が「地域社会」をも意味し得うるため、転じて国際的な連帯やインターネット上の集まりなども「共同体」あるいは「コミュニティ」（英語：community）と呼ばれる（例：ラテンアメリカ・カリブ諸国共同体、アフリカ連合、米州機構、東アジア共
動画アノテーションで集合知を目指すニコニコ動画のインスパイア元 | スラド
名古屋大学の長尾研究室と言えば、最近ではニコニコ動画が、長尾研究室で開発された動画共有・ビデオブログサービスSynvieにインスパイアされて作られ、その旨を謝辞として書かれていたことで知った人も多いだろう。その長尾教授が自身のblogに次の3年間に向けてというエントリを残しているのだが、それによればおそらくSynvieだと思われていることに関しては、「その学生は自分の作ったものに自信を持ったのか、僕の意図とは異なるものを作り始めてしまった。それ自体は別に悪いことではないが、本来やるべきこと（つまり研究）がおろそかになってしまった。」ということで、早めに公開して実証実験を開始すべきだったと振り返っている。 さらに、「「ニコニコ動画」のような自由すぎてとりとめのなくなったサイトが飽きられるようになり、もっとまじめな作法にのっとった、もっと役に立つ動画アノテーションが定着するとよいと思う。」と考
Googleの技術が凄い理由を考えてみる - llameradaの日記
Googleの技術が凄いという話は良く聞く。しかし、何故Googleの技術力が高いのかについての論考はあまりないように思える。ドクターが多いからという理由がよく挙げられる。では、Google以外の会社は何故そうしなかったのだろう？ Googleの技術力の源泉は、技術者の多くが計算機科学の研究者であることだと思う。話を進める前に、研究者と普通のプログラマの違いを定義する。ここでは、研究者はアルゴリズムの考案に長けている人々、プログラマはアルゴリズムの実装に長けている人々とする。また、アルゴリズムを、コンピュータを望み通り動作させる方法と定義する。もちろんこの分類は乱暴だ。また、優秀な研究者は優秀なプログラマなことが多いし、逆もまたしかりだが、ここでは無視する。また、考慮の対象分野をWebサービスに限定する。 研究者が新たなアルゴリズムを考案するには、それは、彼らが未解決の問題を解く人々だから
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
夫婦間で行われた実験で衝撃結果 - ライブドアニュース
論文書きと物作りの乖離