ナイーブ な 考え は 捨てろ。 「ナイーブ」という意味ではない「naive」の正しい意味と使い方

naive(ナイーブ)の正しい意味とは?語源・類語・使い方もあわせて紹介!(2ページ目)

ナイーブ な 考え は 捨てろ

ポリオウイル 小児麻痺 急性灰白髄膜炎 の病因ウイルス ノロウイルス 細菌性急性胃腸炎を 引き起こすウイルス インフルエンザウイルス ロタウイルス 乳児下痢症・嘔吐下痢症 の原因 (1)ウイルスと臓器(ぞうき)障害について それぞれのウイルスは、それぞれ、くっつきやすい臓器が異なります。 つまり、ロタやノロウイルスは、腸内に住み着きやすいです。 インフルエンザウイルスは、気管支・のどの粘膜,心臓にくっつきやすいです。 肝臓、腎臓の臓器には、なかなかくっつきません。 従来の季節型インフルエンザウイルスと異なり、新型インフルエンザウイルスは、肺にも悪さをするようです。 HB(B型)とかHC C型)ウイルスは、主に、肝臓を悪くしますが、ほかの臓器に影響ありません。 1〜2歳で、風邪症状で発見されるRSウイルスは、呼吸器に影響ありますが、他の臓器に悪さはしません。 (2)ここで、ウイルスの大きさを見てみましょう インフルエンザウイルスが気管上皮細胞に接します。 気管上皮細胞はウイルスに結合しやすい細胞膜を持つため、ウイルスを細胞内に取りこみます。 他の異物(いぶつ)もウイルスと同じように、取りこまれることがあります。 細胞内で、ウイルスはエンドソームという小さな袋(ふくろ)に閉じこめられます。 多くの場合、ここで取りこまれたものは分解されますが、ウイルスは分解されず細胞内に出ていきます。 ウイルスを形作る遺伝子(いでんし)が核に移動し、核内で、ウイルス自体の遺伝子がたくさん作られ、ウイルスの蛋白質を作るmRNAも作られます。 mRNAの働きでウイルスの蛋白質がたくさん作られます。 たくさん作られたウイルス遺伝子と蛋白質は、細胞膜に移動します.. 細胞膜にウイルスの蛋白質がくっつき、遺伝子を取り囲み、細胞からでていきます。 出芽(しゅつが)と言います。 体細胞内から、インフルエンザウイルスがでていく様子です。 出典元:東京大学医科学研究所感染症国際研究センター 野田岳志、河岡義裕先生 感染・炎症・免疫 医薬の門社 winter vol. p 40 多数のウイルスが細胞内からでていくところを邪魔する薬です。 (4)次に、樹状細胞が、ウイルスを取りこむ仕組みをアニメで簡単に見てみましょう。 思い出そう。 緑色の丸いものが、ウイルスに感染し死んだ細胞です。 当然、細胞が死んでいるためウイルスは増えません。 その残りかすを茶色で示しました。 取りこまれたウイルスの変化を見て下さい。 同じ樹状細胞で、ナイーブキラーT細胞が 反応する。 元気になったキラーT細胞はウイルスに傷害された細胞をやっつける。 ウイルスも増殖できない。 5 MHCクラス1分子とMHCクラス2分子の違いはなんでしょうか。 なぜ細胞によって、違うのでしょうか。 難しい話しです。 からだのほぼすべての細胞には、その人特有のMHCクラス1分子という目印があります。 これは他人の細胞と区別する指紋(しもん)の様なものです。 ウイルスが増殖した細胞は役に立たないため、処理されます。 このとき、キラーT細胞がMHCクラス1分子を目印に処理します。 一方、樹状細胞のように、ウイルスなどの異物、つまり、抗原をキャッチする細胞は、ウイルスが増殖できないシステムを細胞内に持っています。 また、樹状細胞は、MHCクラス2分子という目印を持つことで、キラーT細胞と反応せず、ヘルパーT細胞と反応することができます。 樹状細胞にくっつき元気になったヘルパーT細胞は、キラーT細胞を元気づけます。 このように、MHCクラス1分子とMHCクラス2分子の違いが、細胞の役割を表しています。 抗原と抗体の反応が続き、体が元気を取り戻したとき、樹状細胞のMHCクラス1分子に、キラーT細胞もくっつきます。 樹状細胞は、死にます。 免疫の反応が終わるわけです。

