ソフトバンクが財政再建のために、ARMの株式をNVIDIAに売却する交渉が進んでいるという。
ARMにとってはよかったに違いない。そもそも、ソフトバンクはARMを買って何がしたかったのか。ARMだけでなく、とりあえず株価が上がりそうなものを手あたり次第買っていたにすぎない。
ソフトバンクの社員には気の毒だが、トップがトップなだけにどうにもならない。数年後とかにはそういえば、ソフトバンクなんていう会社があったなぁ といわれるかもしれない。
日本に、ちゃんとした起業家が出現しなくなって久しいが、若い才能の足をひっぱるのはいいかげんやめてほしい。
教師なし学習というのは、正解情報がないデータを分類する機械学習手法のことです。一般的にディープラーニングなどの学習では、異常なデータ正常なデータ であるとか、犬の画像、猫の画像というようにデータの意味といいますか、何のデータなのかが付与されていて、それを学んでゆくというやり方をします。
しかし、そういう都合のいいデータばかりがあるわけではなく、むしろほとんど正解で不正解データは１％かそれ以下しかないというようなことはよくあります。
またそもそも何も意味がないデータしかないということの方が多い。そこで、そういうデータを無理やりに何かの特徴で分類しグループ分けし、その分けられた結果から、それがどのような意味を持つのか、どう分類されるのかを検討するというのが教師なし学習です。
この本は、教師なし学習にフォーカスし、どういう手法があるか、どのように判定できるかをオムニバス的にみてゆくもので、教師あり学習でも使う手法も織り交ぜているので、復習としてはよい本です。
でも、元にしているデータがKaggleのクレジットカード不正に関するデータでほんのわずかだけ異常（不正）があるというものです。これでいろいろな手法で解説しているのはいいのですが、全くラベルがないデータではどう考え、判断していったらいいかは書かれていません。
研修やコンサルティングのご対応でいつも心がけていることは何かといえば、それは
プロフェッショナル
ということに尽きます。プロとしてのクオリティを落とさないためには普段＆不断の努力が欠かせないと思いますが、プロ意識ということでは長く記憶に残っているのが、ジャズトランペッターであった、ディジーガレスピーの言葉です。
あるインタビューでプロフェッショナルについて彼は次のように語っていた。
「プロというのは、このレベル（といいながら手のひらを目の高さまでかざし）よりどれだけ上の演奏ができるかである。もし、このレベルをキープできなくなったら、その時は人前で演奏できない」
自分はいつもこの精神を胸に刻んで毎回の仕事に臨もうと思っています。
