いっしきまさひこBLOGスマートフォン用の表示で見るいっしきまさひこBLOGAI・機械学習関連、Web制作関連、プログラミング関連、旅行記録などなど。「確率的」とは、英語では「stochastic」もしくは「probabilistic」と表現されます。使い分ければよいのでしょうか?(どう違うか非常に迷ったのですが、良い資料もヒットしないので、理解したことを書いておきます。)「何%の確率」(=イベントが発生する可能性の高さ)などという一般的な意味の「確率」は、英語で「probability」です。その関連用語(形容詞化?)が「probabilistic」(確率的)です。theory)と呼ばれます。統計分析において「ランダムに決定するプロセスであること」は、英語で「stochastic」です。日本語では、同じく「確率的」と訳されますが、、むしろ「確率論的」にという訳語の方が適切かもしれません。theory)に基づく考え方であるためです。「stochastic」は、あくまで確率論の一部であり、特に「ランダムであること」が重要なのです。「probabilistic」には、「ランダム」の意味はなく、シンプルに「イベント発生の可能性であること」だけを示しています。そこが両用語の使い分け基準になるかと思います。ちなみに、「probabilistic」(確率的)と「probability」(確率)は意味が共通的です。「stochastic」の名詞は「stochasticity」で「偶然性」という意味になり(いわば「ランダム性」を格好よくした単語で)、「stochastic」(確率論的)と意味が少しズレて、より「ランダムであること」が強調された意味なのでご注意ください。AWS※これはセミナー聴講時の個人的なノートをそのまま公開したものです。誤字誤植や勘違いがある可能性があるのでご了承ください。書籍紹介2016年9月出版の本ですが、audiobook.jpで人気だったので聴いて&読んでみました。Audible版やKindle版もあります。2016/9/9オーディオブックの再生時間は12時間6分。内容としては、才能や能力よりも「やり抜く力」(=「GRIT(グリット)」と呼ぶ)の方が大事ということを、研究例を用いたりしながら解説する本です。「やり抜く力(グリット)」を外側から伸ばすという3部構成で、パート1で理論を知り、パート2とパート3で理論の実践方法について言及しています。理論については納得のいく内容だと思います。粘り強く頑張る人が、結局は活躍していくものだと思います。人はとかく、「あの人は頭が良い」「私には才能がない」などと、無意識のうちに「才能・能力の高い/低い」を重要視してしまいます。IQや授業の理解度とかを見て、「この人はこの人よりすごい」というように判断しがちです。最終的に勉強ができるようになるのは、理解が悪くてもしつこく質問する子供だったり、最初は「この人は才能がないな」と思った人でもその後の粘り強い頑張りで人並み以上に成長していったりします。グリットの高さ(=グリッドスコア)こそ、人の活躍可能性を測れる指標ではないかと。考えて見ると「そりゃそうだよね」と思う内容です。内容に新規性はありません。そこに気付かせてくれる本なのかなと思いました。実践については、子育て、子供への教育についての説明が印象的でした。子供への教育方法について考えてみたいと思う人は、参考までに手に取ってよい本だと思います。実践のための結論や具体的な手法を提示しているわけではないと思います。よって、自分で「グリットを伸ばす方法」を考えて、自分で実践手法にまで落とし込む必要はあります。誰にでもフィットする銀の弾丸などないのだろうから、それは当然だろうと思いますが、「結論や手法が教えて欲しい。何も考えずにその通りにやるから」っていう人には向かない本かなと思います。以下、引用しながら、私自身が気に入った内容をまとめていきます。「やり抜く力」が重要か?わたし自身は何にも才能があるわけではないけれでも、「考えれば思い当たるところがあるよな」と思ったのが次の文章(引用)です。成功の要因はそれだけではなかったのだ。インタビューで多くの人が語ったのは、ずば抜けた才能に恵まれながらも、能力をじゅうぶんに発揮しないうちに、挫折したり、興味をなくしたりして辞めてしまい、周囲を驚かせた人たちの話だった。失敗しても挫けずに努力を続けるのは――どう考えてもたやすいことではないが――きわめて重要らしかった。子供の時、水泳が得意だったけど、途中で辞めました。その後、小学校で水泳の選手にもなったけど、そこそこ頑張っていたと思いますが、それもそこそこ。水泳がすごく好きというわけでもなかったのだけど、上の文章の内容はちょっと当てはまるのかなぁとは思います。次の文章もあるあるかもしれません。数学に向いているだけではよい成績は取れないらしい。