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人工知能・機械学習のスレッド＠数学板

代数幾何学で有名なアメリカの数学者も人工知能の研究に移ったという話です。 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:0be15ced7fbdb9fdb4d0ce1929c1b82f)

サヨカ。Mumfordもでっか。

￥

Mumfordは以前からComputer Visionとかやってはったしね。ほんでGrobner
とかも結構前から流行ってるさかいナ。そやしどんな『真面目な』議論が
展開されるかを楽しみにしてまっさ。そやしこのスレは注視して見てるわ。

￥

さすが崩れｗ

糞板で真面目な議論の展開？

ソレは当然やろ。だってココは『学術に関する板』やろ。そやからアカン
様な奴があったりしたらまた焼くさかいナ。そやしちゃんと考えてからの
カキコにせえや。

￥

猫たるものが、何を寝ぼけたことを？？？
そんな猶予は無用、糞板は問答無用焼き一択

昨今はGoogleのAlphaとか、またクルマの自動運転かて流行ってるがな。
そやし話題なんてナンボでもアルやろ。Deep learningとかやナ。そやし
ワシかてココで勉強させて貰うがな。おもろいネタが欲しいさかいナ。

￥

焼かれるしか価値のない糞板からネタを仕入れるとは何とも情けない…
それでも猫か？

そんな事はアラヘン。ワシは確率論とかが苦手やさかい、別のスレで話題
になってた時枝氏の議論とかは楽しめてるわ。勉強になるしナ。爺になっ
てもオツムは使わんとアカンやろ。アホになったら困るさかいナ。

￥

微分積分
線形代数
確率・統計

その他に必要な数学はありますか？

数理統計とかかて必要なんとチャウんか。人に拠っては広中の特異点解消
定理かて出て来るみたいやけんどナ。Grobner基底とかが関係してるみた
いやしね。

￥

>>9
横だけど、そいつは猫真似の苗だよ

30年前から
　優秀な学生は
　情報科学>数学
　
数学はカスの溜まり場

なんか多変数の微分積分が普通に使われていますよね。
おすすめの本は何ですか？

ITエンジニアのための機械学習理論入門
中井 悦司
固定リンク: http://www.amazon.co.jp/dp/4774176982

今、↑を読んでいます。

↑を読み終わったら、

Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)
Sebastian Raschka
固定リンク: http://www.amazon.co.jp/dp/4844380605

を読むつもりです。

その次は、

パターン認識と機械学習 上
C.M. ビショップ
固定リンク: http://www.amazon.co.jp/dp/4621061224

を読むつもりです。

7020円って普通の数学書よりも高いですね。ぼったくりですか？

>>1
ちなみに、その数学者は数学者としてはかなり優秀だったみたいだけど、
Deep Learningみたいな画期的なことはできていないみたいだね。

>>14
やっぱり

数学科のよくできる学生　＞　情報科学科のよくできる学生

だと思いますよ。甘利俊一という人も数学科や物理学科に行けなくて、
工学部に行ったと本に書いていました。

ビル・ゲイツも数学科に進学したけど、周りの秀才たちに圧倒されて
退学した。

ファインマンというノーベル賞受賞物理学者もはじめは数学科に進学したけど、
物理学科に変更している。

>>17
かなりの人でも、その「両方の分野で超人」というのはちょっと無理なの
では。探せば居るのかも知れませんが。

￥

>>19 >>20
日本でも有本卓先生は、確か「数学科のご卒業」ではないかと。だから探
せば他にもそういう人は居るのではないかと。

￥

>>18
さっきからその不等式をずっと見てるんですが、ソレは『前世紀の話』で
はないかと。甘利先生は「ムカシのヒト」なので。

￥

立命館のロンダ

どうも、機械学習では、ヘッセ行列が重要みたいなので、それが詳しく載っている
本を教えてください。

解析入門でも読めや

>>16
数学書は金が儲からない、コンピュータ関係は金が儲かる、その違い。

数学書を買いそうな奴は貧乏人ばっかしやさかい、ボッタクリの餌食とし
ては効率的ではないだけ。カネを儲けたければ、数学関係者を相手にスル
のは得策ではないだけ。

￥

>>26

これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで
金谷 健一
固定リンク: http://www.amazon.co.jp/dp/4320017862

これがよさげであることを発見しました。

>>27

それって、出版社には関係ないのではないでしょうか？
読者が金を儲けようがなからろうが。
金が儲かるネタを提供するから高くても買うだろうみたいな考えがあるってことですか？

夏 休 み の 友
http://gathery.recruit-lifestyle.co.jp/article/1146775541637910801

>>29
数学板には不要

あーあ、また馬鹿がスレ立てる
Fランのクズは死ね

数学者の書いた多変数の微分積分の本は、なぜ、極大極小の問題を軽視している本
が多いのでしょうか？

むしろ、そのような最適化問題が解けるというのをモチベーションにして多変数
の微分積分を勉強したほうがいいのではないでしょうか？

小平邦彦というフィールズ賞受賞者の本にはそのようなことが書かれていないそうです。

deep learning深層学習の勉強始めた人いる？
プログラミング未経験で、さらに高校数学までの知識しかないけど勉強しようか考えてる
実装できるまでの勉強のための本は買った
数学については高校数学の行列とか復習して、大学数学の関連分野の基礎を勉強する予定
言語はpython、ツールとしてはchainerかtensor flowを考えてる

やってる人いたら情報交換していこう

>>実装できるまでの勉強のための本

↑それって↓の本ですか？

Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)
Sebastian Raschka
固定リンク: http://www.amazon.co.jp/dp/4844380605


