機械学習 - Wikipedia
機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、経験からの学習により自動で改善するコンピューターアルゴリズムもしくはその研究領域で[1][2]、人工知能の一種であるとみなされている。 典型的には「訓練データ」もしくは「学習データ」と呼ばれるデータを使って学習し、学習結果を使って何らかのタスクをこなすものとされる。例えば過去のスパムメールを訓練データとして用いて学習し、スパムフィルタリングというタスクをこなす、といったものである。 定義[編集] 論者により定義が異なるものの、トム・M・ミッチェルによる下記の簡潔な定義は広く引用されている： A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure
噛みしめることを大切にしよう - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Between Neuroscience and Marketing
この何年か、頭は良いのだが、反応が極めてデジタルで、深みがないというか、心にしみる感じのない人（特に若い人）にときたま出会う。全てのことを単なる表層的な情報としてそのまま処理しているというか、とにかく恐ろしく厚みのない判断をしている感じを与える人だ。以前も少しいたが、有意に増えているように感じる。 サクサク物事はこなすし、一見、明快な部分は気持ちもいいのだが、一方で、極度に表層的な印象を受け、これで良いと思っていること自体に対する気持ち悪さもある。そのためにこの人と本当に会話しているのか、ちゃんと会話出来ているのか、ということについて、不安を感じる。もっとやっかいなのは、話をしているとしても、そもそも何も伝わっていないのではないか、理解、共感のベースが低すぎるのではないか、と思ってしまうことだ。 そのことを、僕が指摘すると、真顔で「何を言っているのか分からないので説明してください」というよ
ナレッジサイエンス
「ナレッジサイエンス、すなわち知識科学とは何であるか、何を目指すべきであるか」に関しては、さまざまな観点や要請があり、時代の変化にも柔軟に対応していく必要もあるため、統一的な答えが用意されているわけではありません。われわれは知識科学の定義として、「自然、個人、組織および社会の営みである〈知識創造〉という切り口によって、物質科学・生命科学・認知科学、情報科学、システム科学、社会学、経営学、経済学に至るまでの自然科学分野や社会科学分野の学問を再編、融合した教育研究体制を整備し、知識創造のメカニズムを探求すること」を掲げています。 知識科学が目指す目標としては、「将来の知識社会を担う問題発見・解決型人材、すなわち経営の分かるエンジニア、科学技術の分かるマネジャーのような、知識社会が必要としている人材を育てること」を掲げています。このためには複雑系、組織ダイナミクス、意思決定メカニズム、研究開発プ
初心者のための記号論：目次
＜訳者より＞ 本テキストは英国のウエールズ大学のダニエル・チャンドラー博士による記号論への入門書のオンライン版であり、インターネット上で公開されているものです。このオンライン・テキストは評判が良く、１９９５年公開以来のアクセス回数は５６万回（２００４年２月時点）にもなっています。 訳者は２００２年４月まで３５年間、企業の研究所に勤務していたシステム分析が専門の技術者ですが、記号論の本の中に、「システム」という言葉がたびたび出てくることから記号論に興味を覚え、インターネット上で調べていたところ本テキストと出会いました。記号論の主要トピックスをソシュールの記号学および構造主義をベースに、丁寧に説明しており具体的な例も多く観念的でないことから、記号論を勉強してみたいと思っている人、記号論の勉強を始めたがよく分からず挫折した人にとって良い参考書になるのではないかと感じました（残念ながら、日本では、
ブロシキ - フローな話
ブログの面白さはあくまでフロー性にある、とオレは思っている。（・・・３回目） このフロー、ストックについては既に色々なところで語られていて同じ話の繰り返しになってしまう・・・がそれでもあえて書いてみようと思う。この記事の内容自体がブログにおける「同じ話の繰り返しの意義」を主張するものだからである。 まず後から分かったおおよその経緯としてのこのフロー・ストック論争？の流れ。時系列で特に面白かった記事をピックアップ。 ◆1/29 http://www.asvattha.net/soul/index.php?itemid=409 ├1/29 diary.yuco.net:フローとストックのはなし ├2/20 http://firewood.txt-nifty.com/bbc/2005/02/blog_developmen.html ｜└2/21 知的ストックとフロー | 一日一喝 └◆3/3 過
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