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計算機科学者とは、壊れていないものを修理する人々のことである
個人的には (スコア:1)
Re:個人的には (スコア:1)
しょうか? 分析の価値のある素データなのか疑問ですけど...
パーソナルデータマイニングの需要はあると思っていて、だいぶ
長いこと準備にかかっている製品には、その機能は入っています。
それで市場の様子を見ようかなと(^^)。
何年も前から、いろいろ探してみたりしているのですが、最近は
やっぱ google が一番かもと思ったりしています(^^;。
まぁ、10 年くらい前(もっと前だっけ?)に Mosaic で感じたこと
は間違いじゃなかったというわけです。
Re:個人的には (スコア:1)
趣味と実益を兼ねてるんでやたらとでかいんですが、普通に投資しようと思えば5年くらいのデータで充分だと思います。それだと、大証やJASDAQに上場してる銘柄や上場投資信託、出資証券をあわせて600万レコードくらいになります。現状では銘柄ごとのローソクを表示するだけとかですけど、ブラックショールズで過去五年間に現物とオプション価格の乖離が最も激しい銘柄を探す･･･なんてことを始めたらAlphaが必要になりそうな(まあ、普通個人レベルではやらないと思いますが）
株価のデータは別としても、全文検索の需要って掘り起こせば結構あるんじゃないかな、と思います。AppleがSherlockをMacOSに搭載したときなんかもそうだと思うんですが、コンピューターを利用するときの思考の自由度なんてものが劇的に変化したりとか。例えば、単純な全文検索じゃなくて、文書に使用される語や文の類似性をバッチ処理でベクトル化したインデクサを生成したりなんかも、デスクトップレベルで行えると面白いと思いますし、もっと処理能力が上がれば文の比喩解釈の計算モデルを用いて、もっと精度の高いスコアリングができそうな気がしますし
でも、結局のところとんでもなく早いCPUを積んだマシーンを我が物にしたい、ってのが大きかったりして（ぉ
Re:個人的には (スコア:2, 興味深い)
思考の自由度を変える、という意味では
a)これまで計算速度が現実的でなかったために実現できなかったアルゴリズムが使用できるようになる
単純検索＞インデクサを使った粗い類似検索＞関連性理論における比喩解釈計算モデルを応用したより高度な類似文献検索＞？
b)動的検索
静的で適当なインデクサによる検索＞完全なインデクサによる全文検索＞動的な全文検索
c)操作性の向上
自然文検索、会話型検索、エージェント指向、煩雑なデータソースの指定の必要のない単一のデータソースからの検索
なんてのでしょうか？