線形代数は割と勉強しやすいと思うんですけど、微分積分が難しいと思います。

あと微分積分を使う確率統計も難しいと思います。

線形代数と微分積分はいい本がありそうですけど、確率統計のいい本が
見つからないです。

赤攝也の確率論入門と
プログラミングのための確率統計

くらいしかまともな本がないみたいです。

今、

ITエンジニアのための機械学習理論入門
中井 悦司
固定リンク: http://www.amazon.co.jp/dp/4774176982

を読んでいますけど、これ非常に単純なデータ（データ数が10とか）を使って
機械学習の原理を説明していて分かりやすいです。

一応、Pythonのプログラムもダウンロードできますが、プログラムを読まなくても
本文だけ読めばいいようになっています。

ディープラーニングって機械学習に含まれるのかどうか知りませんが。

Pythonは

入門 Python 3
Bill Lubanovic
固定リンク: http://www.amazon.co.jp/dp/4873117380

で勉強しようと思っています。

ライブラリーについては、

Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理
Wes McKinney
固定リンク: http://www.amazon.co.jp/dp/4873116554

で勉強しようと思っています。

その後で、

Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)
Sebastian Raschka
固定リンク: http://www.amazon.co.jp/dp/4844380605

を読もうと思っています。

その後で、

パターン認識と機械学習 上
C.M. ビショップ
固定リンク: http://www.amazon.co.jp/dp/4621061224

を読むつもりです。

微分積分は図書館で調べたところ、

まともな本で一番分かりやすそうだったのが、

松坂和夫の解析入門全6巻。

多変数の解析学で必要な線形代数についてもすべて解説している。

ヘッセ行列とかもちゃんと解説している。

あとは川平友規の微分積分も2変数の微分積分が分かりやすそう。

ただ、川平友規の本はまともな本ではない。

線形代数は川久保さんのは評判はいいけど、いまいちだった。

松坂和夫の線型代数入門もしつこい感じ。

齋藤正彦の齋藤正彦線形代数学は応用を意識していない感じ。

プログラミングのための線形代数もいまいち。

ストラングのでかい本を今度、調べてみようと思っている。

これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで
金谷 健一
固定リンク: http://www.amazon.co.jp/dp/4320017862

これが優しそうでよさげ。評判もいい。

統計学は高校生用の参考書を今読んでいる。

チェビシェフの不等式なんかも出てくるし、問題の解説も高校生向けなので
詳しい。

でも確率分布が正規分布しか出てこない。

肝心の機械学習や人工知能の本の和書にまともな本が少ないのが困ったところ。

ゴミのような本を量産しているシリーズとか。

甘利俊一のブルーバックスもお話しだけでためにならない。

ブルーバックスにお話以上の何を期待してんだよ

線形代数 (理工学者が書いた数学の本)
甘利 俊一
固定リンク: http://www.amazon.co.jp/dp/4061868314

↑の本に2次形式の話が詳しく載っていました。

でも、松坂和夫の解析入門に詳しく載っているんだよなー。

解析入門〈1〉 数/数列と級数/関数の極限と連続性/微分法/各種の初等関数 (岩波オンデマンドブックス)
松坂 和夫
固定リンク: http://www.amazon.co.jp/dp/4007304513

↑お、いま調べてたら、松坂和夫の解析入門復刊するんですね。

買いだと思います。

確率統計で松坂和夫くらい詳しい本ってないんですか？

結果だけのっけているような本ばかりで困っちゃいますよ。

機械学習の本を松坂和夫に書いてほしい。
池上彰的な役割の人でしょ、この人。

>>35
deep learningの専門書（和書）は自分が知る限り以下の2冊で、両方買いました。
深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
深層学習 Deep Learning (監修:人工知能学会)

あと自分はプログラミングも未経験なので実装のために必要だと考え、以下の2冊も買いました
Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)
確かな力が身につくPython「超」入門 (確かな力が身につく「超」入門シリーズ)

「Python機械学習プログラミング」の方は、米Amazonでも好評ですが、機械学習の基礎知識がないとキツそうなので、機械学習についての勉強も必要かもしれないと思ってます

必要な数学の基礎知識についてはAmazonで探して買おうと思ってます

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

↑これは今、図書館から借りています。
が、難しい。というか説明が足りないと思います。
既に分かっている人にしか分からないような説明のような気がする。

確かな力が身につくPython「超」入門

これは分かりやすそうですね。

頑張りましょう。

>>50
深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
読み込んでいる人の話だと間違いがかなりあるらしいです
正誤表がネットで見れますが、それ以外にもあるとか聞きました
誤りや説明不足があるものの、現状でこれだけ体系的に深層学習を扱っている書籍も貴重で、その意味で不可欠な存在みたいです

勉強するの大変そうですが、頑張っていきたいですね

馬鹿がAIやってもしょうがない。以上

hennayagisan1‏@hennayagisan1 4 時間4 時間前
上田泰己氏　 理研の税金無駄使い、954万円高級家具カッシーナ・イクスシーの指定購入も大問題　http://1000nichi.blog73.fc2.com/blog-entry-7696.html

数学を身に付けてから来い

日常のなかの統計学

ってどうですか？

高校生向けの本でありながら、結構高度なことが書いてありそうですけど。

図書館から松坂和夫解析入門を借りてきました。

第4巻までを2か月で読み終える予定です。

あと線形代数は甘利俊一と金谷健一の本にしました。
これは2週間で読み終える予定です。

ITエンジニアのための機械学習理論入門
中井 悦司
固定リンク: http://www.amazon.co.jp/dp/4774176982

は3日間で100ページまで読み終わりました。

このペースで年末までには

パターン認識と機械学習 上
C.M. ビショップ
固定リンク: http://www.amazon.co.jp/dp/4621061224

とその下をマスターする予定です。

Coding the Matrix: Linear Algebra Through Applications to Computer Science
Philip N. Klein
固定リンク: http://www.amazon.co.jp/dp/0615880991

今、調べていたら、線形代数はこの本が良さげです。

Pythonで線形代数のプログラミングをする本みたいです。

Pythonの勉強にもなって一石二鳥。

http://jp.iherb.com/Doctor-s-Best-Natural-Brain-Enhancers-PS-GPC-60-Veggie-Caps/21289

これを飲んで頑張ることにします。

流行りの分野っちゅうんはネタがナンボでもあってエエな。カキコかて仰山
出来るさかいナ。

ケケケ￥

￥

￥

￥

￥

>>58

Coding the Matrix: Linear Algebra through Applications to Computer Science
by Philip N. Klein
Link: https://amzn.com/0615880991

