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はいやにのブログ

人工知能、機械学習、漫画、その他いろいろ

【Today's Topic】Indian Spurn Snacks, Shanpoo to Load Their Smartphones

www.wsj.com

 

インドでは、消費者がスナック菓子やコンディショナーなどの生活嗜好品を節約して、モバイルデータ通信料にお金をより使うようになっているという事。実際、インドではまだ出店のようなところでプリペイド式に通信料をチャージするのが主流である。各メーカーの売り上げ減はスマホ利用に消費が流れた事が大きな一因となっているが、既に大手食品、嗜好品メーカーはモバイルを使ったマーケティングやビジネスにつなげ始めている。

 

Summery

Most Indians tend to spend more monney to use smart phone, and they have fewew pennies left over for snacks, sodas and shampoos. Uniliver and other consumer-goods companies are suffering a sales slowdown in india they blame partly on smartphones. However, some companies are shifting this direction and willing to get this opportunity to use the mobile internet for marketing ,ads and so on.

 

 

 

【Today's topic】Democrats Trying to Assess Scope of Leak of Personal Information

感想

アメリカの民主党員、その他関係者の大規模個人情報流出のニュース。世界ではサイバーテロが続々と起きているよう。日本はもっとサイバーテロに敏感になってもいいと思う。

Summery

Hacker or group of hackers called 'Gussifer 2.0' stoled the personal information from the democratic congressional campaign committee including the democrats, and lowmakers' chiefs of staff, schedulers and legislative directors. Many U.S. intelligence officials believe that this issue is mostly caused by the hackers backed by the Russian government. However, they don't have any evidence to suppoert this allegation.

note

Data were allegedly stolen from the democratic congressional campaign committee by hacker or group of hackers called 'Gussifer 2.0'

Allegedly 聞いた話によると

congressional campaign committee Democratic Congressional Campaign Committee - Wikipedia, the free encyclopedia

p1 Congressional Democrats on Saturday scrambled to assess the scope of an unprecedented leak that revealed the personal cellphone numbers and some email addresses of nearly 200 current and former democrats in the house of representatives.

Unprecedented Never done or known before

The house of representattives 合衆国下院

p2 It contains the peorsonal information of lawmakers and senior staff members. all House Democrats were invited to participate in a phone call with a senior representative from congress's sergeant at arms office as well as cybersecurity experts.

sergeant 軍曹、部長、警部

p3

scores of many

obscene わいせつな、品位を乱す

p6 the spreadsheet that has the information had been taken off the WordPress's 'Guccifer 2.0's website.

p7 WordPress had removed that post in one hour because it had violated the service's policies throuth a "privacy violation"

p8 This incident has national security implications. Uf foreign spy network obtained this information, it could attempt to crack into the email accounts or try to monitor phone traffic.

p10 many of that information appear to be accurate, but some of them are dated.

p11

get to the bottom of find the truth

consequences a result or effect of an action or condition

levy 課する

p14

trove = treasure trove

p15 The Guccifer's Twitter account sent a message to the Journal, "I will not disclose my whereabouts for the safety reasons, I have a full achieve of docs and emails rom the dccc server"

p16 Many U.S. intelligence officials believe that this issue is mostly caused by the hackers backed by the Russian government.

backed by = supported by

p17 Russians officials have denied any involvement

words

  • Allegedly
  • Unprecedented
  • congressional campaign committee
  • The house of representattives
  • sergeant
  • scores of
  • obscene
  • get to the bottom of
  • consequences
  • levy
  • trove
  • backed by

【Today's topic】Facebook Enlists Humans to Decide What's Informative

 

www.wsj.com

 

Summerize

The Facebook's new algorithm that can guess what posts will be "most informative".

Surpurisingly, this algo is based on old-school way, survey.

This algorithm is using huge data feature, about 100,000 features.

Facebook did not tell us how they make these survey and how it affects things such as political bias, for instance.

