＜機械学習やデータ解析を実施する方のための＞データの前処理ノウハウ
3月25日に情報機構さんにてセミナーを実施します。タイトルは、＜機械学習やデータ解析を実施する方のための＞データの前処理ノウハウ
これまで機械学習・データサイエンスのセミナーを実施してきましたが、そのなかで、モデルを作る手前の前処理が重要であり、その前処理について触れます。
ぜひ、ご参加ください。
バイトダンスとはいかなる企業か？ TiktokやToutiao運営でユニコーン世界一のワケ
いつもお世話になっているSBBITにバイトダンスの記事を寄稿させていただきました。以前、テンセントの記事を書いて以来になります。
たまに、「テンセントとかよく中国の記事書けるね？」と尋ねられることがあります。で、答えは「想像」です。「想像」といっても、フィクションではなく、これはアナリスト時代の経験が役に立ってます。
もう１０年以上も前ですが、アナリスト時代、先輩アナリストから「レポートを書く際は、自分が経営者になったつもりで書くべし」という教えが自分のベースになっていて、自分が経営者であれば、どこを強化して、どの課題を解決するか、こういったことを「想像」して、そこから外部資料などを突き合わせて、その仮説をブラッシュアップする。いってみれば、この「想像」はPDCAを回すことかもしれないですね。
で、この「想像」はいわゆる事業会社に転向してもきわめて有効な考え方で、たとえば、M&Aの場合、「相手はたぶんこの金額で稟議を通しているはずだから、このくらいの金額で合意できそうだ」といったネゴもこの考え方が役に立ってます。
が、この考え方には限界があって、いわゆる「敷衍」のアプローチのため、１を１０にはできますが、０を１にはできません。イノベーションのジレンマでいえば、前者が持続的イノベーション、後者が破壊的イノベーションでしょうか。だからこそ、０を１にできるアントレプレナーを心からリスペクトしています。バイトダンスもそんな０を１にしつつある稀有な会社だと思います。Take a Look!
4年ぶりくらいに携帯というよりはスマホを買い換えました。
いままでの買い替えもだいたいそれくらいのペースだったのですが、今回、買い替えで大きく変わった気がしました。
ひと言でいえば、スマホがどんどん生活の中心になっていることです。
4年前であれば、機種変更して、受け継ぐのは、電話番号、メール、音楽、アプリあたりでした。
で、そこから4年、モバイルＳｕｉｃａ、ＰａｙＰａｙのような決済サービス、銀行のワンタイムパスワードの移行など、スマホなくしては生活に支障をきたすレベルとも言えそうです。実際、機種変更して、モバイルＳｕｉｃａが止まって、復旧するまで、Ｓｕｉｃａを使えず、結構不便でした。
さて、これをどうとらえるか？
世の中、陰と陽があるように、良い部分と悪い部分があると思います。
まず、良い部分は生活が便利になったことです。たとえば、最近、いわゆる「書類」を持ち歩くことが減りました。必要な情報はスマホ・ＰＣに入っているので、紙で保有する必然性は減りました、という意味で、物理的なスペース削減効果もありますよね、これは本も同じと思います。いろいろなモノを持ち歩く必要がなく、スマホだけでよい、ミニマリストというかシンプルな生活が実現しつつあるように思います。
逆に、悪い部分は、やはり、便利な分、依存度があがることかもしれないです。当たり前ですが、スマホは24時間365日利用できることが前提です。が、何かしらの災害等で、この「前提」が崩れた場合、途轍もなく大きなダメージになります。機種変更の間、モバイルＳｕｉｃａが使えなくなったくらいでは、大きなダメージではないですが、スマホに入れていた家のカギが開かなくなった、あるいは、通信が断絶されて、連絡できなくなった、など起こりうる話と思います。
夏目漱石の門下生でもあり物理学者の寺田寅彦（１８７８年～１９３５年）は、こうした便利なインフラに依存して、それが崩れると大きなダメージを与えることについて「天災は忘れたころにやってくる」と警鐘を鳴らしました。彼の警鐘から100年近く経過した令和のいまでも、この警鐘は有効と言えそうです。
では、どうするか？
やはり、我々はもはや原始時代に戻れないように、スマホはいざとなったときのダメージが大きいからやめるという選択肢はないと思います。やはり、そういう大きなダメージがあることを受け入れて利用することと思います。テクノロジーは進歩しますが、ブラックボックスにしないように努力する、これも必要だと思いました。
さて、今から約２年前の２０１８年の正月、ふと、どれくらい１年間に本を読んでるのか記録をつけてみようと思い立ちました。で、いろいろサービス・アプリを試した結果、読書メーターのアプリでバーコードで読んだ本を登録して、年度ごとに本棚を作るという方法に行きつきました。（https://bookmeter.com/users/814464/bookcases）