この本、機械学習の例題も扱っていますね。

買うことにしました。

確率を攻略する ギャンブルから未来を決める最新理論まで (ブルーバックス)
小島 寛之
固定リンク: http://www.amazon.co.jp/dp/4062579278

この本、分かりやすいです。

アニメでも見てろよ

ITエンジニアのための機械学習理論入門
中井 悦司
固定リンク: http://www.amazon.co.jp/dp/4774176982

第3章から少し難しくなってきました。

標本分散と不偏分散とか、χ^2分布とか。

パー乙

Tエンジニアのための機械学習理論入門
中井 悦司
固定リンク: http://www.amazon.co.jp/dp/4774176982

第4章のパーセプトロンを読み終わりました。

この章は簡単でした。

誤差が正規分布に従うというのはどうしてなの？

どの本を読んでも、理由が書いてない。

馬鹿なの？

ノイズって（ホワイトノイズだけじゃなくて）他にも色々とあるんじゃな
いでしょうか。だから誤差というものが（ちゃんと理解出来るものかどう
かは、私は知りませんが）正規分布『じゃないもの』に従う場合もあるの
ではないかと。

￥

正規分布で円周率が現れるのはなぜですか

面積を1にするために調整しているんじゃないの？

∫_{-∞}^{+∞} exp(-x^2) dx = √π

この広義積分に円周率が現れるから。

>>71

中心極限定理から分かるんだね。

中心極限定理の証明が載っている本で一番分かりやすい本は何？

おまえ程度が低すぎる
書き込む前に自分で探せ
バカ

このスレ、焼いてもエエか？

ケケケ￥

Tエンジニアのための機械学習理論入門
中井 悦司
固定リンク: http://www.amazon.co.jp/dp/4774176982

この本を読めば、分散を計算するとき、なぜnではなくn-1で割るかが分かりますよ。
なかなかいい本ですね。

馬鹿につける薬はない

身長が正規分布に従うというのはどうしてなの？

どの本を読んでも、理由が書いてない。

アホ

薩摩順吉の確率統計の本ってどうですか？

変量xが平均μ、分散σ^2の分布（正規分布とはかぎらない）にしたがうとき、
大きさnの標本平均xbarは、近似的に平均μ、分散σ^2/nの正規分布にしたがい、
nが大きくなるにつれてこの近似も良くなる。

と教科書に書いてあります。

そしてこの事実は実際問題においてたいへん重要であると書かれています。

なぜ、重要なのでしょうか？

分散の計算についてですが、なぜ高校の教科書では、
n-1 ではなく n で割っているのでしょうか？

n が小さいときに問題になると思います。

平均μの信頼区間について質問なんだけど、

t分布とか使って求めるじゃないですか？

平均ではなく、分散の信頼区間はどうやって求めるの？

本に載っていないんだけど。

統計学的には選挙に行く意味ってないですよね？

カス

■
例題101とその解答および練習169：


練習169の解答：


■
上の練習169についての質問です。

なんか例題101の解答を読むと、練習169も
もらえる金額を確率変数Xとして、その確率分布を計算してから
E(X)を求めるのかなと思うじゃないですか？

X=0となる確率を求めて、
x=50となる確率を求めて、
…
x=350となる確率を求める
みたいな。

■
でも練習169の解答を読むとそういうやり方で求めていないですよね？

↓こんな考え方で求めていますよね？；


E(X1+X2) = E(X1) + E(X2)という式を何の断りもなしに使っていますよね？

こういうのはOKなんですか？
少なくとも参考書として不親切じゃないですか？

■
それに、中途半端じゃないですか？
↓のようにもっと分解して考えればもっと簡単に答えが求まるじゃないですか？



■
回答をお願いします。

なに、アンタ高校生だったの？

>>91
いや、確率統計は高校生向けの参考書でまず勉強している。

簡単すぎてちょっと物足りないが。

中間的な本はない？

いつもの奴

史上最強図解　これならわかる！ベイズ統計学
涌井 良幸
固定リンク: http://www.amazon.co.jp/dp/4816351817

図書館で借りてきて↑の本を今読んでいるが、レベルが低すぎる。

お前のレベルも低すぎる

半分くらい読んだ。

ベイズ統計学とかいう名前がついているけど、
「ベイズ」なんてわざわざ名前をつけてそんな
分野があるかのように書いてあるけど、どうなの？

自明なことしか書いていない。

ベイズの定理とかわざわざ名前をつけている理由が分からん。
自明な事実だから。

おまえはこの板に不要、出て行け

日本人の躾けは『大人の都合』、その目的は威厳に屈服させる為：
ある父親：クマが出没する山林に息子を放置、しかも嘘を吐いて保身。
別の父親：勉強の邪魔をして進路を妨害し、学歴を砕く。出世を強要。
ソレでも「親の行為は子供の為」という傲慢な常識を振り回す世間、しかも
「親を尊敬して大切に扱え」という無根拠な思想を押し付ける儒教文化。

お父さん、お母さんを大切にしましょう！！！ソレが世間体というモノ！

ケケケ￥

政治家も、お教授も、権力を振り回すのが大好きな低能人種：
ある男：ボクは都民の為に湯河原で休んでるんだ。知事が信じられんのかっ！
別の男：オレは哲也の為に指導してやってるんだ。父親が信じられんのかっ！
上から目線で強弁すれば、自分の言い分は何でも通る国があるらしい…

ああ、素晴らしき日本文化よ。キミ達も国会議員を見習い給え。何せ多数決で選
ばれた『皆の代表』なので。だからある男も別の男もエラいんだよォ〜〜〜んw

コココ￥

終わり良ければ全てヨシ。途中経過はどうでもヨシ。
大学：学生の知能なんてどうでもヨシ。カネが儲かる教室を巧みに運営シロ。
狸研：研究の詳細なんてどうでもヨシ。世間が驚く大論文を外国に発表シロ。
芳雄：学問の中身なんてどうでもヨシ。安易に教授になれる分野を専攻シロ。