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体力消費も2倍

ナイーブ な 考え は 捨てろ

自然言語処理のおいて、迷惑メールの識別などで有名なナイーブベイズを用いた、テキストデータの識別手法について、実装・解説します。 本シリーズでは、Pythonを使用して機械学習を実装する方法を解説します。 各アルゴリズムの数式だけでなく、その心、意図を解説していきたいと考えています。 ナイーブベイズは、以下のscikit-learnマップの黒矢印に対応します。 今回扱うデータはlivedoorのニュースコーパスから取得した7367個のニュース記事です。 各ニュースは、トピックニュース、Sports Watch、ITライフハック、家電チャネル、MOVIE ENTER、独女通信、エスマックス、livedoor HOMME、Peachyの9カテゴリのいずれかに属しています。 今回やりたいことは、このニュース記事を学習データとテストデータに分けて、ナイーブベイズにより識別器を作成し、テストデータのニュース記事を入力したときに、そのニュース記事が9つのカテゴリのどれに属するのかを判定することです。 そのためには、時系列データのように、テキストデータを扱いやすい数値データへと変換する必要があります。 そこで今回はまず、テキストデータを名詞や動詞、形容詞、助詞などに分けます。 これを形態素解析や、分かち書きと呼びます。 次に学習データの各単語をナンバリングしていきます。 そして各ニュース記事に対して、記事内でのそれぞれの単語の出現数を要素に持つベクトルを生成します。 もし学習データに含まれる単語の数が1万個であれば、1万次元のベクトルとなり、その単語が出現した回数が格納されます。 最後に、この1万次元のベクトルたちをナイーブベイズで分類するという流れを行います。 from janome. append w res. wakati" if os. path. path. append cnt Y. read. path. MultinominalNBはナイーブベイズ手法のうちの多項分布を使用したナイーブベイズを指定しています。 alphaは学習時に出てこなかった単語が、テストデータの記事に出てきたときに、生成確率が0になるのを避けるための調整パラメータです。 ちょっと分かりにくいですが、学習データ全てに、「機械学習」という言葉が一切出てこなかった場合に、テストデータに「機械学習」が入った文章はどのクラスに属する確率も0になってしまいます。 それを避けるための微小値です。 今はTrueなので、偏りがあった場合に考慮しています。 ナイーブベイズの心 正確な情報は以下をご覧ください。 英語のnaiveにはそういう意味もあります。 何に対して先入観がないかというと、 「特徴ベクトルの各要素間に事前知識がなく独立だと仮定する」という意味です。 ちょっと難しくなったので丁寧に説明します。 いまテキスト分類において、文章が単語ごとのベクトルになっています。 ベクトルの要素(各次元)はひとつの単語を現しています。 もしニュースのなかでiPhoneという単語があったとすると、Appleという単語も同じニュースの中で出てくる確率が高いと思われます。 それは私たちがiPhoneはAppleが作っているという事前知識を持っているからです。 こうした事前知識を考慮せず、iPhoneという単語があろうと、なかろうと、同じニュースのなかで、Appleという単語が出現する確率は同じである (つまりiPhoneとAppleという単語は独立である) と仮定することがナイーブベイズのnaiveの意味するところです。 これさえ分かれば、あとはニュース記事をベイズ推定に従って分類するだけです。 ベイズ推定とか難しそうですが、今回の多項分布の場合はとても単純です。 例えばラベル1の学習データにiPhoneという言葉が15回出現し、ラベル2では5回だったとします。 これを全部の単語について掛け算して、テストデータの記事がどのラベルに属しているっぽいかを判定します。 そのときに、1度も出てきたことがない単語があると、確率0が掛け算されてしまうので、全部のクラスで全部の単語に対して、alphaだけ、出現回数を足しておきます。 式を使って説明しているページでは以下の記事が分かりやすいです。 次回は、識別器のパラメータチューニングと識別結果の解析手法について解説します。 著者名:すぐる 機械学習やAIのプログラミング、ビジネスや人材育成に関して、私見をつづります。 脳科学、心理学、IT、機械学習を駆使し、「論語とAI」を合言葉に、人と組織の成長を科学しています。 高専および大学・工学部でSTEM教育を受け、脳科学の分野で博士号を取得しました。 その後、特任研究員として大学で研究や学生教育にたずさわり、現在は民間企業のIT・AI分野で働いております。 【連絡先】 mail. neuroeducator gmail. com 【ブログランキング】 人気記事• 3,160ビュー• 1,211ビュー• 843ビュー• 765ビュー• 733ビュー• 685ビュー• 669ビュー• 656ビュー• 645ビュー• 565ビュー.

