花房君のmanaveeは今年の3月31日をもって終了していた。

教育格差を解消する事を目標としていたmanaveeが解散。
志半ばのリタイアはしんどかろう。
リクリートの受験サプリの登場もきっと影響したのだろう。
動画の講義の著作権は講師の先生にあると言う。ご本人が削除しなければ、今でもYOUTUBEにて、視聴可能と言う。お役立ちが見つかったら、また紹介します。乞うご期待。

遂にiPhoneを4Sから7へと機種変更を6年ぶりに致しました。

スティーブ・ジョブズの遺産、形見の４Sを7へとグレードアップした。
直接的には、ブラウザーのバージョンが余りに古くて、視聴したいコンテンツが視聴出来なくなるケースが急増したことによる。機種変更の手続きは意外に時間を取った。1時間30分。
費用は、現行より基本で2000円弱高めの出費となる。通信量は一カ月7GBまでとした。
今こうして新しいiPhoneで記事を書いているが、ストレスを感じさせない点は流石である。
操作性も相変わらず良い。愛用のアプリもサクサク作動してくれる。なくてはならない、手放せないツールになる事請け合いの携帯端末のiPhone。今後の製品も同じ様に発展させてください。それが創業者でありみんなを魅了して来たスティーブ・ジョブズへの手向けとなろう。

AIはなぜ急速に発展し始めたのか。

囲碁、将棋ソフトの強さが際立つ、今日この頃。
その強さの秘密は、学習理論(Learning theory)にある事をご存知だろうか？
その理論的と言うか、数学的背景にあるのが、再生核理論だ。
機械学習理論に支えられて、サポートベクターマシーン的なシステムが出来上がったと言える。
一般に高次元データの解析には、かつては主成分分析などの統計的な手段が用いられて来た。
それが、ここ20年ほどの間にそれまでのデータ分析とは逆向きの方向で問題を解決する道筋が誕生した。
一般に、困難は分割せよ、困難は場合は、次元をさげよ。これが定番だった。しかし、代数幾何で議論される特異点解消プログラムでは、こんな時、逆方向に議論を進める。議論に窮したら、次元を上げよ。特異点は次元を上げる事によって、解消される。正に、ブローアップすることによって特異点は解消されるのだ。データ分析をする場合の臨界条件をブローアップする事によって見つけようとするところに、発想の逆転があるのだ。
この分野ではMITと東工大が抜きん出た研究成果を上げている。近年になり東大その他でも研究者が増えた。
Googleその他は、こうした学習理論を活用してAIを実用化しているのだ。
学習理論はまだまだ発展途上の分野だ。多くの若き俊英の参加を望みたい。