おやじから激怒メール
今日は木曜日。曇り。
5時起床。
6時過ぎには家を出て、会社。
今日は教育関係の取締役がお休みのため、もう今日はのんびりやろうと思って、
かつMy Wifiの充電切れでネットにも接続できないため、午前中は読書。
「失敗から学ぶRDBの正しい歩き方」は読了(祝)。「ディープラーニングと物理学」を一章読む。
でWifiの充電が終わったので、早速ネットに繋げて、決定木について調べ、
機械学習概要のパワポに追加。
明日はランダムフォレストに取り掛かるかなあ。
って思っていたら、おやじ(元上司で今アルバイト講師)から突然激怒のメールが来た。
以下、メール本文。
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言っちゃなんだけど左のモノ(機械学習)と
右のモノ(統計解析)の間なんてなことで悩んでるわけじゃなく、
このような技術や数学を社会で使ってもらえるようにするために、
何が足りないかを悩んでるわけで、
馬鹿にしてもらっちゃ困る。
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言っちゃなんだけど左のモノ(機械学習)と
右のモノ(統計解析)の間なんてなことで悩んでるわけじゃなく、
このような技術や数学を社会で使ってもらえるようにするために、
何が足りないかを悩んでるわけで、
馬鹿にしてもらっちゃ困る。
別のインターネットの記事も、そのような立場から、
「危険思想」を何とか理屈をつけて咀嚼しようとする、
20世紀初めのドイツで、ヒットラーを何とか擁護しようとした
ドイツロマン派の思考回路に過ぎない。
「危険思想」を何とか理屈をつけて咀嚼しようとする、
20世紀初めのドイツで、ヒットラーを何とか擁護しようとした
ドイツロマン派の思考回路に過ぎない。
数学を含めた言葉の危険性をどう理解するか、
もうちょっと悩んでよ。
もうちょっと悩んでよ。
少なくともネットの記事はその危険性をコメントしたうえで拡散させるくらいの
配慮はないと、付き合ってられない!
配慮はないと、付き合ってられない!
言っちゃなんだけど、RPAの方がずっと安全だよね。
使い方の危なさも直観できるじゃない。
使い方の危なさも直観できるじゃない。
なお、本件についての数式および言葉による反論は禁止します。
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とりあえず馬鹿にする意図はなかったと丁重にお詫びしといたけど、
メールで議論すると突然こういうことになるから、FaceToFaceで議論したいんですよね~。
こっちはただ単に冷静に議論して、自分になかった発見とか気づきとか得られればいいな
と思ってやっているんだけれど、挑発しているように受け取られちゃったのかなあ。
別に激怒するのは構わないだけど、ちゃんと自分の意見や主張を全部理路整然と話してほしいんだよなあ。
おやじの場合、昔からいつも1を知って10を知れ!みたいなところがあるから、
結局、何で怒ってるのかよく分からないんだよね。
何だか、モチベーション落ちてしまいました。。。苦笑。
っていう話を前の職場の尊敬する元直属の上司にSNSで話をしたら、”わかる!”って反応が返ってきて笑った。
定時退勤。
寝る。
【やることリストのタスク(軽減後)】
・SQLマスターになること&教えること&準備(11月まで伸びた)
・Python入門講座カリキュラム体系の再検討とスモールステップで行う講義の選定(これはASAP)
・子供向けScratchプログラミング教えること(8月下旬)&準備(メインからサブに交代)
【今日の読書】
・失敗から学ぶRDBの正しい歩き方 (Software Design plus) 曽根 壮大(読了(祝))
・スッキリわかるSQL入門 第2版 ドリル222問付き! (スッキリシリーズ) 中山清喬(P.234/479再読了)
・ディープラーニングと物理学 原理がわかる、応用ができる (KS物理専門書) 田中 章詞(P.209/282読了)
・線形性・固有値・テンソル <線形代数>応用への最短コース (KS理工学専門書) 原 啓介(P.26/160読了)
・機械学習スタートアップシリーズ これならわかる深層学習入門 (KS情報科学専門書) 瀧 雅人(P.199/330読了)
・工学系の関数解析 小川 英光(P.212/283読了)
・機械学習ガイドブック: RとPythonを使いこなす 櫻井 豊(P.55/258読了)
・Excelでわかる機械学習 超入門 -AIのモデルとアルゴリズムがわかる 涌井 良幸(P.84/244読了)
・ゆび1本ではじめるScratch 3.0かんたんプログラミング[超入門編] ジャムハウス編集部(P.52/143読了)
・みんなのR 第2版 Jared P. Lander(P.82/575読了)
・エントロピーの正体 アリー・ベン=ナイム(P.56/184読了)
・逆数学:定理から公理を「証明」する ジョン・スティルウェル(P.27/205読了)