数学の才能があるからといって、数学の成績がよいとは限らないのだ。これは私にとって驚きだった。一般的に数学は、数学的な才能のある生徒ほどよくできて、数学の苦手な生徒との差が著しいと考えられている。正直なところ、私も最初はそう思っていた。呑み込みの速い生徒は、つねにほかの生徒たちよりもできるはずだと思っていた。それどころか、もともと数学の得意な生徒とほかの生徒たちの成績の差は、大きくなるいっぽうだと思っていた。しつこく粘り強く数学に取り組む人が、結局は成績が良いようです。「僕は頭が悪いから分からない、できない」と言う人はやはり、数学の成績が良い人よりも、数学の勉強を真剣に長い時間やっていないのではないかと思います。このような才能を重要視して、努力を軽視するのは、ついついやってしまいがちです。次の文章は、全国調査の質問とのことです。「成功するためには、才能と努力のどちらがより重要だと思いますか?」アメリカ人の場合、「努力」と答える人は「才能」と答える人のおよそ2倍だ。運動能力に関する質問でも、同じような結果が出る。つぎの質問はどうだろう?「新しい従業員を雇うとします。知的能力が高いことと、勤勉であることでは、どちらのほうが重要だと思いますか?」この場合、「勤勉であること」と答える人は、「知的能力が高いこと」と答える人の5倍近くにものぼる。自分が採用担当で、人工知能エンジニアを雇いたい場合に、「東京大学の博士課程出身で、こんなことができます」という人と、「とにかく独学で頑張った結果、こんなことができます」という人がいたら、「こんなこと」が同じレベルだとしたら、やっぱり前者を優先してしまうのではないかと。無意識のうちに「才能」の方を重要視してしまう。本当は、上で書いた通り、やり抜く力が強い方がより良い結果を出しやすい。著者は「達成」に関する論文を書いたそうです。その論文には、「達成」に至るまでの過程を説明する単純な方程式が示されているとのこと(図は自作して引用)。「達成」を得るには「努力」が2回影響する「才能」とは、努力によってスキルが上達する速さのこと。「スキル」は、「努力」によって培われる。「達成」は、習得したスキルを活用することによって表れる成果のことだ。才能をバネに努力すれば効率的にスキルが身につく。通常はこれが目立つので才能重視になるのでしょう。それだけではないというのが著者の主張だと思います。スキルを使ってさらに努力すること。これによって人は生産的になり、達成をつかめるのだと。「才能」と「努力」を区別して、「スキル」に対しても「努力」が必要だと考えるのが大事なようです。「情熱」と「粘り強さ」を発揮して目標を達成する方法ここで「グリットスコア」という「やり抜く力」の計測方法が出てきますが、ぜひ本を買うなどして確かめてみてください。「やり抜く力」を高めるにはどうすればよいか。著者はウォーレン・バフェット氏の発言を紹介して「優先順位を決めるための3段階方式」を示しています。仕事の目標を25個、紙に書き出す。自分にとってなにが重要かよく考え、もっとも重要な5つの目標にマルをつける(5個を超えてはならない)。マルをつけなかった20個の目標を目に焼き付ける。それらの目標には、今後は絶対に関わらないようにする。よけいなことに時間とエネルギーを取られてしまい、もっとも重要な目標に集中できなくなってしまう。これは「やらないこと」を決める作業ですね。「これらの目標は、共通の目標にどれくらい貢献するか」と考える。いう項目を追加し、目標をピラミッド形に描くことを推奨しています(図はカスタマイズ版を自作して引用)。左にいくほど重要な目標になるややもすれば中位の目標だらけになってしまいます。キモは、「最上位の目標」を決めることです。ピラミッドから外れる関係のない目標は削っていきます。何でも必死に頑張っても意味がないですから。この「中位の目標」が5個でよいと思います。中位の目標を達成するための具体的なTODOリストを「下位の目標」として記載すればOKだと思います。このピラミッドによって、すべての目標が関連性を持つことになります。スキルを伸ばす方法スキルを伸ばすには、最上位の目標に向かって努力を粘り強く続けるしかないと思います。それだけでは不十分です。効率よくスキルを高めるにはどうすればよいか。これに関して著者は次のようなヒントを書いています。practice)を行っている。ある一点に的を絞って、ストレッチ目標〔高めの目標〕を設定する。集中して、努力を惜しまずに、ストレッチ目標の達成を目指す。改善すべき点がわかったあとは、うまくできるまで何度でも繰り返し練習する。ストレッチ目標を達成したあとは、どうするのだろう?エキスパートたちは新たなストレッチ目標を設定し、弱点の克服に努める。小さな弱点の克服をこつこつと積む重ねていくことが、驚異的な熟練の境地に至る道なのだ。これをどう読み解くかは人それぞれだと思いますが、わたしは「改善」と「弱点克服」をコツコツとやっていことが鍵なのだろうなと感じました。