野口悠紀雄のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
ビットコインやブロックチェーンという言葉はよく聞いたことがある。しかし、その仕組みについてはこれまで興味もなく流してしまっていた。
そんな私にはぴったりの本でビットコインがどういう仕組みでどういう意味があるのかがよく分かった。
データの改ざんが出来ず、管理者も不在でよく、送金コストが格段に低下するし、少額取引でも世界中に送金が可能となる革新的な技術である。
その基礎となっているのがブロックチェーンという情報技術である。
この技術の記述は大まかなものだったので理系出身者としては少し物足りないものがあった。
しかし、この技術を使うことで、人々の暮らしが大きく変わってしまうほどの可能性が秘められていることが分かった。
特にシェアリングエコノミーとしてすでに広く利用されているUberやAirbnbなどは現在が過渡期で将来はこういった会社不在で自立型のサービスとして成り立っていく可能性があることは非常に興味深かった。 -
Posted by ブクログ
デフレ脱却目標は誤り。インフレ率を目標にしても、悪いインフレであれば、スタグフレーションになるだけ。
日本は、日銀が国債を買うので、マイナス金利で購入しても儲かる。
ドイツは、当座預金にマイナスの付利がつくので、マイナス金利の国債を買っても得になる。
デマンドインフレと、コストプッシュインフレの違い。
人手不足による賃金の上昇は、賃金総額が上がらなければコストプッシュになるだけ。
求人倍率が1を超えたのは、求人が増えたというより求職者が減ったため。
増えたのは、一時雇用と低賃金雇用。
医療と介護が膨張する。
医療改革＝自己負担率の引き上げ、資産保有を考慮する。
「なぜ大国は衰退するのか」
「マネーの進化史」
マネタイゼーションは、フランスのジョンローと同じ。
新しく製造業より生産性の高い産業が生まれなければ活性化しない。
日本と中国、ヨーロッパは製造業の割合が高いので、景気回復が遅れている。
アメリカは産業構造が違う。
イギリス経済の復活は、しえ増行ではなくサービス産業。
生産性が高いサービス産業は、雇用が少ない。＝ジョブレスリカバリー
日本では、高度サービス産業が区別されていない。 -
Posted by ブクログ
機械学習の手法として、以下のものがある。
①ニューラルネットワークによるディープラーニング
細分化された入力素子毎のデータ（画像読み取りの際のピクセル毎の色彩の値 等）を入力層で認識し、これを次の中間層に一定の係数（重み）をかけて送り、それを受け取った中間層がまた次の中間層に新たな重みをつけて送る ということを多層的に繰り返し、最終の出力層で結果を出力する。その答えが違えば、各階層の重み係数を補正していき、結果として正しい答えが出るような係数に修正していく。これを相当数の画像データについて繰り返し行えば、様々な画像を読み込んで、その被写体が何であるかを判定できるシステムができあがる（もちろん画像だけではなくて、音声等でも同じことができる）。
②回帰分析
ある原因と結果の因果関係を定量的に測定し、原因となる事象に新たな値を入れた場合の結果を予測する。例えば、過去の広告宣伝費と売上の関係を示す分布図から、それらの分布の傾向を最もよく表す近似線を引く方法であり、各要素の点と近似線の距離の二乗の和が最小になるような計算のもと、近似線の傾きや切片といったパラメーターを決めていく手法。原因となる変数が複数あるような場合の分析を重回帰分析という。
③決定木
分析したい目的のデータを目的変数とし、これに関係するいくつもの変数を選んでこれらを説明変数として、説明変数の項目毎に順次枝分かれした後に、各枝の末端における目的変数の値から、どの条件が、またはどの条件の組み合わせが目的変数に影響を与えているかを分析でき、ここから、新たな条件の組み合わせにおける結果を確率的に予測することができる。これを、枝分かれのさせかたや使用する変数組み合わせを変えたいくつものパターンで繰り返し行うことで、精度の高い分析と予測が可能になる。これをランダムフォレストという。
④サポートベクターマシン
ある要素の組み合わせの分布図、例えばリンゴとバナナで色と形の2つの要素の分布図において、リンゴとバナナの線引きを行う際に、境界に近いデータと境界線との距離を最大化するように境界線の傾きを決める考え方。
⑤ベイズアプローチ
複数の事象の発生確率や重なりあう確率を経験的、統計的に把握し、ここから、新たな事象の組み合わせの結果を予測するためのモデル。 -
購入済み既存の勉強を重視せよ
模倣なくして、発想なし、という事。
頭に詰め込んで、散歩する。そして、詰め込む時は時間を忘れて集中する。ただし、
これをしたからと言って、１００パーセント、発想出来るとは限らない。確率が上がる。それにかけて実行しては、と。
件ののびのび教育では、馬鹿になるだけで、いい発想なし、と。
kj法などは、新製品の名前を考案するには、役立つかも知れないが、学問や科学などでは無意味、と。
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Posted by ブクログ
ちょっと比喩や引用が文学的すぎてよくわからない。
聖書やシェイクスピアを普遍的な真理が学べるものとしているが、
「超整理法」のように、もうすこしテクニカルな内容でもよいのではないかとカンジタ。
・たくさん論点を上げてはならない。
自分の主張を支持するポイントをいくつもあげると、その中で最も弱い論点がピックアップされて批判される。
・注意を向けてもらうためにもっとも有効なのは「相手の名前」を呼ぶことである。
・「首が飛ぶかもしれないときに、髭の心配をしてどうする！」-七人の侍（黒沢明）-
・過ちは、必ず安心できる高さになってから起こるもの（徒然草）
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