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『イスラーム文化 その根柢にあるもの (岩波文庫)』井筒 俊彦 ☆5

イスラム全体を宗教・法・分派(スンニ派・シーア派)の観点で俯瞰して整理した本。多数のスンニ派に対し、イランのシーア派は密教的な立ち位置など全体感がよく分かります。1981年に書かれたとは思えないのです。



イスラーム文化−その根柢にあるもの (岩波文庫)
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政治と宗教と野球は揉め事のもとになるので、主観は除いてイスラームの歴史を備忘も込めて整理してみようと思います。

まず、ムハンマドが暮らしていた当時のメッカは、ビザンチン帝国(今のシリア周辺)・ササン朝ペルシア(今のイラク周辺)・南アラビアなどとの海上貿易の要であり、グローバル色豊かな町でした。また、ムハンマドがもともと商人であったこともあり、イスラム教は禁欲的な砂漠の宗教と言うより、信頼・誠実さ・約束の履行など商人の道義を反映した宗教なのです。

アッラーを唯一神とする一神教であり、多神教・偶像崇拝などを否定するため、結果として三位一体思想を持つキリスト教を強く否定します。今日の世界は西欧(キリスト教)とイスラーム諸国という構図でとらえられることも多いですが、争い・価値観の相違の根っこはこうゆうところにあるのかもしれません。聖典であるコーランとムハンマドの言行録であるハディースを重んじ、生活の隅々にまで宗教が入り込んでいます。イスラーム思想に基づいて法や倫理観が定められたという点では、聖俗分離を前提とするキリスト教・仏教社会と異なりますが、スタンスの違いであり、どちらが正しい・進歩的というものではありません。

”イスラム教原理主義”というのは、現在の世界を退廃的・世俗的と捉えた上で、ムハンマドの時代の古き良き時代への回帰を志向する集団なのです(だから原理主義)。(当時では当たり前だったのでしょうが、)現代の目線から見ると、女性への教育を禁じるなど女性蔑視的に見えてしまうため、なかなか我々には理解しがたいのですが、宗教の違いと考えるより、価値観の時間軸の違い(過去への回顧故に現代とマッチしない)と考えた方が真っ当だと思うのです。

元来、他宗教に対して排他的ではなく、一定の税金を払うことを前提にイスラームの庇護に入れることを認めていました。偏狭な排他主義ではイスラム教が広く普及することはなかったと思うので、周辺の土着信仰をうまく取り込みながら広がっていったというのが実態なのでしょう。ただし、神を信じない集団はイスラームの外側に位置づけられ、”剣(聖戦)かコーランか”となってしまいます。神を信じるという意味では共通しているものの、偶像崇拝・三位一体などを信条とするキリスト教徒は相いれることができず、十字軍につながっていったのです。

イスラームの秩序・法であるシャリーアを第一とするアラブのスンニ派に対し、イランのシーア派はコーランの内的解釈を追求しました。内的解釈と言うのは、コーラン・ハディースに書かれていることを基にその真意を読み解いていくことです。別にイスラム教に限ったことではなく、仏教でも釈迦の教えを様々に解釈した多種多様なお経ができたようなものです。スンニ派を顕教とすると、シーア派は密教にあたります。聖典を絶対視するスンニ派から見ると、聖典の”解釈”は神への冒涜・越権行為と映るため、同じイスラムであっても折り合いが悪く、しばしば争いに発展しました。こんな文脈で見ていくと、中東におけるイランの立ち位置や、イスラム圏から見た西欧(キリスト教圏)などがうっすら見えてくるような気がするのです。

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【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第4回】ソムリAIの改良(正規化)

ソムリAI(ワインの評価を機械学習で当てる「ソムリエ+AI」)はもういいかなと思っていたのですが、機械学習の教科書的な本を読んでいるといくつか改良ポイントが見えてきたので、実際に適用してみようと思います。 まずは データの正規化 という手法を試してみました。結論から言うと、 あまり効果はなかった のです。。 ソムリAIの振り返り ワインの成分とランクのデータに対して、決定木・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークの3通りのモデルを使って機械学習 を行い、モデルの精度を検証してきました。それぞれのソムリAIの性能はこんな感じでした。 どのモデルも概ね60%程度の精度 でした。 改良その1:正規化 正規化とは まずは 正規化 という手法を試してみます。標準化とも呼ばれます。正規化を行うことで 尺度の異なるデータを比べやすくする とともに、 はずれ値の影響を小さくする ことができます。正規化には 各データを平均0・標準偏差1に成形する手法 と、各データを 0から1の範囲に成形する手法 の2つがあります。 前者は標準偏差が出てくることからも分かるように、 データが正規分布に従うことを前提にした正規化手法 です。 元のデータが釣鐘型の分布になっている場合に有効 です。後者は単純に データの範囲を0から1の範囲に狭める手法 であり、 元のデータが一様分布の場合 (規則性が無くランダムなように見える場合) に有効 です。 どちらの手法でもデータの範囲を一定のレンジに狭めており、そうすることで異なる尺度のデータを比べやすくしつつ、はずれ値の影響を下げるのです。 正規化してみる 元データの分布を確認 前回同様のワインのデータを使って正規化してみます。まずはワインのデータを読み込んで表示してみます。ついでに機械学習で使うワインの成分と、ワインの評価にデータを分割しておきます。 【オリジナルのワインデータ】 UCI(University of California, Irvine:カリフォルニア大学アーバイン校) http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv #入力データセットを読み込み i

『深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)』岡谷 貴之 ☆4

ディープラーニングの理論を分かりやすく解説した本。複数の入力を受け取って1つの出力を返すパーセプトロンに始まり、現在のディープラーニングのブレイクスルーのきっかけになった制限ボルツマンマシンまで概念と理論を学ぶことができます。機械学習の理論をごまかさずに数式で説明しきることがコンセプトですが、数学が苦手でもおおよその概念は把握できるのです。サンプルコードが無料ダウンロードできるので、動かしながら学べるのもよいです。

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Malaysia Quarantine Premium Package 【番外編】Malaysia赴任記 隔離ホテル情報

Once entering Malaysia, we need to be quarantined for 14days. At the beginning of COVID-19 spread, the hotel for quarantine have been determined randomly. In these days, we can choose "premium quarantine stay package" in advance . This article is summary of premium packages which I asked each hotel. Note: Information in this article might be old. It's better to confirm the latest plan to the hotel. Note: Only Hotel Istana can be booked via its homepage so far. As the other hotels don't show their premium package plans on their homepage, you need to contact them through their reservation E-mail address or "Contact us". マレーシア入国とともに14日間ホテルで隔離されます。当初は滞在ホテルがランダムに割り振られていたようですが、より快適なプレミアムプランが追加されました。各ホテルにどんなプランがあるのか聞いてみたので、聞いた内容をまとめます。 ※情報が古い可能性があるので、念のため最新情報を各ホテルに確認したほうがよいかもしれません。

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『深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト』 ☆5

一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している「Deep Learning for GENERAL (通称G検定 ) 」 の公式テキスト 。 ディープラーニングについて1冊で網羅的によくまとめられているので 、 ディープラーニングの入門書としてもおすすめです 。 ついでに勢いで資格も取ってしまいました 。 AI人材への第一歩なのです 笑