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免疫について考えてみよう<5>

ナイーブ な 考え は 捨てろ

ポリオウイル 小児麻痺 急性灰白髄膜炎 の病因ウイルス ノロウイルス 細菌性急性胃腸炎を 引き起こすウイルス インフルエンザウイルス ロタウイルス 乳児下痢症・嘔吐下痢症 の原因 (1)ウイルスと臓器(ぞうき)障害について それぞれのウイルスは、それぞれ、くっつきやすい臓器が異なります。 つまり、ロタやノロウイルスは、腸内に住み着きやすいです。 インフルエンザウイルスは、気管支・のどの粘膜,心臓にくっつきやすいです。 肝臓、腎臓の臓器には、なかなかくっつきません。 従来の季節型インフルエンザウイルスと異なり、新型インフルエンザウイルスは、肺にも悪さをするようです。 HB(B型)とかHC C型)ウイルスは、主に、肝臓を悪くしますが、ほかの臓器に影響ありません。 1〜2歳で、風邪症状で発見されるRSウイルスは、呼吸器に影響ありますが、他の臓器に悪さはしません。 (2)ここで、ウイルスの大きさを見てみましょう インフルエンザウイルスが気管上皮細胞に接します。 気管上皮細胞はウイルスに結合しやすい細胞膜を持つため、ウイルスを細胞内に取りこみます。 他の異物(いぶつ)もウイルスと同じように、取りこまれることがあります。 細胞内で、ウイルスはエンドソームという小さな袋(ふくろ)に閉じこめられます。 多くの場合、ここで取りこまれたものは分解されますが、ウイルスは分解されず細胞内に出ていきます。 ウイルスを形作る遺伝子(いでんし)が核に移動し、核内で、ウイルス自体の遺伝子がたくさん作られ、ウイルスの蛋白質を作るmRNAも作られます。 mRNAの働きでウイルスの蛋白質がたくさん作られます。 たくさん作られたウイルス遺伝子と蛋白質は、細胞膜に移動します.. 細胞膜にウイルスの蛋白質がくっつき、遺伝子を取り囲み、細胞からでていきます。 出芽(しゅつが)と言います。 体細胞内から、インフルエンザウイルスがでていく様子です。 出典元:東京大学医科学研究所感染症国際研究センター 野田岳志、河岡義裕先生 感染・炎症・免疫 医薬の門社 winter vol. p 40 多数のウイルスが細胞内からでていくところを邪魔する薬です。 (4)次に、樹状細胞が、ウイルスを取りこむ仕組みをアニメで簡単に見てみましょう。 思い出そう。 緑色の丸いものが、ウイルスに感染し死んだ細胞です。 当然、細胞が死んでいるためウイルスは増えません。 その残りかすを茶色で示しました。 取りこまれたウイルスの変化を見て下さい。 同じ樹状細胞で、ナイーブキラーT細胞が 反応する。 元気になったキラーT細胞はウイルスに傷害された細胞をやっつける。 ウイルスも増殖できない。 5 MHCクラス1分子とMHCクラス2分子の違いはなんでしょうか。 なぜ細胞によって、違うのでしょうか。 難しい話しです。 からだのほぼすべての細胞には、その人特有のMHCクラス1分子という目印があります。 これは他人の細胞と区別する指紋(しもん)の様なものです。 ウイルスが増殖した細胞は役に立たないため、処理されます。 このとき、キラーT細胞がMHCクラス1分子を目印に処理します。 一方、樹状細胞のように、ウイルスなどの異物、つまり、抗原をキャッチする細胞は、ウイルスが増殖できないシステムを細胞内に持っています。 また、樹状細胞は、MHCクラス2分子という目印を持つことで、キラーT細胞と反応せず、ヘルパーT細胞と反応することができます。 樹状細胞にくっつき元気になったヘルパーT細胞は、キラーT細胞を元気づけます。 このように、MHCクラス1分子とMHCクラス2分子の違いが、細胞の役割を表しています。 抗原と抗体の反応が続き、体が元気を取り戻したとき、樹状細胞のMHCクラス1分子に、キラーT細胞もくっつきます。 樹状細胞は、死にます。 免疫の反応が終わるわけです。

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