で、年間読んだ本は２０１８年が９３冊、２０１９年が９４冊、１０年くらいだいたいこんなもんだと思います。とにもかくにも、読書の習慣を教えてくれた親、そして、競うように読んだ中高時代に感謝します。ジャンルはビジネス、評伝、小説、競馬系が多いですかね。入手チャネルは、１．ネット（メインはアマゾン、ただ、おすすめがイケてないので別途ルートを考え中、あとは、honto.jpの新刊リスト）、２．ブックオフなどの古本、３．リアル書店、４．著者・出版社等からの頂き物。ちなみに、本は買ってもコレクターではないので、半分くらい年末に売ります、最近はリコマースをつかってます。で、入手割合としては、２０１９年は圧倒的に３．リアル書店が減りました、まあ、書店が減ってるので仕方ないといえば仕方ない気もします。書店は減るのは仕方ないですが、何らかの形で活字文化は残ってほしいと切実に願います。
そして、２０１９年読んだ本で印象に残ったのはこの５冊。もしよかったらお正月の読書リストにでも！
１．FACTFULLNESS： これは問答無用に面白かったです、自分がいかに偏見のなかで生きているか気づかせてくれました。
２．ディープラーニング革命：今年は機械学習の本を上梓させていただき、この手の本をいろいろ読みましたが、これが一番でした。著者は、ディープラーニングの産みの親と言える方で、ディープラーニングの歴史、目指すところ、そして、その限界がとてもよく理解できました。
３．ホモ・デウス：人間がデータの力で増幅され、デウス（神）になるという意欲作。ホントかと思うかもしれないけど、サピエンスの著者らしくきちんとこれまでの歴史をレビューし、今後を考える、刺激的な一冊でした。
４．ザ・ロイヤルファミリー：競馬系ではこれが良かったです。この手の小説では宮本輝「優駿」が代表作ですが、この本は馬主・マネージャーが主人公で「継承」がテーマ。代を経て、継承する、これは学ぶところがありました。
５．経済学者の勉強術：勉強術のようなノウハウ本はあまり読まないのですが、これは面白かったです。「自分の好きな本を読むべし」という他愛ない結論ですが、根井先生の溢れんばかりの教養が全ページから伝わってきました。教養人の勉強法＋ケインズを中心とする近代経済学のさわりもあり、２度おいしい本でした。
２０２０年、また、新しい本との僥倖が愉しみです。
早いもので２０１９年も今日が仕事納めです。１年の最後の仕事日に締めくくるのが毎年の恒例なので、今年も。
２０１９年、２年前に網膜剥離でしんどかった時があったのですが、今年は病気系は特になく、１年を健康に過ごせたことに、まずは感謝です。そして、今年も様々な出会いがあり、そこから多くの学びがありました、一人一人お伝えできませんが、ありがとうございました！
そして、２０１９年、一番、印象に残ったことといえば、やはり、ラグビーワールドカップです。ラッキーなことに、９月２１日のオーストラリア・フィジー戦＠札幌の現地観戦もできました。
現地観戦以上に心に残ったのが、日本代表のスローガン「ワン・チーム」です。日本代表といっても、国籍も見た目も違うかもしれない、だけど、日本代表という「ワン・チーム」としてチームのために一丸となって戦う。
ラグビーという特殊なスポーツだからかもしれないですが、周りを見渡すと、会社の部同士で対立して会社として一丸となっていない、外人だからといって採用しないとか、どこかを特定するわけではありませんが、「ワンチーム」の対極って、日本ではよくありますよね。
お互いを尊重してチームとして戦う － 自分はこれをダイバーシティと思っているのですが、ラグビー日本代表はこれを教えてくれました。そして、今度は「ワン・チーム」を我々が実践しなくてはいけないと思いを強くしました。大事なことを教えてくれた日本代表に感謝です。
さて、２０２０年は、なんといっても東京オリンピックですね。どんな感動に巡りあえるのか、いまからワクワクしています。
情報機構さん主催のセミナーを3月9日に実施します。
機械学習、データ分析、いずれも同じですが、データから何かしらの意味を抽出するには、前処理（特徴変換）が欠かせません。
これまでいろいろな経験を活かして、このデータの前処理ノウハウについてセミナーをやらせていただきます。
気づかせるドラッガー式コンサルティング
11月 15th, 2019 | Posted by in 日々の思い | 長橋のつぶやき - (気づかせるドラッガー式コンサルティング はコメントを受け付けていません)さて、先日、ある方とお話しして、なるほど、と思ったことがあったのでシェアします。その方は、いろいろな会社のコンサルティングを受けているようでしたが、そのなかでコンサルティングのパターンがいくつかあると言います。
一番オーソドックスなのは、ソリューションを提示するケース。まあ、医者で例えれば、具合の悪い患者さんを診断して、原因を特定して、処方（手術、処方箋）するといったところでしょうか。会社でも、たとえば、業績の悪化という事象に対して、その要因を特定して、処方（リストラ、売り上げ拡大）するのは一般的ですよね。
一番ダメなのは、我田引水パターン、クライアントそっちのけで自社の製品・ソリューションにつなげる、これもシステム系だとあるあるですよね。ニーズもないまま、うちの製品買ってくださいといったヤツ。
