最速で成果を出す方法｜Go Kiritani / Chatwork 執行役員
これは何か最速で成果を出す為にはどうすれば良いか？という質問をよくもらうのでその回答をするものです。良い感じのものが見当たらなかったので過去に自分が教えてもらった事をまとめました。せっかくまとめたので公開します。 4つのタイプの人がいるそれっぽい図1①思考先行型 思考力は高いけど,行動力が低い人。 考えてばかりで,なかなか行動に動けず成果が出ない。頭が良い人ほどこのタイプになってしまうので気をつけないといけない。 ②思考/行動 併用型 思考力も行動力も高い人。 思考と行動のバランスが良く,行動した結果を思考する事で正しい行動に繋がるサイクルが回っている。この人が1番早く成果が出る。 ③指示待ち型 思考力も行動力も低い人。 何をすれば良いか分からない状態で,動くこともできない。新しい環境に行くと,意外とこの状態の人も多いのでは。 ④行動先行型 思考力は低いけど,行動力が高い人。 何が正しいか
脳が知覚した内容を「Stable Diffusion」が画像化 脳活動を解析 阪大などが技術開発
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 大阪大学大学院生命機能研究科と情報通信研究機構CiNetに所属する研究者らが発表した論文「High-resolution image reconstruction with latent diffusion models from human brain activity」は、潜在拡散モデルを用い、磁気共鳴機能画像法（fMRI）により得られた人間の脳活動から画像を生成する手法を提案した研究報告である。実験参加者に画像を見せた際のfMRI信号から潜在拡散モデルで画像を生成する。 【修正履歴:3月8日午後6時40分更新：掲載当初のタイトルから一部内容を修正
知的好奇心がくすぐられる良質なゆっくり解説
ここでの「ゆっくり解説」の定義：ゆっくりボイス又はボイロを使って解説をしている、まんじゅうが居なくても良い 「ちょっと調べた」とかコタツ記事のレベルを超えてるゆっくり解説をまとめる 難しすぎるとかマニアックすぎるタイプは除いてる 他にあったら教えて （なんかYoutubeへのリンクが貼れなくなってる？量多いからかも） 奇書の人三崎律日/Alt F4 著書持ち ニコ動からやってて有名なので今更かとは思う @altf4854 しくじり企業の人カカチャンネル こちらもニコ動からやってた古参、最近は起業家の話とか調査報告書の解説もやってる @cakachannel 地理の人地理の雑学ゆっくり解説 この人の動画は雑学というレベルではない、地理ｘ人類史が非常に面白い、参考にした本もたまに教えてくれる @GeoYukkuri 生き物系へんないきものチャンネル 著書持ち、ざんねんないきものブームの火付け役
オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。初心者がつまずきやすい点を先回りして説明・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある
QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,機械学習,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画,サイトを紹介/金融工学x機械学習ブログ運営700記事 quantcollege.net /C++/Python/Julia/Rust/Amazonアソシエイト参加中 note.com/quantdeveloper QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。 cauldron.sakura.ne.jp/thinkpython/th… ・初心者がつまずきやすい点を先回りして説明 ・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある pic.twitter.com/RPX57PNyn
Kerasで最短(?)LSTM実装 - 雑記 in hibernation
RNNのチュートリアルとして、LSTMによる時系列予測モデルをKerasにて実装しました。 多分これが必要最低限の実装だと思います。 備忘録として記録しておきます。 1. LSTMとは LSTMは再帰型ニューラルネットワークであるRNNのバリエーションの一つで、主に時系列予測などの連続的なデータの処理に利用されます。原理の詳しい解説はここではしません。というかできません。 原理の解説記事はググるといっぱい出てきますが、特に以下のリンク先が参考になりそうでした。 LSTMネットワークの概要 - Qiita LSTM (Long short-term memory) 概要 LSTMのネットワークそのものはKerasを使えば割とあっさり実現できてしまいます。初めてLSTMを実装するにあたっては、モデルそれ自体よりも時系列処理のためのデータ分割や前処理がポイントになるかと思います。その辺りについて
中国で学習塾の規制強まる 習近平政権のねらいは？ | NHKニュース
