Math meets datascience
- 2. ? いわゆる「データサイエンティスト」 ? 某データ分析企業勤務 ? 佐野くんの先輩 ? @hoxosh （タコの絵のひと） ? 数理学博士から就職 ? 何でも不器用にこなし、特に数学が得意 ? データ分析の本をちょっと翻訳した ? KDDCUP2015というデータ分析コンペで世界2位！ ? ITLeadersというところに連載した http://it.impressbm.co.jp/articles/-/12969 ? 人狼知能ミニ大会というもので優勝した http://aiwolf.org/
- 3. ? 大義名分は「Feynman経路積分の数学的な定式化」 ? すごく振動する関数（の関数）を、AからBに至るすべての pathについて平行移動不変な積分をするとシュレディンガー 方程式の基本解ができる ? どこが難しいか（面白いか） ? １．振動するものに数学はとても弱い ? ２．Pathの空間は無限次元空間で、いろんなものがコンパク トでなくて詰む、例えばLebesgue測度がない 絶対可積分は甘え コンパクト近傍は甘え
- 4. ? １．振動するものに数学はとても弱い、だけちょっと説明 ? 例題１： S1 = -1+1-1+1-1+1-1+ ??? ＝ ？ ? 例題２： S2 = -1+2-3+4-5+6-7+ ??? ＝ ？ ? 学生のときに閃いたことは、(0.25, 0.50, 0.25)と合成積を とると、S1 = -0.5, S2 = -0.25 ? S3 = 1+2+3+4+5+6+7+ ??? とおくと、 S2+S3 = 4+8+12+16+ ??? = 4*S3 よって、 S3 = -1/12 ゼータの計算ができた！
- 5. ? 「データサイエンティスト」はセクシーらしいね ? あと「人工知能」すごいらしいね ? 数学はデータ分析の役に立つ ? プログラミングもできるとさらに強い ? データ分析ができるとこういう楽しい問題がある ? 結論：数学の人がデータ分析やるとたぶん楽しい ? だからみなさんもやってみてください
- 6. ? これは違う、自信を持って言える ? やってることはかなり地味 ? 経営層から見たらもしかしたらセクシーかもしれないけど ? ビジネスを数字で、客観的?合理的にみて、改善するというの は、まあ本来当たり前のこと ? データサイエンティストはそのとき使う武器がデータ?データ 分析であるだけ ? 集計されたExcelではなくて、その元のデータを自由にさわる ? 世の中の需要はかなりあると思う ? ちょっとデモ
- 7. ? これはわからない ? 個人的には、もしすごい人工知能ができたら、ものすごく無関心? 消極的に滅ぼされるかもと思っている ? いま新聞をにぎわせているAIはそういうものではない ? どうやら人は自分にはよくわからないプログラムを「AI」と呼びたくなるら しい ? 強いAIと弱いAI ? 明確な定義はないけど、特定のことに強いのが弱いAI ? データ分析の結果できるものは弱いAI ? 知性?自我?意識とかをもっているようにしか見えないのが強いAI ? 作る立場からすると、さわっているうちにどんどん弱いAIに見えてく るというジレンマ???
- 8. ? 数学は多少は必要 ? それ以上に、数学者が持って いる素養がデータ分析にとて もマッチする ? 特にHacker Mindsetと Scientific Method ? これらはサラリーマンが身に付 けるのはとても大変 ? プログラムができて、コミュ ニケーションがちゃんと取 れて、数学ができると強い
- 9. ? マリオをクリアする人工知能（？） ? もともと親会社にいたtomomoto_factoryさんのネタ ? DeepMindという会社がAtariでやったことで有名 ? AlphaGoの会社 ? 画像とマリオの残機を入力して、ゼロからスタートして何度も 何度もプレイするうちに強化学習によってだんだん賢くなるも のを作りたい ? 目標は1-4クリア ? ゼロの状態のデモ
- 10. ? 人狼をする人工知能 ? 人狼ゲームは人狼陣営（嘘つき）と人間陣営に分かれて、人 狼は村人を騙す、村人は嘘つきを探すゲーム ? 人狼ゲームの特徴 ? チェスや将棋、囲碁のような完全情報ゲームではない ? 対戦相手とのコミュニケーションが必要 ? 例えば合意形成 ? 「騙される」って実はすごい知性 ? 行動をもとに推定するだけなら意外と簡単 ? デモ