で、最後に一番良かったのが、「気づかせる」コンサルティングだという。コンサルタントは、とくにソリューションも提示しなければ、売り込みもしない、ただ、クライアントの話を聞く。そして、聞くだけじゃなくて、いろいろ角度を変えて聞いたり、変化球を投げたりして、クライアントに「あ、そうなんだ」と気づかせる。
子供の教育と同じで、人から、ああだこうだ言われるよりも、自分で気づいたことを実行した方が、やる気になりますよね。ちなみに、かのピーター・ドラッガーもコンサルティングの際、まさにこの方式を実践していたといいます、なので、この方式を自分は勝手にドラッガー式コンサルティングと呼んでいます。
で、これはコンサルタント・クライアントの関係だけではなくて、同僚との関係、上司部下との関係、家庭との関係、コミュニケーション全般の話ですよね。自分の意見を押し付けるのではなくて、相手に気づかせる、常にこうありたいものです。
データサイエンス基礎講座2019＜実践アナリティクス編＞
10月 26th, 2019 | Posted by in 長橋のつぶやき - (データサイエンス基礎講座2019＜実践アナリティクス編＞ はコメントを受け付けていません)
12月12日、18日ともう5年近くもやらせていただいているインプレスさんとセミナーを実施します。
今回は、インテージさんのご協力もあり、実際のスマホアプリ接触データを利用したケーススタディを実施予定です。申し込み受付中です！
１０月１２日、台風１９号が東日本に大きな被害の爪あとを残しました。千曲川の氾濫等、今回、被災された方には一日も早い復興、日常生活への復帰を心からお祈り申し上げます。
さて、台風１９号で思ったのは、東京そして日本のresilienceです。resilienceは、日本語に訳しにくくて、回復力、対応力ですが、発生した事象に対して柔軟に対応・リカバーすること、強いて言えば、這い上がること、と理解しています。
たとえば、東京は４００年前、江戸として幕府の拠点になってから、川を中心に街を構築してきました。川はモノ・人を運ぶのに便利な反面、台風のような災害に影響を受け、ときには壊滅的な被害をうけます。そして、川に限らず、東京は何度も壊滅的な被害を受けました、関東大震災、東京大空襲、そして、最近では東日本大震災、「もうダメだ」と思ったときは何度もあったと思います。実際、自分も東日本大震災の計画停電はしんどかったです。でも、あきらめずにresilienceで何度も這い上がり、その田保に強くなってきました。
そして、企業も都市に似ていると思います。企業は長くやっていると「もうダメだ」という瞬間があります。でも、そうした艱難辛苦に逃げることなく正面から立ち向かい、あきらめずにresilienceで這い上がる、そうした会社は立ち直って、そして、強くなって、ちょっとやそっとのことじゃ潰れなくなると思います。
というわけで、resilience、何度も這い上がることが強くなる、そんなことを学びました
新著が出版されます、タイトルは「よくわかる最新機械学習の基本と仕組み」です。今週末くらいから書店に並ぶそうです。これで自分の著書はデジタル版も入れて11冊目になりました、「よく書くねぇ」、と人に言われますが、音楽とか絵とかがダメな自分にとって書くことは、自分を表現する唯一と言っていい手段なので、これからもニーズがある限り続けていきたいです。
で、今回はこれまでの蓄積もあるしすぐ終わるだろうと最初は高を括っていましたが、結局、今回もこれまでと同様もしくは最大の難産でした。去年の量子コンピュータでは、その過程を旅と表現しましたが、今回の機械学習は険しい山の登攀でした。機械学習の場合、ディープラーニングなど数学的に難しいトピックがあり、それを数学を使わず説明するには自分がハラオチするまで理解する必要があり、そのために原典の論文を読んだり、ソースコードを読んだり（これは長い間大学にいた賜物ですね、今更ながら感謝してます）して難所をクリアし、納得できるレベルまで辿り着きました。
この登攀過程は、本当に脳に汗をかくというくらいの経験で、土日は悩み考えすぎて、夢にも出てくるくらいでした。ただ、こうした悶絶も決して無駄ではなく、とくに今回はディープラーニングについて深く考える機会がありました。自分の結論は、ディープラーニングは、人間ならびに生物の脳をシミュレーション、広い意味で自然現象を利用したいわゆる自然コンピューティングという話と理解しました、ディープラーニングの結果がブラックボックスであることは、自然コンピューティングなので、ある意味当たり前なのかと。これまでの機械学習とディープラーニングのすみわけはできそうな気がしています。こうしたことをいろいろ考えて、難所を乗り越えた結果、ボリュームは前回の量子コンピュータの倍（３００ページ）くらいなりました、が、お値段は1800円（税抜）とこの手の本では割とお買い得感があると思います。
最後に登攀といっても、ソロクライマーのように一人で登るわけではなく、多くの方のご協力によるものです。ありがとうございました！この場を借りて深く御礼申し上げます。
次は白紙ですが、何か面白いテーマが見つかったら、チャンレジしたいと思います！
Copyright © 2024 All rights reserved.
Designed by 