自分は満遍なく全部やってしまうことが多いです。弱点克服に集中して、弱いところを潰していくように努力する方がより良いと、この本を受けて考えています。わたしはそのように、上記の引用部分を読み解きました。弱点は取り組むのが大変だから弱点になっている可能性が高いです。著者は「ラクな『練習』はいくら続けても意味がない」と言及しています。著者は日本語の「七転び八起き」という言葉が好きだそうです。その精神で努力し続けるようにしたいですね。この本のオススメ度スポーツ選手の話も出てきますが、頻繁に子供の教育の話が出てきます。いうか私の印象によく残っています。よって、前述したことの繰り返しですが、「子供の教育はどうすればよいか」と考えている人が、思考材料として読みたいというなら最適ではないかと思います。繰り返しますが、とかく人は努力ではなく、才能を優先します。「努力が足りなかったから」ではなく、「能力が足りなかったから」失敗したと思う生徒が多いのではないでしょうか。人の努力は見えにくいものです。能力のせいにしてしまう。「能力が低い」と考えた子どもたちは「無力感」にさいなまれるようになり、さらに努力(この場合は算数の勉強)をしなくなってしまいます。よって逆に成績が良かったときにも、能力・才能ではなく努力を褒めるべきです。頭良いね、さすが」ではなく、「よく努力したね、すばらしい」のように。このような「成長思考」「やり抜く力」を伸ばす表現が、本書の中でまとめられていますので、ぜひ購入して確かめてみてください。Julia※これはセミナー聴講時の個人的なノートをそのまま公開したものです。誤字誤植や勘違いがある可能性があるのでご了承ください。勉強会で、当たりました。オライリーさん提供とのことだったです。ありがとうございます!今日の勉強会でも話が出て、欲しいなと思ったところでした。※これはセミナー聴講時の個人的なノートをそのまま公開したものです。誤字誤植や勘違いがある可能性があるのでご了承ください。connpassモデル解釈の知識は浅かったので非常に良かったです。2時間でかなり詰め込んだ感じがあったので、One-dayイベントでこのテーマで行けるのかなと思いました。あとAutoML関連もよく知らないので、勉強会があるといいな。(テーマに関係ないけど、DLLabって最近、運営体制変わってきたのかなって思っている。実装し、実行してみた結果や感想について解説します。LIME、SHAP、AnchorsSHAPがオススメ、Anchorsはライブラリが未整備などの欠点がある画像データGrad-CAM、LIME、SHAPGrad-CAMがオススメ、LIMEは使いづらいテキストデータ(tf-idf)LIMEでまずまず機能するテキストデータ(BERT)Attentioninfluence:説明したいテストデータと最も良く似た訓練データを1つ探す手法。ついて、歴史とアルゴリズムを概観します。対するモデル解釈で気をつけるべきポイントもご紹介します。モデル解釈機能で解釈します。Explainerなど欠損値の補完がある。Transcribeが日本語対応して、もしかして精度高いのではないかと期待して、とあるセミナーのセッション「30分」(日本語)を自動「テープ起こし」してみたけど、次のような結果でした。単語単語でところどころ拾えているところはあるんだけど、使いものにはならないね。これを修正するよりは、手動でテープ起こしした方がまし。日本語の自動「書き起こし」はまだまだまともなものは出てこなさそうです。手動で書き起こしている最中に、自動「書き起こし」予測とかで入力を補助してもらえたりすると作業が効率化するんだろうか。書籍紹介1カ月前ぐらいに読んだ本です。Unlimitedで読めます(※2019/11/17時点)。あとAmazonだと単行本が買えなくなっています...買えるようになっていました(※2019/12/16時点)。2015/5/9オーディオブックの再生時間は6時間6分。内容としては、ノルウェーでオリンピック選手やトップクラス経営者を顧客にメンター(=仕事上の助言者)で活躍する著者「エリック・ベルトランド・ラーセン氏」による方法論を説明するもの。やれば人は100%の実力が出せるのかを、例を挙げながら説明しています。[実践篇]本番力をつけるという2部構成で、パート1で理論を学び、パート2であたかも著者にコンサルティングを受けてるかのような形で読める内容となっています。そのため、理論を自分自身にも応用しやすいかもしれません。以下、引用しながら、私自身が気に入った内容をまとめていきます。自分が思っているよりも、はるかに上に行けるのだ!とガツンとかましてきます。「ダントツの人」とそうでない人は何が違うのかという疑問に対して、それは驚くほどわずかな違いでしかなく、ひと言でいうと、日常の小さな『正しい決断』を下すのが上手なのだと説明。