Recently, Facebook makes effort to this kind of algorithms.

 

p1

Facebook Inc is changing its news feed algorithm  that can guess what posts will be "most informative" based on polling of people around the world.

polling

a sampling or collection of opinions on a subject, taken from either a selected or a random group of persons, as for the purpose of analysis.

p2

As usual, Facebook doesn't explain their algo that make ranks of feeding, but it did.  It is the old-school approach, survey.

p3

the rank one is really not informative and rank five is really informative

p4

Generally, people find stories informative if they are related to their interests, if they engage people in vroader discussions, and if news related to the world around them.

p5

Facebook did'nt immediately reply to our inquiry.

p6

The feedback from these surveys is combined with how users interact with on Facebook. The factors that can be used in this algorithm is about 100,000 different features.

p7

What is the informative is "different for each person and will likely change over time"

Then, most of users can not notice the difference of news feed by this algorithm, but this is first thing any Facebook user sees, it is not in any namesake app or website.

alteration

the act or process of altering

namesake

someone or something that has the same name as another person

p8

the nost pages won't see any significant changes

anticipate

to realize beforehand; foretaste or foresee

referral

an act of referring

p9

These changes follow other tweaks Facebook announced las week, all intended to de-emphasize what it considers "click-bait" post that exaggerate or mislead users.

tweak

a crystal methamphetamine-like substance

Clickbait - Wikipedia, the free encyclopedia

 

new words

  • polling
  • alternation
  • namesake
  • anticipate
  • refferal
  • tweak

 

 

 

 

 

 

CourseraのAlgorithm ToolBoxコースを修了した。

f:id:haiyani:20160802210321j:plain

先日、Algorithm ToolBoxを修了した。

f:id:haiyani:20160802210155p:plain

点数低い・・・・・

Courseraに関してはここに書いたので参考まで。

obaken.hatenablog.com

今回は、実装課題を怠けてしまったため点数が低くなってしまった。 というのも、これを修了して早めに次の講義に移りかったというのが本音である。

Algorithm ToolBoxは、アルゴリズムの基礎である回帰やソート、dynamic programmingの基礎が学べる。 僕は情報工学科を卒業していないので、全て新鮮だった。 ここに出てくる先生は、あまりわかりやすく説明してくれる人が少ないので、講義資料を見て擬似コードをそのまま実装して課題を提出したほうが効率がいい気がする。

日本にも修了している人がちらほら

piyopiyo-singapore.hatenadiary.jp

Algorithmのコースは全部履修したいと思ってる。

【超絶】ハイセンスなドラミング動画集めてみた Part1

f:id:haiyani:20160802161703p:plainハイセンスなドラマーの動画集め始めて4年が経った。(適当)
今回は、あまり知られていないが半端じゃないドラマーたちを紹介する。

天才ジャズドラマーTonny Williams

ジャズドラマーTonny Williamsから。彼の空間の使い方は天才としか言いようがない。。。

テクニック×センス

Dave Weckl, Vinnie Colaiuta, Steve Gaddの三人によるドラマーだけの動画。これ見たらお腹いっぱい

5分間の超絶パフォーマンス

Guiter center drum offというドラムコンペティションの2012年度優勝者の動画。アイディア溢れるドラムソロ。

ドラムの為だけに生まれた男

伝説のドラマーといえばやはりBuddy Rich。

図太い超絶ドラミング

大きな体から生み出される図太い音と超絶テクニックによるドラミングは必聴。

めちゃくちゃうまいヒゲおじさん

正確無比でハイセンスなドラミングをするヒゲのおじさんPeter Erskine

魂のドラム

Elvin Jones。大好きなドラマーの一人。

まだまだたくさんあるので、随時更新していくつもり。

一生使えるドラム基礎トレ本 ドラマーのためのハノン (CD2枚付き)

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ムック 1日15分!自宅でドラム中毒(CD付) (リズム&ドラム・マガジン)

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今日からはじめる電子ドラム CD付

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初心者が人工知能と機械学習の基本を体系的に学べるCourseraが凄かった

先日、一ヶ月ほどかけて人工知能機械学習のジャンルで評価の高いCourseraのAndrew Ng先生(Stanford大学)のコースを修了した。

修了証。

f:id:haiyani:20160731183607p:plain

 今日は、オンライン学習とNg先生のMachine Learningのコースについて書く。

 

オンライン学習とは?