学問なんて所詮は出世の道具。周囲に秀才っぽく見せ掛けられたらソレでヨシ。
社会的に高い地位、そして豪華で贅沢な暮らし。世間が羨む大学教授のポスト。
ソレさえ手に入れば学問そのものなんて洋梨よォ〜〜〜ん。

よよよ、よ〜〜〜しお。そやしノ〜ベル賞が欲しいよォ〜〜〜んんんwww

シシシ￥

史上最強図解　これならわかる！ベイズ統計学
涌井 良幸
固定リンク: http://www.amazon.co.jp/dp/4816351817

↑この著者は確率と確率密度関数を混同している箇所がある。

これだから素人の書く本は敬遠したくなる。

一様分布ってなんか不思議じゃない？

確率変数xが一様に分布しているんだから、特別な値など存在しない。
それにもかかわらず、平均値が存在する。

日本人の躾けは『大人の都合』、その目的は威厳に屈服させる為：
ある父親：クマが出没する山林に息子を放置、しかも嘘を吐いて保身。
別の父親：勉強の邪魔をして進路を妨害し、学歴を砕く。出世を強要。
ソレでも「親の行為は子供の為」という傲慢な常識を振り回す世間、しかも
「親を尊敬して大切に扱え」という無根拠な思想を押し付ける儒教文化。

お父さん、お母さんを大切にしましょう！！！ソレが世間体というモノ！

ケケケ￥

政治家も、お教授も、権力を振り回すのが大好きな低能人種：
ある男：ボクは都民の為に湯河原で休んでるんだ。知事が信じられんのかっ！
別の男：オレは哲也の為に指導してやってるんだ。父親が信じられんのかっ！
上から目線で強弁すれば、自分の言い分は何でも通る国があるらしい…

ああ、素晴らしき日本文化よ。キミ達も国会議員を見習い給え。何せ多数決で選
ばれた『皆の代表』なので。だからある男も別の男もエラいんだよォ〜〜〜んw

コココ￥

終わり良ければ全てヨシ。途中経過はどうでもヨシ。
大学：学生の知能なんてどうでもヨシ。カネが儲かる教室を巧みに運営シロ。
狸研：研究の詳細なんてどうでもヨシ。世間が驚く大論文を外国に発表シロ。
芳雄：学問の中身なんてどうでもヨシ。安易に教授になれる分野を専攻シロ。

学問なんて所詮は出世の道具。周囲に秀才っぽく見せ掛けられたらソレでヨシ。
社会的に高い地位、そして豪華で贅沢な暮らし。世間が羨む大学教授のポスト。
ソレさえ手に入れば学問そのものなんて洋梨よォ〜〜〜ん。

よよよ、よ〜〜〜しお。そやしノ〜ベル賞が欲しいよォ〜〜〜んんんwww

シシシ￥

Introduction to Probability, 2nd Edition
by Dimitri P. Bertsekas et al.
Link: https://amzn.com/188652923X

MITの↑の教科書が分かりやすい。

おすすめしておく。

講義のビデオも公開されている。

機械学習と深層学習 ―C言語によるシミュレーション―
小高知宏
固定リンク: http://www.amazon.co.jp/dp/4274218872

↑この本ははずれだった。おすすめしない。

高校生向きの参考書で確率統計を勉強しています。



↑は超ベストセラーだった参考書の問題および問題解答です。

赤線を引いたところは、k = -n, -n+2, ..., n が正しいと思います。

この誤りに誰一人気づかなかったことに驚きを禁じ得ません。

>>14
それはないな
日本には情報科学で世界的に通用する研究者ほとんどいないし
機械学習でいってもPRMLの参考文献とか日本人ほとんど出てこないでしょ
数学は応用数学はともかく純粋数学は昔は日本のレベルは高かったし、今も
それなりに高い

>>96
お前の勉強が足りてないだけ

￥

>>104
もうちょい詳しくレビューして

日本人ってホンマに『人を舐めてる』よね。こういう糞みたいな奴ばっか
りだから国家も腐るし、そして学問もダメになる。だからとにかく馬鹿板
は焼きます。こういう場所でカキコする低能が苦悩する様に。

￥

>331 名前 :１３２人目の素数さん：2016/07/31(日) 12:42:35.54 ID:eoIQzfwB
>　　反論できないってことは読んでないんだなｗ
>　　なのに数学談義大好きｗ馬鹿の考えてることはよくわからんｗ
>

日本人ってホンマに『人を舐めてる』よね。こういう糞みたいな奴ばっか
りだから国家も腐るし、そして学問もダメになる。だからとにかく馬鹿板
は焼きます。こういう場所でカキコする低能が苦悩する様に。

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>331 名前 :１３２人目の素数さん：2016/07/31(日) 12:42:35.54 ID:eoIQzfwB
>　　反論できないってことは読んでないんだなｗ
>　　なのに数学談義大好きｗ馬鹿の考えてることはよくわからんｗ
>

日本人ってホンマに『人を舐めてる』よね。こういう糞みたいな奴ばっか
りだから国家も腐るし、そして学問もダメになる。だからとにかく馬鹿板
は焼きます。こういう場所でカキコする低能が苦悩する様に。

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>331 名前 :１３２人目の素数さん：2016/07/31(日) 12:42:35.54 ID:eoIQzfwB
>　　反論できないってことは読んでないんだなｗ
>　　なのに数学談義大好きｗ馬鹿の考えてることはよくわからんｗ
>

日本人ってホンマに『人を舐めてる』よね。こういう糞みたいな奴ばっか
りだから国家も腐るし、そして学問もダメになる。だからとにかく馬鹿板
は焼きます。こういう場所でカキコする低能が苦悩する様に。

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>331 名前 :１３２人目の素数さん：2016/07/31(日) 12:42:35.54 ID:eoIQzfwB
>　　反論できないってことは読んでないんだなｗ
>　　なのに数学談義大好きｗ馬鹿の考えてることはよくわからんｗ
>

