ライチと冬吾のやりとり このふたりの掛け合いが今の若者らしい距離感でとても自然に表現されています。感情の起伏が少なく冷めている。センテンスが短い会話。といって不機嫌なわけではなくごく自然。私たち大人がイメージしているこの会話の雰囲気に代表される言葉は・・・「別に。」かな。そんな空間がスクリーンを覆っています。 「ハッカーに向いている人のタイプ」を訊ねたライチに「マルチーズ」の例で返す冬吾。この"間"に流れる空気が絶妙でなんともいえない感じです。 また「食事しながら会話する」という場面が頻繁に出てきます。メニューはフレンチだったり、カレーだったり、なんとか定食だったりするのですが、この食事しながら話すシーンが妙に現実味を醸し出します。監督の意図が埋め込まれているのではないでしょうか。 2. クライマックスの戦い 探偵チームとブラックハッカー軍団との対決のシーンは緊迫感溢れた、手に汗握る心拍数高のシーンです。 一瞬「ヤクザ映画か?」と感じさせる迫力と恐怖感があるのですが、血しぶきが飛び交う展開ではなく、ハッカーデータを壊す(消去する)か、守る(証拠を残す)か、が"せめぎあいのキーポイント"になります。この点が所謂ヤクザ映画とは大きく違う点です。ライチや冬吾は力での喧嘩は全然弱い。ほんとにからっきし弱い。でもそれがこれからの時代のヒーローになりうる、そんな可能性を感じさせました。 ちなみに「ライチや冬吾はラストで殺されてしまうのか?」それは映画を1度観ただけでははっきりしません。萱野監督は「映画の中にそれを暗示させるシーンが出てきます。」と仰っていました。萱野監督はあの堤幸彦監督に「天才」と言わしめた人だそうです。最近の映画は誰にでもわかりやすい「説明的映画」が多いように思いますが、萱野監督はそこまで観客を甘やかしていません。「ん?こういうシーンにした意味はなんだろう?」とわかりにくいシーンもありましたし、私が気づいていないけれども深い意図を潜ませたシーンもあったのではないかと思います。そういう意味では映画「電気海月のインシデント」は一度観て「あ~面白かった!」で終わらない、何度観ても発見がある、そんな味わい深い作品でもあるように感じました。 3.
0 携帯落とさなくても怖いハッカー 2019年5月30日 PCから投稿 鑑賞方法:映画館 神奈川出張時に知人に勧められたので観てみました。 物語の流れは愉快犯?の天才ハッカーが特殊なタブレットを流出させる事によって起きるよくあるネット情報流出トラブルと、それを止めようとする主人公達との攻防戦・・・の筈なんだけど、タブレットの受け渡しのやり取りや、情報が流出、そして改ざんされていく様がリアル過ぎて背筋が寒くなりました。 某「落としただけなのに」的なヤツです。 特に小瓶のシーンでは言葉を無くしてしまいました。 20代?位の若い監督さんのクラウドファンディングでの映画だそうなので良い意味でも悪い意味でも個性的な役者の面々がどんどん出てくるパニック映画ですが(笑)当方素人ながら画面の構成や繋ぎ方が天才的に上手い監督だなぁと。 こりゃ金も集まる訳だ。 ああ!小瓶のシーンネタバレしたい!けど、映画観れない友人に話すだけにしときます。 だってネットは怖いから!! 5. 0 ストレスのない映画 2019年5月30日 PCから投稿 鑑賞方法:映画館 知的 俳優陣のテンションが低い感じがリアルで、誇大な脚色・演出もなく、ストレスのないいい映画でした。 シナリオも無駄に複雑な分岐もなく、一方でサイバーセキュリティのテーマながら、それを扱う"人間"の在り方というメッセージはしっかり伝わり、もう一度見たい映画でした。 5. 0 Wow! 2019年5月29日 PCから投稿 鑑賞方法:映画館 ネタバレ! 電気海月のインシデント最後. クリックして本文を読む すべての映画レビューを見る(全8件)
個人情報がダダ漏れしているかもしれないと思うと怖い世の中です。 本作は個人情報の保護が困難になりつつある現代を皮肉っているともとれると思います。 ハッキングされずとも。 監視カメラは至る所にあり。 これが現実。 残念なことに大根な役者さんが結構出演されてまして、チョッと引いてしまいました。 ローカルな作品なのでやむなし、なのかもしれませんが、 内容が面白かっただけに、もったいない^2、です。 2 people found this helpful さぼてん Reviewed in Japan on December 31, 2020 5. 0 out of 5 stars 知らないからこそ楽しめました Verified purchase 見始めて直ぐに⁉本物のドキュメンタリーかな! 会社概要｜株式会社インフォセック. ?と思うほど 失礼ながら知っている役者さんが一人もいらっしゃらなかった でもだからこそストーリーに没頭できました 他の方も書いてらっしゃいましたが物語の性質上これ位の演技の温度?で良かったと思います それぞれ濃いお顔と役が楽しくてなんて言うか映画の原点って感じが凄く面白かったです 若い人たちのぶっきらぼうさと正義感が切なくなりました ひとつだけ…悪役の親玉の人が着ていた着物が安っぽくてああ、予算少なかったんだなあと思っちゃいましたw One person found this helpful すしバー Reviewed in Japan on November 20, 2020 4. 