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nakorakeの日記

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2018-11-18

数学ガールの秘密ノート/行列が描くもの

10:59 |

本日読了。

行列の本質的な意味とは、線形空間から線形空間への線形写像。前フリになかなかスッキリとした答えが出なかったが、最後にこの答えにたどり着くことでスッキリした。でも、そう読み取れる、というだけで、本の記述としては、あまりハッキリとは前フリを回収していない雰囲気ではあった。

逆行列が無いとは、線形写像がもとの線形空間を潰す(次元を下げる)ということ。1:1写像にならない。

the four GAFA 四騎士が創り変えた世界

10:56 |

先日読了。

この手の分厚い翻訳本の中では良書の部類。

GAFA各社をそれぞれ一言で言い表す。Amazonは物欲の神。Apple宗教、ぜいたくの神。Facebookはつながりの欲望の神。Googleは知の神。

覇権の8遺伝子。商品の差別化、ビジョンへの投資、世界展開、好感度、垂直統合AI、キャリアの箔付け、地の利。

NEXT GAFAアリババテスラ、ウーバー経営者がゲス)、ウォールマート、マイクロソフトAirbnbIBMワトソン)、キャリアやメディア企業。

GAFA以後の世界で生きるには。

「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法

10:49 |

先日読了。

良書。「データ分析の力 因果関係に迫る思考法」とほぼ同じテーマで同時期の書であり、ともに良書であるが、比較するとこちらは、論述のわかりやすさで、やや劣る。

ランダム化比較実験、差の差分析(パネル・データ分析)、操作変数法、回帰不連続デザイン(RDデサイン)、マッチング法などを紹介。

2018-11-04

読む力」と「地頭力」がいっきに身につく 東大読書

14:11 |

先日読了。

頭が良くなる読書の方法。仮設づくり。取材読み。整理読み。検証読み。議論読み。

こういう本を読んで、普通と思うか、なるほどと思うか、が分かれ目なんだろうなと、思う。

AI vs. 教科書が読めない子どもたち

14:09 |

先日読了。

良書。ベストセラー。東ロボくんプロジェクトを通して、AIにできること、できないことが分かった。単純にパターンマッチングすることはできる。意味を理解することはできない。そのため、AIが、ある程度以上に頭が良くなるのは、今の技術の延長線ではできない。シンギュラリティは来ない。

しかし、国立大学上位校に通う以外のほとんどの子供は、意味を理解して文章を読んでいない。RST: Reading Skill Testを開発して実施してみて初めて分かった驚愕の事実。すなわち、ほとんどの子供は、AIに勝てない。Aiに職を奪われる。

本書の概要は、著者のTEDの講演で、13分で速習可能。

2018-10-27

エンジニアリング組織論への招待 ~不確実性に向き合う思考と組織のリファクタリング

14:05 |

昨日読了。

良書。テーマが仕事術なのか組織論なのかはっきりしておらず、内容もあちこち飛んで散発的で統一感が無い。全体の関係性をとらえるシステム思考が大切と説いているわりには、この本がシステムになっていない。しかし、読み物としての個々のトピックのレベルは高い。アジャイルなチームについてのトピックが多く、タイトルは「アジャイル組織論」としたほうがぴったりする。

エンジニアリングの本質は不確実性の削減(=情報をうみだすこと)であり、コミュニケーション能力とはコミュニケーションの不確実性を減少させる能力である。

アジャイルなチームとは、「自己組織化がされた、ゴール認識が高くチーム全体をメンタリングしている(チームマスタリーを得る)状態、すなわち、理想状態にチームが向かうために、お互いにメンタリングし、不確実性に向き合い、減少させることができる状態」であり、アジャイル方法論とは、「チームマスタリーを得る方法論、すなわち組織学習の方法や考え方」であり、アジャイル開発とは「アジャイル方法論の1つの手法としての開発プロセス」のこと。ちなみに、アジャイル開発は大規模開発ほど効果を発揮するとのこと。

