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Harada Kei
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芝浦工業大学の数理科学研究会イベントでの公演資料
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Math meets datascience
1.
2016/11/6 原田 慧 KEI HARADA
2.
いわゆる「データサイエンティスト」 ◦ 某データ分析企業勤務 ◦
佐野くんの先輩 ◦ @hoxosh (タコの絵のひと) 数理学博士から就職 ◦ 何でも不器用にこなし、特に数学が得意 ◦ データ分析の本をちょっと翻訳した ◦ KDDCUP2015というデータ分析コンペで世界2位! ITLeadersというところに連載した http://it.impressbm.co.jp/articles/-/12969 ◦ 人狼知能ミニ大会というもので優勝した http://aiwolf.org/
3.
大義名分は「Feynman経路積分の数学的な定式化」 ◦ すごく振動する関数(の関数)を、AからBに至るすべての pathについて平行移動不変な積分をするとシュレディンガー 方程式の基本解ができる
どこが難しいか(面白いか) ◦ 1.振動するものに数学はとても弱い ◦ 2.Pathの空間は無限次元空間で、いろんなものがコンパク トでなくて詰む、例えばLebesgue測度がない 絶対可積分は甘え コンパクト近傍は甘え
4.
◦ 1.振動するものに数学はとても弱い、だけちょっと説明 ◦ 例題1:
S1 = -1+1-1+1-1+1-1+ ・・・ = ? ◦ 例題2: S2 = -1+2-3+4-5+6-7+ ・・・ = ? ◦ 学生のときに閃いたことは、(0.25, 0.50, 0.25)と合成積を とると、S1 = -0.5, S2 = -0.25 ◦ S3 = 1+2+3+4+5+6+7+ ・・・ とおくと、 S2+S3 = 4+8+12+16+ ・・・ = 4*S3 よって、 S3 = -1/12 ゼータの計算ができた!
5.
「データサイエンティスト」はセクシーらしいね ◦ あと「人工知能」すごいらしいね
数学はデータ分析の役に立つ ◦ プログラミングもできるとさらに強い データ分析ができるとこういう楽しい問題がある 結論:数学の人がデータ分析やるとたぶん楽しい ◦ だからみなさんもやってみてください
6.
これは違う、自信を持って言える ◦ やってることはかなり地味
経営層から見たらもしかしたらセクシーかもしれないけど ◦ ビジネスを数字で、客観的・合理的にみて、改善するというの は、まあ本来当たり前のこと ◦ データサイエンティストはそのとき使う武器がデータ・データ 分析であるだけ 集計されたExcelではなくて、その元のデータを自由にさわる 世の中の需要はかなりあると思う ◦ ちょっとデモ
7.
これはわからない ◦ 個人的には、もしすごい人工知能ができたら、ものすごく無関心・ 消極的に滅ぼされるかもと思っている ◦
いま新聞をにぎわせているAIはそういうものではない どうやら人は自分にはよくわからないプログラムを「AI」と呼びたくなるら しい 強いAIと弱いAI ◦ 明確な定義はないけど、特定のことに強いのが弱いAI データ分析の結果できるものは弱いAI ◦ 知性・自我・意識とかをもっているようにしか見えないのが強いAI ◦ 作る立場からすると、さわっているうちにどんどん弱いAIに見えてく るというジレンマ・・・
8.
数学は多少は必要 ◦ それ以上に、数学者が持って いる素養がデータ分析にとて もマッチする ◦
特にHacker Mindsetと Scientific Method これらはサラリーマンが身に付 けるのはとても大変 プログラムができて、コミュ ニケーションがちゃんと取 れて、数学ができると強い
9.
マリオをクリアする人工知能(?) ◦ もともと親会社にいたtomomoto_factoryさんのネタ
DeepMindという会社がAtariでやったことで有名 AlphaGoの会社 ◦ 画像とマリオの残機を入力して、ゼロからスタートして何度も 何度もプレイするうちに強化学習によってだんだん賢くなるも のを作りたい 目標は1-4クリア ◦ ゼロの状態のデモ
10.
人狼をする人工知能 ◦ 人狼ゲームは人狼陣営(嘘つき)と人間陣営に分かれて、人 狼は村人を騙す、村人は嘘つきを探すゲーム
人狼ゲームの特徴 ◦ チェスや将棋、囲碁のような完全情報ゲームではない ◦ 対戦相手とのコミュニケーションが必要 例えば合意形成 ◦ 「騙される」って実はすごい知性 行動をもとに推定するだけなら意外と簡単 ◦ デモ
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