文科省、ゲーム、ネット、スマホで発達障害「的」な子どもが増えると主張する - 井出草平の研究ノート
問題の文章が含まれるのは以下のページと調査結果報告である。 www.mext.go.jp PDF: 通常の学級に在籍する特別な教育的支援を必要とする児童生徒に関する調査結果について (令和4年12月13日) 本調査は、発達障害のある児童生徒数の割合や知的発達に遅れがある児童生徒数の割合を推定する調査ではなく、学習面や行動面で著しい困難を示すとされた児童生徒数の割合を推定している調査である。増加の理由を特定することは困難であるが、 (中略) 子供たちの生活習慣や取り巻く環境の変化により、普段から１日１時間以上テレビゲームをする児童生徒数の割合が増加傾向にあることや新聞を読んでいる児童生徒数の割合が減少傾向にあることなど言葉や文字に触れる機会が減少していること、インターネットやスマートフォンが身近になったことなど対面での会話が減少傾向にあることや体験活動の減少などの影響も可能性として考えられる
何から勉強始めたらいい？（非情報系が機械学習を使う研究をしたいとき） - 木曜不足
以前、「非情報系が機械学習を使う研究をしたいとき」という記事を書きましたが、内容の半分はサイボウズ・ラボユースの宣伝だったんで、今回はタイトル詐欺じゃあないことも書きます。 いままで機械学習や深層学習に縁のなかった人が、それを使った研究を始めたいとなったとき、共通して直面する大きな課題は「何を優先的に勉強したらいいか」と「実験用の環境(PC)をどのように整えたらいいか」でしょう。 今回は何から勉強する？ という話。 機械学習そのもの(特に自分が使おうとしているモデル)を学ぶのは必須に決まっているので、機械学習を使う上で必要となる前提知識を学ぶ優先順位について考えてみます。 機械学習(深層学習を含む)を使う上でキーになる前提知識は、数学(特に解析・線形代数・統計)とプログラミングを含む情報科学であることは意見の一致するところだと思います。 情報系の人なら、情報科学はさすがにやってます。プログ
口パクで音声入力、喉に小型センサーで 東大とソニーCSLが技術開発
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 東京大学大学院情報学環とソニーコンピュータサイエンス研究所（CSL）の研究チームが開発した「Derma」は、喉周辺の皮膚にセンサーを張り付け、口パク（無声発話）を音声入力に変換する深層学習を用いたサイレントスピーチインタラクション（Silent Speech Interaction、SSI） だ。 話者の唇や顎（あご）周辺を指で触れ、発話を読み取ろうとする、視聴覚障害者のためのTadoma（触診リップリーディング）法から発想を得ている。Tadoma法では主に唇周辺の皮膚を触って発話を認識しているが、今回の研究ではそれを機械学習により自動化した。さらにウェアラブルでの利用を想定し、より目立ち
強化学習ベースの価格設定アルゴリズムに「談合」の恐れ
アマゾンで買い物をするとき、購入したサービスや商品の価格を設定したのは、おそらく人間ではなくアルゴリズムだ。自動化システムがますます手ごろで簡単に実装できるようになるにつれ、価格設定アルゴリズムはあらゆるオンライン販売で使われるようになってきた。 航空会社やホテルは長らく機械を使って価格を設定してきたが、価格設定システムは進化しており、ルール・ベースのプログラムから強化学習ベースのプログラムへと移行し、価格を決定するロジックはもはや人間がコントロールするものではなくなった。 強化学習はAI（人工知能）エージェントに対し、特定の目標に向けて罰と報酬を使って動機付けする機械学習のサブセットである。アルファ碁（AlphaGo）が、囲碁で最強の棋士を打ち破るのに強化学習を使ったのは有名だ。価格設定システムは、たとえば、全体的な利益を最大化するなどの目標を与えられ、その後、シミュレーション環境でさま
トップレベルのコンピュータエンジニアなら普段からチェックして当然の技術系メディアN選 - kuenishi's blog
〜〜が知っておくべきサイト20選とか、エンジニアなら今すぐフォローすべき有名人とか、いつも釣られてみにいくと全く興味なかったり拍子抜けしたりするわけだが、こういうのが並んでいたらあまりの格の違いに絶望してしまうだろうというものを適当に並べてみた。私が見ているわけではなくて、こうありたいと思っている私の願望である。どちらかというとインフラ系とか基盤系のものに偏っているが、あくまで私が興味ある一連の例だと思ってください。「これが入ってない！」というクレームは受け付けますので、是非教えてください。一緒に成層圏まで意識を高めましょう。 情報サイト、有名ブログ Software Engineering Radio : IEEEが主催しているソフトウェアエンジニア向けのPodCast。データベースからフロントエンド、暗号、ハードウェア、マイクロサービス、などなどとにかく多様なジャンルの最新のトピックの
脳の学ぶ過程を模倣、グーグルが人工ニューロンを研究
米カリフォルニア（California）州サンフランシスコ（San Francisco）で、米グーグル（Google）の記者会見前にノートPCを開く同社従業員（2012年6月6日撮影）。(c)AFP/Getty Images/Justin Sullivan 【6月29日 AFP】米グーグル（Google）は26日、コンピューターに人間の脳の学習過程を模倣させるプロジェクトの研究成果を発表した。 人間の脳の神経結合を模倣したアルゴリズムを搭載するコンピューターに、米動画サイトのユーチューブ（YouTube）の動画をしばらく見せたところ、動物の「ネコ」を認識するようになったという。グーグルのフェロー、ジェフ・ディーン（Jeff Dean）氏と、客員研究員のアンドリュー・ング（Andrew Ng）氏がブログで明らかにした。 「私たちは、動画中に共通する物体をコンピューターが学習するのではないかと
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小学4年生のはんこの自由研究がすごい「大人が出しても恥ずかしくない」「ちょっぴり印鑑主義への批判が入ってるの偉すぎる」
より速く適切に学べる人、その理由：ほめ方の研究