0 out of 5 stars 面白かった Verified purchase 役者が有名な方々じゃないのが良かったかもしれない。この内容で有名俳優が出演してたらちょっと評価が真逆になるかもしれない。見たことない役者がハッカーの世界の演じることでアングラ感が増して、話に没入できたのかな? けっこう話は大風呂敷ひろげるけど、それなりに話はまとまってたし、面白かったと思う。 3 people found this helpful jun Reviewed in Japan on October 31, 2020 4. 0 out of 5 stars タイトルが覚えにくい Verified purchase スルーしてしまってたけど操作ミスで偶然見た。ハッカーの設定などリアルで好奇心がわきました。淡々と進行するテンポもテーマに合っていて、最後まで見れた。ハッカー特有の謎めいたところがありつつ実は素直な態度とか、女の子との距離感とか、いろいろ見易くて良かった。福岡が舞台なのに、バタ臭さがあまり感じられないところも実はリアル。これは珍しい。惜しいのはタイトルかな。 2 people found this helpful 5.
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当サイト【スタビジ】の本記事では、最強の機械学習手法「LightGBM」についてまとめていきます。LightGBM の特徴とPythonにおける回帰タスクと分類タスクの実装をしていきます。LightGBMは決定木と勾配ブースティングを組み合わせた手法で、Xgboostよりも計算負荷が軽い手法であり非常によく使われています。... それでは、 LightGBM の結果はどのようになるでしょうか・・・? Light gbmは、0. 972!若干 Xgboost よりも低い精度になりました。 ただ、学習時間は178秒なので、なんと Xgboost よりも8分の1ほどに短くなっています! データサイエンスの 特徴量精査のフェーズにおいて学習時間は非常に大事なので、この違いは大きいですねー! Catboost 続いて、 Catboost ! Catboost は、「Category Boosting」の略であり2017年にYandex社から発表された機械学習ライブラリ。 発表時期としては LightGBM よりも若干後になっています。 Catboost は質的変数の扱いに上手く、他の勾配ブースティング手法よりも高速で高い精度を出力できることが論文では示されています。 (引用元:" CatBoost: gradient boosting with categorical features support ") 以下の記事で詳しくまとめていますのでチェックしてみてください! Catboostとは?XgboostやLightGBMとの違いとPythonでの実装方法を見ていこうー!! 当サイト【スタビジ】の本記事では、XgboostやLightGBMに代わる新たな勾配ブースティング手法「Catboost」について徹底的に解説していき最終的にPythonにてMnistの分類モデルを構築していきます。LightGBMやディープラーニングとの精度差はいかに!?... 勾配ブースティング木手法をPythonで実装して比較していく！｜スタビジ. さて、そんな Catboost のパフォーマンスはいかに!? ・・・・ 精度は、0. 9567・・ 処理時間は260秒・・ 何とも 中途半端な結果におわってしまいましたー! 総合的に見ると、 LightGBM が最も高速で実践的。 ただデータセットによって精度の良し悪しは変わるので、どんなデータでもこの手法の精度が高い!ということは示せない。 勾配ブースティングまとめ 勾配ブースティングについて徹底的に比較してきました!
はじめに 今回は、勾配ブースティング決定木(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)を用いて、 マーケティング 施策を選定する枠組みについて解説します。具体的には、説明変数]から目的変数 を予測するモデルを構築し、各説明変数の重要度を算出することで、どの説明変数が マーケティング 施策の対象になり得るかを検討します。 例えば として製品のステータス、 を製品の打ち上げとすると、製品のステータスのうち、どの要素が売上に貢献しているか示唆する情報が得られます。この情報を利用することで「どの要素に注力して売り出すか」「どの要素に注力して改善を目指すか」など、適切な施策の選定につながります。 勾配ブースティング決定木とは 勾配ブースティング決定木は、単純な「決定木」というモデルを拡張した、高精度かつ高速な予測モデルです。 理論の全体像については、以下のブログ記事がとても良くまとまっていました。本記事では、 マーケティング 施策の選定に活かすという観点で必要な部分のみを概観します。 決定木とは 決定木とは、 のとある要素に対して次々と分岐点を見つけていくことで を分類しようとするモデルです。視覚的にも結果が理解しやすいという利点があります。 原田達也: 画像認識 ( 機械学習 プロフェッショナルシリーズ), 講談社, p. 149, 2017.