￥

>1 ：名無しさん ：2006/04/30(日) 01:41:01 ID:KPnB.CH2
> 迷惑かしらん
>
>5392 ：kmath1107★ ：2016/07/31(日) 11:53:29 ID:???
> 人への念の盗み見による介入を阻め。
>
>5393 ：kmath1107★ ：2016/07/31(日) 11:58:25 ID:???
> 人への念の盗み見による介入を阻め。
>
>5394 ：￥ ◆2VB8wsVUoo ：2016/07/31(日) 12:06:23 ID:???
> ￥
>
>5395 ：kmath1107★ ：2016/07/31(日) 13:24:11 ID:???
> 人への念の盗み見による介入を阻め。
>
>5396 ：￥ ◆2VB8wsVUoo ：2016/07/31(日) 17:23:53 ID:???
> ￥
>
>5397 ：kmath1107★ ：2016/08/01(月) 15:59:13 ID:???
> 人への念の盗み見による介入を阻め。
>
>5398 ：￥ ◆2VB8wsVUoo ：2016/08/01(月) 16:06:01 ID:???
> ￥
>

日本が何故こうなるかと言えば、それは：
★★★『日本人の生きる目的が「人間関係にあるから」であり、だから
　　　　　　　研究者は学問を道具にして評価や昇進を目的としたり、また政治家
　　　　　　　　　　であれば「政治そのもの」（例えば国益）を言い訳にして出世を狙う』★★★
という様な事をスルからです。つまりクチでは学問とか研究とか言いながら、で
も本音では「自分の損得しか考えない」という：
★★★『偽善的な本末転倒が横行するから：コレこそが本音と建て前の構造そのもの』★★★
だと思いますね。ソレは例えばSTAP騒動であるとか、また舛添騒動、醜悪な都知
事候補の選び方を見ても、まあ明らかな事でしょう。

でもその「ナントカ道」というのは更に深刻な問題を孕んでますよ。そもそも研
究の基本は『自分の頭できちんと考える事』ですからね。つまり「作法を守る事
じゃない」って事が全く了解されてませんよ。とにかく周囲の顔色を窺って無難
に済ませる事しか考えない。そんな事をしてたら、何も出ませんわ。まあ：
★★★『刀を研ぐ事は皆が知ってるし、まあセッセとやる。
　　　　　　　　　　でも誰も「刀とは何ぞや？」と自ら問う事はしない。』★★★
という問題ですよ。

外国から買って来た刀を作法通りに振り回すだけじゃ、何も出ませんわ。

￥

つまり日本は：
１．遣り方は非常に重視し、それをそのまま人に伝達する。
２．でも『モノの考え方』という部分は最初から無視する。
という様な事です。そして何故そうなるかと言えば、それは：
（あ）至近距離の人間関係しか問題にしない。
（い）ソレは『感情の共有』（所謂「仲良く」というヤツ）で成立している。
という仕組みですわ。

だから言葉に拠る論理的なメッセージの交換という議論ではなくて、好き嫌いの
共有であるとか感情や情緒の共有でしか人間関係を考えないんですよ。本日話題
の組閣でも、そういう『お友達構造を基本にスル』というのがソレですわ。そし
て『ワザだけは「遣り方」として伝承する』という、正に徒弟制度的な方法論を
駆使して、そして論理分析を徹底して避ける。

何故こうなるかと言えば、それは：
★★★『子供の頃に「親が子供を揶揄する」という方法論で人間関係を構築するから』★★★
だと思いますね。この揶揄の話は（ルース・ベネディクト著の）「菊と刀」にも
きちんと記述があります。

私が先に「人を舐める」と言ったのは、そういう意味です。日本人は非常にアグ
リーな民族ですわ。特に昨今の日本は、諸外国から思いっきり馬鹿にされてるの
ではないかと。魔女狩りみないな『無責任な個人攻撃』ばかりで、何も中身が無
いし、そして進歩しない。形式だけの、見せ掛け民族。

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日本が何故こうなるかと言えば、それは：
★★★『日本人の生きる目的が「人間関係にあるから」であり、だから
　　　　　　　研究者は学問を道具にして評価や昇進を目的としたり、また政治家
　　　　　　　　　　であれば「政治そのもの」（例えば国益）を言い訳にして出世を狙う』★★★
という様な事をスルからです。つまりクチでは学問とか研究とか言いながら、で
も本音では「自分の損得しか考えない」という：
★★★『偽善的な本末転倒が横行するから：コレこそが本音と建て前の構造そのもの』★★★
だと思いますね。ソレは例えばSTAP騒動であるとか、また舛添騒動、醜悪な都知
事候補の選び方を見ても、まあ明らかな事でしょう。

でもその「ナントカ道」というのは更に深刻な問題を孕んでますよ。そもそも研
究の基本は『自分の頭できちんと考える事』ですからね。つまり「作法を守る事
じゃない」って事が全く了解されてませんよ。とにかく周囲の顔色を窺って無難
に済ませる事しか考えない。そんな事をしてたら、何も出ませんわ。まあ：
★★★『刀を研ぐ事は皆が知ってるし、まあセッセとやる。
　　　　　　　　　　でも誰も「刀とは何ぞや？」と自ら問う事はしない。』★★★
という問題ですよ。

外国から買って来た刀を作法通りに振り回すだけじゃ、何も出ませんわ。

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つまり日本は：
１．遣り方は非常に重視し、それをそのまま人に伝達する。
２．でも『モノの考え方』という部分は最初から無視する。
という様な事です。そして何故そうなるかと言えば、それは：
（あ）至近距離の人間関係しか問題にしない。
（い）ソレは『感情の共有』（所謂「仲良く」というヤツ）で成立している。
という仕組みですわ。

だから言葉に拠る論理的なメッセージの交換という議論ではなくて、好き嫌いの
共有であるとか感情や情緒の共有でしか人間関係を考えないんですよ。本日話題
の組閣でも、そういう『お友達構造を基本にスル』というのがソレですわ。そし
て『ワザだけは「遣り方」として伝承する』という、正に徒弟制度的な方法論を
駆使して、そして論理分析を徹底して避ける。

