こちらもほのめかし？ (2019/08/29 20:45:59)

最近在野研究についての本を予約したのが筒抜けに？

ほのめかし？ (2019/08/29 20:41:50)

こちらが先に表示されていました

高周波騒音(超音波/電磁波/放射線？)は継続中なので難聴と軽度認知症は気になります

Screenshot (2019/08/29 20:40:45)

こちらが表示されました

いろんな体型の骨格模型ってありますか？

学校にある骨格模型などもモデル化されているので。ワタシは何を言いたいのでしょうか？

シリコンバレーのデータサイエンティストについて

データサイエンティストとしてシリコンバレーで応募するにはHarvard、 Stanford、Columbiaの統計PhD に加えて実務経験２年という要件を満たさないと書類選考で落ちる可能性があるそうです。



ワタシが勉強中なのはスクリーンショットのツイートのように姿勢の画像解析のディープラーニングで日常生活の質の向上に資することなのでそもそも複雑な数理モデルを自分で考えるなどワタシの知能指数でできるはずもなく今後使いやすく進化していくパッケージを活用するための知識のインプットなので高度な数理モデルを自動生成してくれるパッケージの発売待ちです



とはいえ数理モデルの信頼性を担保するには元データをどのように作成、下処理するかという点も非常に重要で、ここが的外れだとどんなに優れた数理モデルパッケージでもどうにもならないということになります。


人間の姿勢は立体ですが画像データにするというのは２次元情報に変換するということで人間の視覚の特性、カメラの光学特性とデータ処理も関わっていて測定方法と測定技術の特性もカバーしないといけません。



またディープラーニングに使用する現状のPCの能力でどこまでできるかという制約もあります。20年以上前、Windows PCが普及して普通の人でも簡単に操作できるようになったものの当時はダイヤルアップ接続でアナログ電話回線だったので通信速度は遅くダウンロードに30分などということもありました。画像や動画を編集したりしようとすれば50万以上する上位スペックモデル推奨でした。ディープラーニングではCPUではなくGPU搭載のゲーミングPCなどのスペックが推奨されたりもしております。画像データの処理能力により切り捨てる情報も出てきそうです。




そういうわけで姿勢については画像解析で完結するとも考えにくいので今後の測定技術の進化に依存する面もありとりあえず画像解析という位置付けになります。



数理モデルがどのように活用されているのか検索したら計量経済学や数量政治学なども。そこで思い出したのが大学時代のゼミの先生が日本の選挙分析の初期に活躍された方で30年以上前ですからfortrunでいろいろやっていらしたのを思い出したという。当然先生はそういうレベルの知能の方だったので一般人との違いについては認識しております。



とはいえ技術の進化でパソコンも一般人でも扱えるようになり、さらにスマホなど小型化したことで日常での活動については30年前のfortrunとは隔世の差があり自動車や家電なども含めて30年前とは別世界ですよね。

2019-08-29 00:55:15

今夜も高周波騒音(超音波/電磁波/放射線？)が頭に響くという状況です

それからへんな出来事としては夫のスマホにFX取引の営業メールが入るそうです。