高木浩光先生、やっぱり間違っています。もっと勉強してください。 | 樋渡啓祐物語（2005年５月ｰ2015年２月）
あの高木浩光先生が、不思議なことに、「武雄市個人情報保護条例はやはり欠陥だった」と、ブログを書いておられる。 その中に、 「そらみろ、条例でちゃんと明文化しないからこういうことになる。」 と言われても、どういう論理展開であるか不明だが、以前に指摘したとおり、括弧書きがない場合も、括弧書きの対象である「他の情報と照合することができ、それにより特定の個人を識別することができることとなるものが機械的に除かれるわけではなく、「民間向けの「個人情報」定義よりもさらに狭い」わけではない。これは以前、書きました。良かったらご覧ください。高木さん、あなた、完全に間違っています。 また、毎日新聞＋スポニチが、Ｔポイント付与を希望される利用者のＴカード番号をCCCに提供するのと同じく、武雄市立図書館もTカードを利用してTポイントが付くようにしてほしいと希望された利用者に関して同意に基づき、CCCにTカード番号
言語処理のための機械学習入門を読んだ - 射撃しつつ前転 改
言語処理のための機械学習入門という本が出版される、という話はtwitterで知っていたのだが、8月ぐらいに出るのだろうとばかり思っていたら、なんかもう発売されているらしい。Amazonでは早速売り切れていたので、某大学生協の書籍部まで行って購入してきた。おかげで、この週末は280円で過ごすハメになってしまった。 まだざっと眺めただけだが、 ラベルを人手でつけるのに隠れマルコフモデルと言うのは本来はちょっとおかしいんだけどNLPの分野だとそう表現する事が多いよ 対数線形モデルと最大エントロピーモデルは同じものだよ 出力変数の間に依存関係がなければCRFではなく対数線形モデルとか最大エントロピーモデルと表現するべきだよ といった、これまでの教科書にはあまり載っていなかったような事が載っているのはとても良いと感じた。こういった情報は、これまではどこかの大学の研究室で学ぶか、もしくはウェブ上の資料
第1回 機械学習 ことはじめ | gihyo.jp
次のサービスや製品はどれも身近にありますが、これらに共通していることはなんでしょう。 Amazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」 はてなブックマークの「関連エントリー」 Google 翻訳 Google 日本語入力 メールクライアントのスパムフィルタ デジタルカメラの自動顔認識 ニンテンドーDSの手書き文字認識 買い物履歴、ユーザが書いたコメントやタグ、Webに無数にあるページ、メール、画像や動画と対象はそれぞれ異なっていますが、どれも「データから有益な情報を取り出す」ということを行っています。 これらは「機械学習」という技術を使って実現されているのです。 機械学習の応用範囲 機械学習は冒頭で挙げた以外にも、様々な分野で使われています。 例えば、ノイズ除去や特徴の抽出を目的とした利用パターンがあります。音声認識や画像認識、文字認識（OCR）などはその代表格です。それらも
人間の一生分の情報、すべてデジタル化してもたったの3テラバイト！｜デジタルマガジン
photo：The Daily Galaxy 一生分の情報をすべてデジタル化したら、どれくらいの容量が必要になると思いますか？ マイクロソフトのプロジェクト“MyLifeBits”では、以下のように各情報量を概算した上で試算を行っています。 1日100通のe-mail（1通5KB） Webページ閲覧1日100ページ（1ページ50KB） 1日5ページの文書スキャン（1ページ100KB） 10日で1冊の本（1冊1MB） 1日10枚の写真（1枚JPEG形式で400KB） 1日8時間の電話、音声メモ、議事録などの音声（8Kbps） 10日で1枚の新しい音楽CD（128Kbpsで45分） この基準で計算すると、約5年で容量は80GB（ギガバイト）になります。仮に人間の寿命を70年とすると約1.12TB（テラバイト）、たったの1TB強なんですね。 上の基準は2003年に公開された資料によるものなので、
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