)逆にいえば、わたしたちがちょっと使ってみたいと思っているのは『AIと呼ばれる人工知能!』というよりもまず、主成分回帰(PCR)やPLS回帰(PLSR)なのではなかったでしょうか。...その発想がなかった!(※「が」に傍点。)ことさらにAIがAIがー(↑)、あまつさえ機械学習に詳しいエンジニアがー(↑)、ということではなくて、学部の教養科目で「R」を使って主成分回帰(PCR)ができるようになるといますぐ役に立つという、(たったそれだけといえばそれだけではあるけれど=大学を卒業しさえすればデフォルトでそれができると保証されたらすごい=)そこじゃないんですかねぇ。重回帰分析で挫折したから主成分回帰(PCR)は夢のまた夢ということではなくて、最初から主成分回帰(PCR)すればいいじゃないですか。AIと呼ばれる人工知能みたいなのに言及する前に主成分分析とファジィC-meansを理解されたいと思いました。(棒読み)...おっとファジィC-meansが『未履修!』だっぜ@なんてこったい。)本件AI「Input(128+34)」というものを、ものすごく曲解すれば、主成分分析で得た主成分(128次元のベクトル)でファジィC-meansして得た(重複のある)クラスターが34個あるようなものだと(大巾に中略)...その発想はなかった!(棒読み)128×128の画像だから128次元のベクトルの要素が2つずつ(画像の縦と横)入ってるんだよね。わあぃテンソルてんそるぅ。「TensorFlowTM」については[3514]を参照。数式を使いながらテンソルを鮮やかに説明してみせるなどの...無理ですヤメテクダサイ!(棒読み)しかし、だいたいこんなもの(※「だいたい」に傍点)という理解だけでライブラリは使ってよろしいといえば、それでいいのではないですか。・たぶん同じことを考える勉強中のひとがセカイにあふれているはずだ。structure....ぬふっ。このへんを勉強しているときがいちばんおもしろいってことじゃありませんか。焼却炉内燃焼画像のサンプル内外れ値に対するロバストPCA参考文献が妙に的確ではありませんか。何をやっているのかがすごくよくわかるナイスな報告だと思います!(※恐縮です。「ドカ落ち」といわれましても困ります!(棒読み)しかしてベクトルを律儀に導出(略)2005年9月にはともかく、いまなら「TensorFlowTM」をいきなり使うと「動き」(時間)方向もぜんぶいっしょに分析できるのではありませんか。名称を2006年4月に「情報」と改めると共に,授業内容を変更した。新しく標準教科書を作成した。この教科書は,高等学校の普通教科「情報」の共通部分履修を前提とした内容となっている。類別化などを行っている。今年度以降,各大学は高等学校での「情報」の必履修を前提として情報教育の内容を変更したが,「情報」未履修の学生が多数存在する大学では授業が成立しなくなりつつある。「情報」の基盤的教科としての存在意義が生徒や他教科の教員に認識されておらず,単に「コンピュータを使えるようになるための時間」のように考えられているため,他の教科に比べて著しく軽視されがちであること。「情報」を扱う情報科学,情報工学,情報教育,コミュニケーション,コンピュータグラフィックス,メディア,およびこれに準ずる全学科の入試において,「情報」を選択可能とする。複合的な(一定部分を「情報」の内容で回答できる)入試科目の設置も考えられる。画像というものがどのようなデータ表現なのかみたいなこともバーコードみたいなのも習ってから進学してこられるんですよね。絵に描いた餅とはこのことかっ。...絵の話題だけに。「空間」だという以外はふつうに回帰分析なんじゃないんですか。ここに「テンソルとは何か」みたいな記述があるんでしょうか。MDSみたいなので散布図を1枚だけ眺めて「印象を述べ」るだけで何か的な結論しちゃってた残念な上の世代を“白い目”で見上げながら(...そういうのを「ジト目」というんですけど)だまって散布図行列にしてみせる(※あたしのほうがおねーさんなのよ)という方向が1つで、さらに、散布図を散布図行列にするのと同じようなことの直交するやつ(!)がテンソルでしょ(≒確率でいえば、『確率の確率!』みたいなのでしょ)。...その発想はなかった!(あくまで早合点です。)そこを踏まえて、テンソルで考えないといけないような計算をしやすいからTensorFlowTMを使おうというのはいいと思うんですけど、ナウいから使うー(↑)みたいなのはいけないとおもいまーす。「テンソルとは何か」を詳細に学ぶということではなく、「TensorFlowTM」が使えさえすればいいということでもないと思うんですよ。(※あくまで私見です。...『このあとすぐ』!!(※恐縮です。エンドカード映像からジングル音の『キンコーン』が鳴りながら画面が回転し、「つづいて(もしくは「まもなく」「○時から」)○○○○(番組名)」のテロップと共に次の番組の告知をする。「チャラーン」と表記するほどチャラい音ですか&そうですか。(違)この音を指して「ピコーン!」と表記してもいいとは思いますよ。(※感じかたには個人差があります。クラスタリングを行なうにあたって、コンピューターが威力を発揮するのは、変量が多い(データの種類が多い)場合です。コンピューターの威力の一端を垣間見るには、手作業での計算が非現実的となってくる程度の、じゅうぶんに多変量なデータを例題に用いることが望まれます。それでも道具の使い勝手(=『押したら手ごたえがある』、あるいは『動かない』のような=)としてイメージすることはそれなりにできると思われないでしょうか。先に道具とその使用結果という形で多変量データというものをイメージできてから、道具のしくみ(理論)を詳しく学んでいけばよいのではないでしょうか。わたしたちは入学や就職それに昇進などの試験で序列化されるためだけに数学を学ぶのではなく、もっぱら数学を使いこなすために学ぶのでなければなりません。じぶんでは使わないということになっても、使っている人が何をしているのかつまびらかに理解できるだけの素養を身につけていなければなりません。いうものがあるのを知ってなお使わない。仕事のために勉強しないといけないひとが使うものであって、学校にいる間には使ってはならないよ(=学校にいる意味がなくなってしまうよ)。「こうした道具の利用を低年齢のうちに教えないと、青年期になって必要な作業能力が身に付かない」と警告する。道具の使いかたというのはかなり身体的というか習慣的でもあるので、自転車やオートバイくらいのものだ(=自動車よりも難しい⇔だからといって習得が難しいとは限らない)みたいな&しつれいしました。1975年の時点で小平邦彦から見ての『電卓』というのが「あんちょこ」扱いである(=そんなものを小学校で使わせようなんてとんでもないと意見している=)のは当然として、しかし計算機(コンピューター)を使って統計をばというのは自転車くらいに早く身につけておかないといけないことではありませんか。電子計算機がどれだけ発達して普及するかを1975年の時点で小平邦彦が予測しきれていなかったということで、それは確かに難しいことだと思われましょう。1995年から2005年の10年間にはPCというものがたいへん普及しましたが、その時にPCを導入するきっかけのあった世代や家庭のほかは、いま再びPCとは無縁な生活をしている、それは1985年くらいの水準に戻ってしまったということではありませんか。新幹線が増設され、山手線は横に拡張できないから地上・地下合せて三〇階となり、毎日五〇〇ページの新聞が配達され、......。