中国で過熱が続いてきた受験競争。 学習塾の需要が高まり市場規模も拡大する一方、親にとっては子どもの教育にかかる費用が重い負担となっています。 そうした中、中国政府が突然、学習塾の規制を打ち出し、中国国内で波紋が広がっています。 習近平政権のねらいは一体、何なのでしょうか？ わかりやすく解説します。 （上海支局・柳原章人、広州支局・高島浩、国際部・建畠一勇） 学習塾への規制、何をするの？ 中国政府がことし7月に打ち出した学習塾に対する規制では、▼小中学生を対象にした塾の新設は認めず、▼既存の塾は「非営利の組織」に転換するよう求めました。 また、▼土日や祝日の授業も禁止するとしています。 中国政府が掲げたのが「少子化対策」です。 中国では、「一人っ子政策」と呼ばれる人口抑制政策が30年余り続けられましたが、近年は急速に少子化が進み、社会問題となっています。少子化は労働力人口の減少につながり、経
地頭という「立方体」を大きくしよう。ゴールドマン・サックス出身の経営者らが語る「地頭の鍛え方」 - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
STUDY HACKERの読者のみなさま、こんにちは。外資系コンサルティングファーム、投資銀行、プライベートエクイティファンドなどの在籍者らを中心に、グローバルに活躍するプロフェッショナルのキャリア形成を支援する「Liiga（リーガ）」の編集部です。 突然ですが、「地頭がいい」ってどういうことでしょうか。あえて「地」頭と表現することで、生まれもっての頭の良さというイメージがありますが、鍛えることはできないのでしょうか。 「Liiga」編集部では、教育や採用の分野の有識者、ビジネス界で活躍する、プロフェッショナルファーム経験者らに「地頭」について取材し、特集記事を作成しました。今回はその一部を、前編に続いてご紹介します。 ＞＞前編はこちら『「地頭」って何？ どうすれば鍛えられるの？ “地頭ブームの火つけ役” に聞いてみた。』 ＞＞Liigaにて、6記事で構成する地頭に関する特集を掲載していま
イチロー「合理的になるには無駄なことをたくさんしないとダメ」…手段の最適化を求める者は、目先の最適化を求めがちなので、長い目で見て進歩がない。
大滝瓶太 @BOhtaki イチローと稲葉の対談で、イチローは「最短距離で上手くなってもダメ。深みはでない」といい、神戸智弁の対戦相手からの質問に対して「合理的になるには無駄なことをたくさんしないとダメ」って言っており、そういえばこないだ同業者と似たような話をしたな……と思い出した。この「深み」なんよな。 2022-08-27 23:30:29 大滝瓶太 @BOhtaki 十年くらい前、ぼくは「小説を上手くなったらダメ。それは既存の表現への適応でしかなく、ものを作っているのではない。だから徹底して下手になって、下手になりきったところで新しく技術を作り出していかないと傑作は作れない」と思い、徹底的に下手になって死ぬほど一次落ちしたことある（失敗例） 2022-08-27 23:33:17 大滝瓶太 @BOhtaki しかしそれがいわゆる「間違った努力」とは実はまったく思っていなくて、既存の表
法輪功 - Wikipedia
法輪功（ほうりんこう、ファールン・ゴン、拼音: Fǎlún Gōng[1]、簡体字: 法轮功）は、吉林省出身の李洪志が1990年代初めに伝えだした気功[2][3]。法輪大法（ほうりんたいほう、ファールン・ダーファー、拼音: Fǎlún Dàfǎ、簡体字: 法轮大法）とも呼称される[4]。「真・善・忍」を中心的な理念とし[5][6]、気功は五式の動作で構成される[7]。法輪功を学ぶ人（実践者）たちは「学習者」と呼ばれるため[8]、本記事でもそのように表記する。中国本土では1992年から普及活動が開始されたが、1999年ごろより弾圧を受けるようになった。日本では2004年に、道徳の涵養・社会環境の向上・国際文化交流の促進などを目的としたNPO法人として認証されている[4]。 1999年ごろの学習者の数は7000万人を超えていたとされるが、共産党や人民解放軍でも学習者が急増しており、彼らは創始者
トップページ - Learning for All - 子どもの貧困に、本質的解決を。
2023.10.19 イベント・活動説明会【10/30(月),11/8(水),11/20(月)各回19時〜】職員採用説明会@オンラインを開催中！ 2023.10.16 お知らせ【お知らせ】サイトメンテナンスのお知らせ 2023.10.12 イベント・活動説明会【11/9(木)19:00~】NPO3団体合同 活動説明会＆交流会 in大阪 開催決定！〜NPOで働く人×働きたい人の交流会〜 2023.10.09 メディア掲載『NPO法人バディチーム』マガジンに子ども支援事業部職員のインタビュー掲載 2023.09.26 イベント・活動説明会【10月3日（火）開催！】こども支援ナビ Meetup vol.18「b-labと北欧の取り組みから考えるユースワーク 〜認定NPO法人カタリバの事例〜」 2023.10.19 イベント・活動説明会【10/30(月),11/8(水),11/20(月)各回19時