「ダントツの人」は、才能ではなく、小さな選択の積み重ねでできていると言っているわけです。自分に「正しく質問する」習慣をつけることが大切だそうです。朝起きたら「あと5分寝るか?」「今日は何をしようか?」など。いった質問をしたり回答をしたりするためには、自分自身がどんな価値観と欲求を持っているかを見つめ直す必要があります。最初にすべきなのは、己を知り、自分の価値観と欲求を知ることこれがこの本の根幹的なメッセージの一つなのだと諭しています。自分の価値観と欲求を知るには、まずは自分の「現在位置」をはっきりとさせる必要があります。当然でやっている人も多いと思いますが、まずは自分の人生全体を見つめ直し、その中で今の自分はどのあたりかを考えてみることが大事ですよね。人間は、本質的に変化を嫌う生きものだからこそ、変化を引き起こすには人生を俯瞰で見ることが大切。それによって正しい選択ができるようになります。それだけでなく、「急いで実施しよう」という意志力も生まれます。人生を俯瞰で見て、いつかは終わるという意識を持つことが大事です。成功に備える=意識のトレーニング価値観や欲求に基づく夢や目標が打ち立てられたら、そこに向けて努力していきます。いっても、不安や失敗への恐れなどが沸き上がってくるものです。それは人間が持つ自然な感情なわけですが、「ダントツの人」になるにはその感情をコントロールしていく必要があります。私が行うトレーニングのうち、20パーセントは最悪のシナリオへの備えであり、80パーセントは成功に備えるものであると答えています。不安に備える代案も用意しておけと。することで夢や目標に、より効果的に進めると著者は主張しています。目標を具体化するにはでは、その目標をどうやって設定すればよいのか。目標設定は企業が得意です。あなたが本気で自分を変えたいなら、まず、あなた個人を「ひとつの会社に見立てる」ことを試してほしい。重役会議にあてる時間をつくり、業務明細表を作成し、ゴールを決めて戦略計画を立てる。あなた自身の「理念」を決める。すると、よい目標を設定して、そこに到達するために必要なステップを踏むことが、より簡単になるだろう。目標に到達するためのプロセス著者は、目標に向かって進むためには、努力を「自動化」、つまり習慣化することが大切だと説きます。私はこの局面を「段取り中」と呼ぶ。あなたが目標にたどりつくまでに通過しなければならないすべての平日だ。目標へのプロセスは、地味で粘り強さが求められる局面です。目標を常に思い出し、自分が何と戦って、何を手に入れたいのかを、確認するのが大事で、週に一度は絶対にこれを確認すべきだとしています。自己啓発本では、よく張り紙するだの、目標を毎日見て確認するだの、があると思いますが、そういったたぐいのことはあらためて重要だということですね。どんな分野でも優秀になれるこの本で「1万時間の法則」というのを知りました。最近、オーディオブックで買いやすいので自己啓発本を何冊か読んだら、有名な話みたいでよく出てきます。グラッドウェルが著書のなかで何度も立ち戻っているのが「1万時間の法則」である。どんな分野でも成功の鍵を握るのは鍛錬であり、1万時間を費やせば、平凡な人間でも、特定の分野において世界レベルの能力を得られる、というのだ。1万時間はかなりの時間です。毎日10時間、目標に向かって努力すると、1000日(=2年と9カ月)、つまり3年もかかります。確かにそれだけ専念してやれれば、人より頭一つ飛び抜けられるんだろうなとは思います。この本は、目標を毎日意識して、長期に渡って自分を律しながら不屈の努力を粘り強く続けることの大切さを、色んな表現で説得してきます。それによって、「自分が思っているよりも、はるかに上に行けるのだ」と、自らの体験(序章の話)を通して力説しています。上記の内容に納得して、その概念や意識を自分の中にすり込みたいという人は買ってもよいと思います。内容は浅いなというか、(人生を俯瞰するとか目標設定とか)よくある話の印象で、この本自身がダントツではない気がします。アスリート寄りの内容も多く、パート2で「三大ツール」という手法が出てくるのですが普通の人には使いづらい気がします。「1万時間の法則」は気に入りました。基準が明確になって、努力しやすい気がするので。言葉一つなので、それを理由にあえて本を買うほどまでではないのかなと......。この本に関してはこういう評価です。はてなブログPro最近ではAI・機械学習・ディープラーニングなどに興味を持って、日々、技術情報を追いかけています。Web技術、IoTエッジデバイス技術、システム化&自動化なども好きです。Insider編集長をしています。RESERVED.(引用と私的使用以外の記事・画像及び情報の無断転載を禁じます)スターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。