何故こうなるかと言えば、それは：
★★★『子供の頃に「親が子供を揶揄する」という方法論で人間関係を構築するから』★★★
だと思いますね。この揶揄の話は（ルース・ベネディクト著の）「菊と刀」にも
きちんと記述があります。

私が先に「人を舐める」と言ったのは、そういう意味です。日本人は非常にアグ
リーな民族ですわ。特に昨今の日本は、諸外国から思いっきり馬鹿にされてるの
ではないかと。魔女狩りみないな『無責任な個人攻撃』ばかりで、何も中身が無
いし、そして進歩しない。形式だけの、見せ掛け民族。

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ここは出来損ないの人工無能をテストするスレですか？

追加説明をします。数学は『概念の世界』だから、その自由さ故にこういう事例
が沢山あり、そういう部分から発展して来たと思います。判り易い事例として：
★★★『そもそも積分とは何ぞや？Riemann積分だけしかないのか？⇒Lebesgue積分を生む』★★★
という事例があり、ココから汎用性が大幅に広がって函数解析や確率論が発展す
る基盤が整いました。他にも幾つもの事例がありますが、ココには例示しません。

では「他の領域の事例はどうか」という事になりますが、有名な事例はS.Jobsが
典型的でしょう。即ち：
★★★『パソコンとは何ぞや？Note型しか他に無いのか？⇒既存の技術だけでiPadを生む』★★★
なんてのがあり、コレは流石に「天才のみの為せる偉業」という他はありません。
まだ他にも：
１．通貨とは何ぞや？⇒Credit CardとかBit Coinとか。
２．「電気を通す」とは何ぞや？金属だけか？⇒導電性プラスチック。
３．半導体とは何ぞや？シリコンだけか？⇒有機物とかグラフェンとか。
という様な事例もあるのではないかと。私は専門家ではないので良く知りません
し、またコレとは違った見方もあるのかも知れませんが。具体的な世界だと、こ
ういう革新的な事例を探すのは確かに難しいですね。

最後に「数学以外の概念的な事例」を挙げておきます。
（あ）生命とは何か？⇒『・・・』（未だ答えはありません）Schrodingerの本。
　　　　　　　　　　⇒ココから分子生物学が興ったという見方『も』ある。
（い）言語とは何か？⇒「一般言語学講義」F.Saussureの業績。
　　　　　　　　　　⇒フランス構造主義⇒数学に於けるブルバキの構造主義。
（う）日本人とは何ぞや？？？⇒「菊と刀」R.Benedict、人類最大の不思議。

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追加説明（訂正版）をします。数学は『概念の世界』だから、その自由さ故にこ
ういう事例が沢山あり、そういう部分から発展して来たと思います。判り易い事
例として（Fourier級数の研究から生じた問題意識に起因して、結果論とは言え）：

１．そもそもFourier級数とは何ぞや？
２．Riemann積分を使って実Fourier係数の定義付けを考えるんだが…
３．そうしてFourier級数を考えると収束しない場合があるぞ。そやし問題アリやろ！
４．そやから積分論をきちんと見直して新たに作り直さなアカン。
　⇒　目出度くLebesgue積分論（という新しい考え方）の誕生！

という事例があり、ココから汎用性が大幅に広がって函数解析や確率論が発展す
る基盤が整いました。他にも幾つもの事例がありますが、ココには例示しません。

では「他の領域の事例はどうか」という事になりますが、有名な事例はS.Jobsが
典型的でしょう。即ち：
★★★『パソコンとは何ぞや？Note型しか他に無いのか？⇒既存の技術だけでiPadを生む』★★★
なんてのがあり、コレは流石に「天才のみの為せる偉業」という他はありません。
まだ他にも：
１．通貨とは何ぞや？⇒Credit CardとかBit Coinとか。
２．「電気を通す」とは何ぞや？金属だけか？⇒導電性プラスチック。
３．半導体とは何ぞや？シリコンだけか？⇒有機物とかグラフェンとか。
という様な事例もあるのではないかと。私は専門家ではないので良く知りません
し、またコレとは違った見方もあるのかも知れませんが。具体的な世界だと、こ
ういう革新的な事例を探すのは確かに難しいですね。

最後に「数学以外の概念的な事例」を挙げておきます。
（あ）生命とは何か？⇒『・・・』（未だ答えはありません）Schrodingerの本。
　　　　　　　　　　⇒ココから分子生物学が興ったという見方『も』ある。
（い）言語とは何か？⇒「一般言語学講義」F.Saussureの業績。
　　　　　　　　　　⇒文化人類学に於けるフランス構造主義
　　　　　　　　　　⇒数学に於けるブルバキの構造主義。
（う）日本人とは何ぞや？？？⇒「菊と刀」R.Benedict、人類最大の不思議。

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そうはいきませんよ猫さん。
数学板は何度でも蘇ります。

そいつは苗、猫の物まね、猫は引退した

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>>156
過去の書き込みと合わせて平日昼間にあれだけ
書き込みできるなら間違いなくあの人かと思ったが

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>>156　哲也を弁護する意図はなんだ？

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AIが感情を持つ事で滅亡になるか話題になるが、感情を持つ生物がこの世界に適応して進化してきた事から、AIに環境を把握させる為にレンズなどを通し視覚などのセンサーとエネルギー供給を例えるなら食欲を持たせる事で「感情とは知能の世界観を得る為の定石化」と言える

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>1 ：名無しさん ：2006/04/30(日) 01:41:01 ID:KPnB.CH2
> 迷惑かしらん
>
>5470 ：￥ ◆2VB8wsVUoo ：2016/08/06(土) 17:43:47 ID:???
> ￥
>
>5471 ：kmath1107★ ：2016/08/07(日) 06:25:49 ID:???
> 人への念の盗み見による介入を阻め。
>
>5472 ：￥ ◆2VB8wsVUoo ：2016/08/07(日) 08:32:51 ID:???
> ￥
>
>5473 ：kmath1107★ ：2016/08/07(日) 17:43:49 ID:???
> 人への念の盗み見による介入を阻め。
>
>5474 ：￥ ◆2VB8wsVUoo ：2016/08/07(日) 17:54:48 ID:???
> ￥
>
>5475 ：名無しさん ：2016/08/08(月) 04:30:59 ID:C9rjCaNs
> 人への念の盗み見による介入を阻むことができれば、多くの人に明るい未来が来る？
>
>5476 ：kmath1107★ ：2016/08/08(月) 10:05:45 ID:???
> 人への念の盗み見による介入を阻め。
>
> Re:>>5475 人への念の盗み見による介入が無くなれば世の不和が無くなるだろう.
>

