千葉敏生のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
ネタバレひらめきとは、一瞬のものだが、
それを導き、かつ活かすのは、一朝一夕でできるものではない。魔法なんてない。人脈大事、環境大事、普段の積み重ね大事。切磋琢磨大事。そういう話かな？
著者のふんだんな取材に基づいた、実例がいっぱいあがっていたけれど、かなり読み飛ばしてしまっているけれど、ピクルスのアイスのくだりはちょっとした衝撃でした。
あの「危険な情事」が、試写での反応で、ラストを変更した、というエピソードも興味深かったです。
インプット大事。アウトプット大事。
トライ＆エラー大事。
成功の習慣化、は、某バレー漫画で
心に残った言葉だけど、
この本を読んで、思い出しました。
そのままの単語 -
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Posted by ブクログ
問題を出発点にしない。人間・共感を出発点に。
過激なcollaboration
ライブデザインのmindset
・好奇心
・行動主義
・視点の転換
・人生はprocessだと認識
・過激なcollaboration
対処不能な重力問題
現状把握 ・健康・仕事・遊び・愛
人生の一貫性
必ずしも行く先はわからないが、今が正しい道かどうかはわかる
行動記録とその考察
zoom in もっと詳しく
AEIOUメソッド
・activity
・environment
・interaction
・object
・user
ハイライン グロクする
エンジニアの視点 収束的思考
デザイナーの視点 -
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Posted by ブクログ
AI研究者が、AIの振る舞いについて述べた本です。
AIについての解説書、というよりも、AIに様々な機械学習をさせた結果を共有します、という姿勢で書かれた本だと思いました（もともとは著者によるブログで、それが本になったようです）。
もともとがブログなせいか、同じようなネタも多く、クドイ印象です。
そして、とくに前半は、「ゴキブリ」という単語がやたらと出てきて、読んでいて、あまり気持ちのいい本ではないように思いました。
得るものはあまりありませんでしたが、「AIは、課題が狭いほど、人間が意図した通りの振る舞いをする可能性が高い」こと、それゆえ「汎用AIをつくるのは、とてつもなく難しい」こと、 -
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Posted by ブクログ
ポアソン分布は、散らばって起きて最小回数が０回であるような事象。右に歪んだ分布。平均値は中央値よりも右側にある。
得点差は正規分布に近いが、得点数はポアソン分布に近い。
平均と上限を入れてポアソン分布が計算できる。
平均値が高くなると正規分布に近くなる。
大数の法則と少数の法則。
巨大な標本では平均値に近づく。標本が小さいと誤った結論を出しやすい。
利用可能性バイアス＝思い出せる直近の類例に基づいて判断しやすい。
サンクトペテルブルクの宝くじのパラドックス＝期待値ではなく効用で説明できる。最初に払う金額を失う効用のほうが、儲かる分の効用より高い。
モンテカルロの誤謬と平均への回帰を分けて考え -
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