AWS学習用RPG「AWS Cloud Quest」、クラウド初心者の記者が挑戦
米Amazon Web Services（アマゾン・ウェブ・サービス、AWS）が2022年3月に公開した「AWS Cloud Quest: Cloud Practitioner」は、同社のパブリッククラウドであるAWSを対象としたゲーム形式のオンライン学習サービスだ。 学習者は自身の分身キャラクターである「アバター」となって、インターネット上に構築された3次元の仮想都市に入り込む。ITエンジニアとして街を歩き、ITの課題を抱える人々と出会い、AWSの各種ソリューションによって一つひとつ解決していく、というゲーム構成だ。学習者が課題をクリアしたりクイズに正解したりするたびに報酬をもらえるなどロールプレイングゲーム（RPG）仕立てになっている。AWSの基礎的な知識やノウハウをRPG形式で学べるという。
東京電力がYouTubeで配信している「電気の原理」シリーズは神コンテンツなので電気に興味があるなら必見である
Kentaro Ebisawa @ebiken 東京電力YouTube「電気の原理」シリーズ、神コンテンツで必見 "新型コロナウィルス感染症拡大を受けて、ご自宅等で電気について学習されている方々向けに、発電所・変電所等に設置されている電力機器や電力ネットワーク、電気の基礎・原理について詳しく解説した映像をご紹介" youtube.com/playlist?list=… pic.twitter.com/WJJ7wVkSAO 2021-08-29 15:21:35 リンク YouTube 映像解説「電気の原理」 新型コロナウィルス感染症拡大を受けて、ご自宅等で電気について学習されている方々向けに、発電所・変電所等に設置されている電力機器や電力ネットワーク、電気の基礎・原理について詳しく解説した映像をご紹介します。 （2001年、2007年 制作） 91
「結果が出ない焦り」と向き合う方法｜柴田史郎
柴田（@4bata）です。連休なので、適用範囲は広いけどすぐに役立たないことを調べつつ、自分なりに言語化します。 やりたいこと「一定の経験や学習量を超えるまでは全く答えが見えず、ある日突然答えが見える経験」の言語化2019年の10月に、今働いている会社で管理部門全般の責任者になることが事実上決まった。2021年の5月現在、「やっと、担当範囲の全体像がつかめてきたぞ、あと少しで、施策の優先順位等をつけられるな」という手応えを感じている。ここまで1.5年。この前にやっていた人事職でも、2年ぐらい同じように試行錯誤をしていた期間があったので、個人的には焦りはなかった。ただ周囲を見渡してみると、「2年ぐらいは結果でないけどやってみるかー」というスタンスで仕事に取り組める人ばかりではない。なので、言語化してみたい。 よくある「努力と結果は比例しない」の説明。これも現実とは違う。よくある説明図。頑張っ
機械学習エンジニアの学会での論文発表のススメ。応募から査読通過までの流れ | Offers Magazine
そもそも機械学習の学会とは はじめまして、株式会社メルカリにて機械学習エンジニアをしています上田（@hurutoriya）です。筑波大学修士卒業の後、フリーランスとして経験を積み、株式会社メルカリに機械学習エンジニアとして入社しました。 今回、会社の成果を論文形式でまとめて、投稿した論文がOpML’20 に採択されたので、今回の論文投稿と採択経験を通じて学んだ機械学習系の学会事情や学会に参加してよかったことについて紹介していきます。 機械学習エンジニアの学会事情 まずは、機械学習エンジニアの学会事情について説明します。機械学習に関連する学会には多岐にわたる国際学会が存在します。 代表的なものだけでも下記のような学会があります。 機械学習分野: ICML, NeurIPS データマイニング: KDD. WSDM, CIKM コンピュータビジョン: CVPR, ICCV, ECCV 自然言語処
〈中級の壁〉を超えるバカー続けられない人ほど努力と成果の関係を直線的に考えている
無知：たのもう、たのもう！ 親父：あいつ、このところ来過ぎだろう。家の前で大声出すな。裏へ回れ。今日はなんの用だ？ 無知：今日は一年の計を立ててきました。 親父：もう２月半ばだぞ。 無知：今年こそ、英語をものにしたいんです。なんとかしてください。 親父：死ね。 無知：いくらなんでも、あんまりです。 親父：こっちのセリフだ。 お前が欲しいのは、食えば話すのも聞くのも不自由なくなる、ひみつ道具か？ そんなものがあるなら、世の語学教師は残らず失業だろう。 無知：大丈夫です、秘密にしておきますから。 親父：世界を出し抜ける秘密がお前なんかのためにまだ残されてると本気で信じているなら、何も言うことはない。有料メルマガに登録しろ、情報商材を買え、そしてカモになれ。 無知：待ってください。努力する気はありますが、やり方が分からないんです。 親父：では、最も大切なことを言ってやろう。まず始めろ、あとはやり
機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
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長文日記