>>161
弁護なんかしてねーよ、猫以下だといってるんだよ、馬鹿

汗を流さない学問＝＝人工知能

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>1 ：名無しさん ：2006/04/30(日) 01:41:01 ID:KPnB.CH2
> 迷惑かしらん
>
>5535 ：￥ ◆2VB8wsVUoo ：2016/08/13(土) 18:53:14 ID:???
> ￥
>
>5536 ：kmath1107★ ：2016/08/13(土) 21:08:24 ID:???
> 人への念の盗み見による介入を阻め。
>
>5537 ：￥ ◆2VB8wsVUoo ：2016/08/13(土) 21:25:44 ID:???
> ￥
>
>5538 ：kmath1107★ ：2016/08/13(土) 23:23:07 ID:???
> 人への念の盗み見による介入を阻め。
>
>5539 ：kmath1107★ ：2016/08/13(土) 23:41:45 ID:???
> 人への念の盗み見による介入を阻め。
>
>5540 ：名無しさん ：2016/08/14(日) 00:05:47 ID:???
> かつて僕（増田哲也、痴漢で逮捕）が大阪大学基礎工学部の学部学生であった時、大学院の指導教官となってくれそうな先生を
> 探して各地のいろんな先生方を訪ねて回った時の事である。理論物理学を大学院で専攻しようとして理
> 論物理学の初歩をかじっていた僕（増田哲也、痴漢で逮捕）は、当時京都大学数理解析研究所に居られた超一流の理論物理学者で
> おられる中西先生にこんな質問をした事がある。
>
> 　僕（増田哲也、痴漢で逮捕）　： 「理論物理学では円周率が様々な所に出てきますが、それには何か深い物理的な理由があるの
> でしょうか？」
>
> 中西先生： 「そういう事を何時も頭の片隅に置いておくのはとても大切な事です。でもそんな事ばかり
> 考えていたら研究論文が書けなくなります。研究者とはそんな甘いものではありません。」
>
> 　僕（増田哲也、痴漢で逮捕）　： 「は−そうなんですか−」
>
> 結局僕（増田哲也、痴漢で逮捕）は京都大学の中西先生ではなく、別の先生に大学院の指導教官になって頂き、理論物理学ではな
> く純粋数学を専攻した。しかしこの時の中西先生のお言葉は今でも何となく「気になって」いる
>
>5541 ：名無しさん ：2016/08/14(日) 00:22:38 ID:???
> いい加減、芳雄に謝罪しろ
>

見返りとしての歴史認識
　強化されつつある露中のパートナーシップの枠内で、中国は、事実上、欧州における「結果の見直し」の阻止をめぐる
呼応的連帯と引き換えに、ロシアでお馴染みの解釈とは異なるアジアにおける戦争の中国流の解釈を受け入れるよう提案している。
　提案は、非対称のものである。西側の軍事的歴史的行動の領域において、中国の支持は、ロシアに多くのものを与えない。
この問題に関する中国の立場は、欧州にとってどうでもよいのだから。一方、アジアの「戦線」においては、歴史的なルーツ
をもつ紛争へロシアを引き入れることは、具体的困難を孕んでいる。というのも、ロシアは、今後、世界のその部分においてはるか
により活発に行動し、そこでさまざまなプレーヤーとの均衡のとれた関係を構築するつもりであるから。
http://jp.rbth.com/opinion/2015/09/02/394013

訳出がわかりにくい。

＞西側の軍事的歴史的行動の領域において、中国の支持は、ロシアに多くのものを与えない。

→欧米西側諸国の軍事行動とその歴史認識といった分野において、中国のロシア支持がロシアに及ぼす利益は殆ど無い。

＞そこでさまざまなプレーヤーとの均衡のとれた関係を構築するつもりであるから

→そこ（歴史的ルーツをもつ紛争、例えば尖閣や竹島や靖国や慰安婦）で、（ロシアは）様々な関係国との偏りのない関係を構築するつもりであるから。

ロシア語のできる日本人・日本語のできるロシア人が少ないためだろうか。機械翻訳でもパラフレーズは困難というが、
日露双方でもっと大勢の訳出者が様々な方法で翻訳して、パラフレーズ辞典でも作れないだろうか。
日露翻訳を通じて、どんな訳出方法が考えられるか、なぜそういう訳出が適切なのかを徹底的に議論し、
その膨大な記録をサーバーに保管しておいて、後で人手と機械の両方でコーパスにしておきたい。
長文はなるべく句読点で句切って短い文章にすれば、機械翻訳も簡単になるだろう。
中間言語方式が廃れているというが、長文を短く区切って短文にするくらいの中間処理はしておきたいところ。
句読点で句切るのは簡単だが、句読点が無い場合でも自動で補うアルゴリズムも考えておきたい。

