＜数値目標＞
https://www.youtube.com/watch?v=rqCA-PAqcdE&list=PLrWxcegPNiyj-M05glrorpUrXekNDKejm&index=12
HSK4＃10～＃12 背了四十一分钟单词。
https://www.youtube.com/watch?v=46Ci7_fSDSY&list=PLPJh8_1ABGf8__S-OjKDIl0Zc6w4e9_f2&index=13
中国まる見え情報局,11～13. 二十二分钟。
https://www.youtube.com/watch?v=51mlx6T133c&t=30s
誰でも簡単!ネイティブ中国語専門チャンネル，听写四十八分钟句子
https://www.youtube.com/watch?v=Wfy-S8zg8xo
毎日中国語，0～100/500， 背了二十三分钟单词。
https://www.youtube.com/watch?v=s7PbtkNdbYE&list=PLo-JT3CVDIrFJWhHf0oDzTv_apIrAF70H&index=141
ズボラ中国語。十五分钟。一共两个小时九分钟。一共两个小时二十九分钟。
运动；爬山散步 4.2km， 6970步，10楼。
今日は昼から月１の通院。半日がかりで循環器内科と泌尿器科で僅か５分の診察。苦痛。いつまでもオンライン診療ができないのは医師会の抵抗がある。
それでいて診療報酬の増加を請求？！ 財政制度等審議会は医療の診療報酬について「マイナス改定にすべき」との意見が多数を占めたとか。
https://news.yahoo.co.jp/articles/204826a649dfe78dbd0970c87873017e191b8915
当然だ！ 典型的な既得権益集団！
＜油断＞
イランを敵に回すとこの地域から９割の原油を輸入する日本はやっていけない。70年代の「石油ショック」の反省がない。半世紀も放置したのは政府と国民が馬鹿だから！？
脱炭素は日本の場合、安全保障の問題。「自然に優しい」とかの問題ではない。風力わずか1％。潮力発電に至ってはゼロ。これらを早急に拡張、開発し、エネルギー自立する事こそ真の国防。あの中国ですら潮流発電を既にスタートしている。中国は既に風力も太陽光発電量も原発以上だそうだ。
目を覚ませ！日本‼️
＜野良猫＞
右耳カットの元オス野良猫が慣れてきた。隔日程度でやってきて、私が外にいるときは足元にやってスリスリする。近所の黒猫もある程度の距離を置いて逃げなくなった。
＜実地検分＞
最近、宇美神社の建物の構造と楠を確認しに来た。まず建物については正面に棟をのばす「流造：ながれつくり」。庇をつけて屋根を長くのばす構造。宇美神宮の場合、正面から見ると別の建物が前面に建てられている気がつかない。横に回らないといけない。
それと建物の下には子安石が敷き詰められている。
楠については境内の２つの楠は樹齢2,000年以上なので、先の『神社の起源と歴史』の著者の議論は説得力がない。私の知る限り殆どの神社の樹は楠で松を見たことがない。
＜イスラエルの未来は暗い＞
アウシュビッツの現代版。ハマスを抹殺してもユダヤ国家への憎しみは益々燃え上がるだけ、平和は決して来ない。
永遠に戦い続け、さまよい続ければ良い。日本はイスラエルから距離を置く方が無難。
＜データーベースとして＞
ユダヤ人1500万人の半分は米国在住、３割がイスラエル本国。
『AI入門講座』４
ランダムフォーレストという古典的な機械学習がある。これはタイタニック遭難の際の生存率計算問題で有名。つまり、男女、年齢、船室等級などで学習して、個々の生存率を予想するもの。
この応用編として、他の因子を様々に変えてその平均値＝多数決をとるものをランダムフォーレストという。例えば生存率にペットを飼っているとか（多分関係ない？）家族旅行かどうか（これは関係ありそう）等。
前回、２因子分析の場合を取り上げたが、
多次元解析も可能。この場合は「超平面」で「何となく」分割する。p166
図表５−12
原因と結果の組み合わせが少ない場合はマニュアルでも可能だが、数百以上となると人手では無理。そのためのアプリがある。これはAIの出番。p175
それとエクセルとかで列と行で解析出来るもの以外の「非構造化データー」がある。例えば図、音声、動画など。これらを扱うことが重要となる。p184
こうしたAIに学ばせる前のデーター処理が重要。つまり機械学習させるための処理こそがデーターサイエンティストの仕事。p189 この作業がAIでの解析の９割だとか。p193
具体的な内容の説明はなかったが、なんとなくわかる話。画像も音声もデジタルデーターだがこれを前処理しないとコンピュータには入力できないはず。
それと重要なデーターであるか、どうかの判断も必要だ。p200
例えば先のタイタニックの場合で言えば、「ペットの有無」と「家族旅行がどうか」等。
AIによる機械学習の場合、「過学習」が重要になる。p210
無関係な情報やノイズを除去してやること。機械学習では特に深刻だとか。p213
それで検証する作業を「交差検証」というらしい。つまりデーターの１つを除いたデーターを学習させて結果を調べる、それで誤差がどれだけかで成績表を付けるというもの。p214
図表７−２
これでモデルがどのくらい未知のデーターに適応するか、汎用力があるかを推定する。p215 これで成績が悪ければボツにするということか？
著者は「過学習」はAIの場合だけでなく、我々の日常でも問題になるという。
つまり、ある会社に就職するとその会社にだけ通じる文化に精通するが社会では無価値な人間＝会社人間になる。沢山実例が出てきそうだ（笑）