私の記憶に強く残っている面接は3つ目のタイプで、それには名前がついていました。”King Chicken”（「鶏の王」）という名前です。これは、ニューヨークの某スタートアップに面接に行った時に出された問題でした。
作成者: シバタアキラ
統計学が最強の学問であるなどということが言われ、統計学チカラは広く認められ、そしてもてはやされているようです。私も長年統計学のチカラを強く信じ、そのチカラを使って世紀の大発見を行うための研究を行っていました。
でも世界は繰り返さない。世界は今とは違うものになる。そんな時に私達に必要とされるのは、統計学ではなく・・・
最近の勉強会などで知った感動的なディープラーニングの進化について。手書きのスタイルなんて、人間にだってなかなか学べたもんじゃありません。更に文字列から言語の特徴を学んじゃったり。圧倒的です。
生きることの天才は仕事と遊びの間に少しの境界も見出さない。労働と余暇、肉体と精神、学習と快楽、愛と宗教。その違いはすでに知覚すらされず、彼はただ人並外れたビジョンを追いかける。遊びか仕事かは他人に決めさせれば良い、彼は常に両方を行っているのだから。 L. P. Jacks
Color Classic II が EC2 になり、ExcelはSQLとTableauになり、データはKBからTBになっても、やってることは昔も今も同じ。数の中に隠れてるかもしれない、まだ誰も知らない秘密を見つけ出すことです。
ビッグデータを解析するためのアルゴリズムは人の名前を変え、地球の地形を変える。これからビッグデータはどのように世界を変えていくのか、考えるとドキドキします。
世界ではじめてアルゴリズムを機械上で動かすことによる実用性を認識した人物はエイダ・ラブレスというイギリス貴族の女性だと言われる。「かくして数学世界における、精神的なものと物質的なものだけでなく、理論的なものと実用的なものも、より親密で有効なつながりをお互いに持つに至るのである。」
まさに知性の勝利です。まだまだCPUが人間の脳を置き換える時代は程遠いということがわかりました。
PyData Tokyoは大企業・ベンチャー・学会など、幅広い場で活躍しているPythonistaの皆さんがバランスよく交流することでお互いを高め合い、最終的には「Python＋Dataを通じて、世界のPyDataエクスパートと繋がれるコミュニティーを作る」ことを目標にしています。
Nikkei BPさんとの連動分析。記事数に基づく話題性の高さと、多様性の観点から今年話題に登ったテクノロジーを、検証しました。今回の分析では既に業界IDでタグ付けされている過去記事を用い、ナイーブベイズという手法で単語レベルでのトピックモデルを機械学習した。