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>1 ：名無しさん ：2006/04/30(日) 01:41:01 ID:KPnB.CH2
> 迷惑かしらん
>
>5568 ：名無しさん：2016/08/17(水) 18:26:13 ID:???
> うるさい
>
>5569 ：kmath1107★：2016/08/17(水) 21:46:32 ID:???
> 人への念の盗み見による介入を阻め。
>
>5571 ：名無しさん：2016/08/17(水) 23:39:07 ID:???
> うるさい
>
>5576 ：kmath1107★ ：2016/08/18(木) 20:58:14 ID:???
> 人への念の盗み見による介入を阻め。
>
>5577 ：名無しさん ：2016/08/18(木) 21:05:02 ID:???
> >>5575
> うるさい
>
> >>5576
> 賛同致します
>
>5578 ：kmath1107★ ：2016/08/19(金) 08:46:22 ID:???
> 人への念の盗み見による介入を阻め。
>
> Re:>>5577 人への念の盗み見による介入が無くなれば世の不和が無くなるだろう.
>
>5582 ：￥ ◆2VB8wsVUoo ：2016/08/19(金) 08:53:36 ID:???
> 芳雄が理想とし、自ら体現する大学教授とは？
> ０．自分が『お教授である』という利点を徹底活用して、偉そうに振舞う。
> １．年寄りや権威には擦り寄って顔色を窺い、ラクして損しない様にスル。
> ２．難しい分野や困難な研究テーマは徹底して避けて、努力を最小化する。
> ３．高い学歴とか権威を効率的に利用して、自分を飾って偉く見せ掛ける。
> ４．他人に見える部分だけを巧みに繕ってメッキし、人格者のフリをする。
> ５．相手のオツムの質を窺い、シッタカだけで見識がある様に見せ掛ける。
> ６．自分よりも優秀な人間は絶対に敵に回さないでヘラヘラと仲良くする。
> ７．自分から見てダメオツムな野郎は、上から目線で威圧して屈服させる。
> ８．大して中身が無いカラッポ知識を針小棒大に騒ぎ立て、蘊蓄を傾ける。
> ９．自分の大脳が働いてない低能ぶりは、口先で適当に誤魔化して逃げる。
>
> ￥
>

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相手されていないの

>>1
スレ主さん、人工知能に興味があるようですね。
ダメ元で伺いたいのですが、よければ一緒に連絡を取り合って、
人工知能関連の情報交換しませんか？

気づいたらレスください

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>1 ：名無しさん ：2006/04/30(日) 01:41:01 ID:KPnB.CH2
> 迷惑かしらん
>
>5568 ：名無しさん：2016/08/17(水) 18:26:13 ID:???
> うるさい
>
>5569 ：kmath1107★：2016/08/17(水) 21:46:32 ID:???
> 人への念の盗み見による介入を阻め。
>
>5571 ：名無しさん：2016/08/17(水) 23:39:07 ID:???
> うるさい
>
>5576 ：kmath1107★ ：2016/08/18(木) 20:58:14 ID:???
> 人への念の盗み見による介入を阻め。
>
>5577 ：名無しさん ：2016/08/18(木) 21:05:02 ID:???
> >>5575
> うるさい
>
> >>5576
> 賛同致します
>
>5578 ：kmath1107★ ：2016/08/19(金) 08:46:22 ID:???
> 人への念の盗み見による介入を阻め。
>
> Re:>>5577 人への念の盗み見による介入が無くなれば世の不和が無くなるだろう.
>
>5582 ：￥ ◆2VB8wsVUoo ：2016/08/19(金) 08:53:36 ID:???
> 芳雄が理想とし、自ら体現する大学教授とは？
> ０．自分が『お教授である』という利点を徹底活用して、偉そうに振舞う。
> １．年寄りや権威には擦り寄って顔色を窺い、ラクして損しない様にスル。
> ２．難しい分野や困難な研究テーマは徹底して避けて、努力を最小化する。
> ３．高い学歴とか権威を効率的に利用して、自分を飾って偉く見せ掛ける。
> ４．他人に見える部分だけを巧みに繕ってメッキし、人格者のフリをする。
> ５．相手のオツムの質を窺い、シッタカだけで見識がある様に見せ掛ける。
> ６．自分よりも優秀な人間は絶対に敵に回さないでヘラヘラと仲良くする。
> ７．自分から見てダメオツムな野郎は、上から目線で威圧して屈服させる。
> ８．大して中身が無いカラッポ知識を針小棒大に騒ぎ立て、蘊蓄を傾ける。
> ９．自分の大脳が働いてない低能ぶりは、口先で適当に誤魔化して逃げる。
>
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>1 ：名無しさん ：2006/04/30(日) 01:41:01 ID:KPnB.CH2
> 迷惑かしらん
>
>5714 ：名無しさん：2016/09/01(木) 22:40:59 ID:???
> >>5711
> 黙ってろカスが。お前こんなことずっと続けてて父親に申し訳ないと思わないのか。
>
>5718 ：￥ ◆2VB8wsVUoo ：2016/09/02(金) 07:47:45 ID:???
> >>5714
> マジレスしておくが、芳雄にはきちんと罰だけは受けて貰う。あんな酷い事をし
> ておきながら、無傷であの世に逃亡というのは絶対に許されない。死ぬ前に充分
> な精神的苦痛をタップリと味わうべき。あの糞野郎だけは絶対に許されないので。
> 芳雄に対する怒りと憎しみは、馬鹿板に対する怒りとは比べ物にはならんわ。
>
> ￥
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>5720 ：￥ ◆2VB8wsVUoo ：2016/09/02(金) 08:54:09 ID:???
> >>5714
> 言って置くが、被害を受け始めた高校生の頃から私は芳雄を論理分析し、その欠
> 陥や弱点を精密に理解し、そしてその横暴極まりない無責任な態度に対抗しなが
> ら狙い撃ちにして来た。私は芳雄のせいで甚大な被害を被ったのであり、それを
> 「親が責任を取る」という様ないい加減な逃げ口上で逃亡し、無責任を通す卑怯
> な行為は到底許されない。なのでその報いだけでもきちんと受けさせてやるだけ。
>
> 糞芳雄の野郎、このまま逃げ切りは許さない。自分から言い放った『親としての
> 責任』というものが微塵でも残ってるのであれば、それ相当の行為が自らなされ
> て当然というものだろう。手を切り落とすもよし、足を切り落とすもよし。或い
> は自分で主張した釜ヶ崎に自分で行って、そして労務者にでも殴られて撲殺され
> るのもいいだろう。
>
> とにかく自分で言った事だけは、きちんと自分から実行するべき。知らぬ存ぜぬ
> で、無責任な逃げ切りだけは許されない。ソレこそが芳雄が言う所の卑怯者だか
>　　らだ。糞芳雄は恥を知るべき。今からでもいいから、尊厳の意味を理解するべき。
>
>　　￥
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