オンライン学習とは、CourseraedXUdacityなど、近年世界中で広がりつつある教育サービス。

簡単な特徴として、

  • 数分単位の動画による授業が受けられる。
  • 双方向性のあるクイズ、課題が用意されている。
  • 海外の有名大学の教授による授業が受けられる。
  • 字幕はあるが、基本的に全部英語
  • お金を払うと、修了証の取得が可能。近年では、Linked Inなどとの連携で、キャリアアップにもつながるようになってきている。

が挙げられる。

Coursera Machine Learningコース

すでに、日本でも色々な人が受講しているっぽい。

このコースを受ける利点としては、

  • 授業、課題は全て英語なので、機械学習分野の英語論文が読みやすくなる
  • そもそも英語力が上がる
  • 内容が非常に実践的でわかりやすい
  • 実際にプログラミングしながら学べるので、プログラミングの勉強にもなる
  • 将来キャリアアップにも使える

個人差はあると思うが、情報工学科卒業でない僕にとっては、非常にとっかかりやすい内容だったので、機械学習やIT、数学が専門でない人にもオススメ

 

では次に、具体的な講義内容について。

講義は全11週間のタイムスケジュールで構成されていた。

f:id:haiyani:20160731184247p:plain

各週に、5問程度のクイズと、プログラミングの課題があった。クイズと課題は全て英語。始めは、全部英語で面倒くさいと思ったけど、やっていくうちに機械学習の分野の専門用語を繰り返し読んで覚えていくので、だんだん楽になっていく。

Topicはこんな感じ

  • week1:Introduction(機械学習の概要)
  • week2:LinearRegression(線形回帰)
  • week3:Logistic Regression(ロジスティック回帰)
  • week4:Neural Network Representation(ニューラルネットワーク基礎)
  • week5:Neural Network Learning(ニューラルネットワークの学習)
  • week6:Advice for Applying Machiene Learning(機械学習の応用について)
  • week7:Support Vector MachineSVM
  • week8:Unsupervised Learning(教師なし学習)
  • week9:Anomaly Detection(異常検知)
  • week10:Large Scale Machine Learning
  • week11:Application Example

初めの3週で、機械学習とはなんぞやが大体理解できる。

4~5週は、今話題のDeep Learningにもつながるニューラルネットワーク。課題ではニューラルネットワークの実装もあり。

後半は、分類器として広く使われているSVMや、機械学習の応用を理解できる。実際のプロジェクトにおけるコミットの仕方など、かなり実用的なところまで学ぶことができて面白かった。

成績について

各週に用意されているプログラミング課題やクイズは何度でも受け直しが効く。時間設定がされてはいるけどあくまで目安。期限を過ぎても成績に影響なし。空いている日にまとめて3週間分くらいできたりするから(あんまりよくない)、それもオンライン学習の魅力だと思う。
最終成績は、すべての課題とクイズを終えた時点で決定されてしまうため。最後の一つのクイズを残しておいて、やり込めば100%も取れる。(僕は96%でやめました)

最後に 

このコースは、初学者の僕でも修了できた。基本的な高校数学の知識があれば、誰でも修了できると思う(動画をみたりするので時間はかかります)。

今話題の人工知能に触れてみたいと思っている方、やってみるのはどうでしょうか!おすすめです。

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・英語で講義を受けたあとに読んだので、逆に日本語を学ぶ感じになりましたが、非常にわかりやすく、詳しく書かれた良書

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