計画駆動型の開発は、初期に目的不確実性を減少させ(要件定義)、しかるのちに方法不確実性を減少させていく。スケジュール不安に対応するもので変化に弱い。アジャイル型開発は、目的不確実性と方法不確実性を同時に連携して減少させていく。マーケット不安とスケジュール不安の双方に対応するもので変化に強い。

不確実性をマネジメントするために、不安を見える化する(不安要因の明確化や、概念実証・プロトタイピング)、多点見積もりする、などをして、エージェンシー・スラックが発生することを防止する。スプリントごとのストーリーポイントの消化速度をヴェロシティとして測定し、後工程の予測精度をあげる。

2018-10-21

Hit Refresh(ヒット リフレッシュ) マイクロソフト再興とテクノロジーの未来

11:55 |

本日読了。

マイクロソフトCEOサティア・ナデラが、自身とマイクロソフトについて語る本。エッセイ集的な感じで統一テーマはわかりにくい。

フレネミー: 仲間に見せかけた敵

今後の技術: 複合現実、人工知能量子コンピュータ

経済成長= Σ(教育+イノベーション)×技術の活用度。技術が活用されることが必要。

Code writing is like writing poetry.

データ分析の力 因果関係に迫る思考法

11:13 |

先日読了。

かなりの良書。技術啓蒙書の見本のようなスタイルで、興味を維持しつつ読み進められ、新しい知識が身につく。

データの相関関係因果関係の違いと、因果関係を証明するための基本的な手法を説明。

因果関係は介入効果で判断する。介入グループと比較グループでの差異か介入効果。比較グループのデータを得るのをおろそかにしている実験が多い。

ランダム化比較実験(RCT: Randomized Controlled Trial)、RCTが不可能な場合の自然実験、自然実験の代表例としての、境界線を使うRDデサイン(例として高齢者医療費自己負担額と医療サービス利用の因果関係を、健保自己負担率が変わる年齢境界の変化で定量説明)、階段状の変化を使う集積分析(例として自動車重量税自動車重量の分布の因果関係定量説明)、複数期間のデータを使うパネル・データ分析(例として税制変更と移民因果関係定量説明)。

縦軸を対数でとると、小さい差では縦軸数値差が比率差になって便利。内的妥当性と外的妥当性。RCTは内的妥当性が非常に強いが、外的妥当性は弱い。RDデサインと集積分析は内的妥当性はそこそこだが、外的妥当性は境界付近に限定。パネル・データ分析は内的妥当性は弱いが、外的妥当性は強く、介入グループ全体で成立する。

データ分析の限界、データ自体に問題がある(RCTを行う上できちんと乱択されていない等)、外的妥当性、出版バイアス(面白い結果のみ論文化される)やパートナーシップバイアス(実験パートナーの能力や意向が影響)、介入の波及効果が比較グループにも及んでいる、一般均衡すなわち介入効果が長期的には打ち消す効果が出てしまう。

参考図書、原因と結果の経済学、実証分析のための計量経済学計量経済学第一歩、実証分析入門、Wooldbridge: Introductory econometris: A modern approach.

2018-10-14

2018年7-9月ベスト5

14:45 |

該当期間のエントリーからベスト5を選んでみた。

1位 エンジニアのための理論でわかるデザイン入門

斬新な切り口で、デザインとはアートではなくエンジニアリングであることを示した良書。

2位 さよなら、インターネット――GDPRはネットとデータをどう変えるのか

3位 改訂新版 ロボットは東大に入れるか

改訂新版 ロボットは東大に入れるか (よりみちパン! セ)

改訂新版 ロボットは東大に入れるか (よりみちパン! セ)

4位 超有名進学校生の数学的発想力 ~日本最高峰の頭脳に迫る~

5位 わかったつもり 読解力がつかない本当の原因