このタスクは、昇級や昇進、スキルの向上など、ときめく未来を実現する手助けになるか? このタスクは、ときめきを感じさせ、仕事にもっと多くの満足をもたらすか? 【クリエイティブな仕事をビジネスにする方法】自分で決定できる環境を作る｜Umeda Tomomi｜note. 3つの条件のどれにも合致しないタスクとは、「きっぱりさよならしてしまいましょう」というのが「こんまり®メソッド」の基本方針。 こうして仕事の時間を片づけると、そこには「自分を良い状態にするための時間」が生まれます。 「私も今日は午前中だけで複数の会議や取材がありましたが、朝から自分のためだけにお茶を点てました。この時間のために、昨日から桜あんのお菓子も用意して。 皆さんもぜひ、 自分がときめくこと、やりたいことができる時間を強制的にとる ようにしてください。 そして、 残った時間で生産的に仕事ができるようにスケジュールを組み立ててみてください。 この順番で考えて仕事をしたほうが、長期的に考えると生産的ですし、いいアイデアや成果が生まれやすくなります」(砂子さん) 時間を片づける〜「理想の会議」を実現する4ステップ 砂子さんによるレクチャー、仕上げは 「会議・ミーティングの片づけ」 です。 砂子さんが「働き方改革の本丸」と呼ぶこの問題、リモートワークが増えてから悩みの種という人も少なくないと思います。 会議の片づけも、 「究極の片づけシンプルスキーム」の描く→出す→選ぶ→戻すというステップ にならい、下記の流れで行っていきます。 1.理想の会議の状態を描く 2.今ある全ての定期的な会議を洗い出す(棚卸しをする) → ex)定例会議・朝礼・社内社外面談…etc. 3.理想の状態を共有する 4.ときめきで選ぶ、手放す、アレンジする 「会議は一般的に60分でデザインしがち。しかし、あらかじめ会議の片づけをしてから行えば、60分もかからないことが多いです。 私の会社では最長45分と決め、事前準備をきっちり行い、メンバーの発言を真剣に聞き、自分も発言することをルールにしています。 スマホなどの電子機器は基本的にしまっておきます。集中した会議になるせいか、他社の方に『KonMari Media Japanの会議に参加するのは楽しい』とよく言われるんですよ」(砂子さん) 現状、ライフハッカー編集部の編集会議は約90分。理想の会議について話し合い、45分で収まるようにリ・デザインすることになりました。 編集部も会議を片づけてみました!
仕事・人脈・成長の可能性を潰す単語? 皆さんはどんな『D』を思い浮かべ… 1〜2週間前に見たニュースなので、情報としては少し古いのですが、LINEの調査サービス「LINEリサーチ」が高校生を対象に「ニュース」に関する調査を実施したという記事を読みました。ずばり、「どんなメディアで、ニュースを見ているか?」という調査。皆さ… 今日の朝、新幹線の中で『ルフィの仲間力』という本を読んでいる人を見かけたので、「仲間力」というキーワードについて書いてみたいと思います。 「仲間力」という言葉自体は造語(…ですよね? )なので、解釈はひとりひとり違うと思いますが、僕は「仲間力…
まずは「 自分が思う最高のサービスとは何か 」と自身に問いかけてみましょう。自分で思いつく限りの最高のサービスや商品が何かを考えます。 この時、現在のスキルや時間、資金などの制約は全て無視して構いません。現在の自分では不可能なことでも、将来仕事を続ける中でスキルを磨けばできそうなことであれば大丈夫です。 最終的に目指す場所を決めておけば、今後の方針や自分の考えのブレを防ぐことができます。まずは、「 こんなサービスや商品を提供することができれば、絶対に喜んでもらえるはずだ 」という理想の仕事を頭に思い浮かべましょう。 考えたサービスや商品を提供された時の顧客の反応は? 次に、先ほど考えたサービスや商品を提供した場合、顧客の人生にどんな影響を与え、どう喜んでもらえるかを考えます。仕事は顧客あってこそなので、 提供される側の気持ちを考えることは、新しい仕事を始める上で非常に重要 です。 なるべく細かい部分まで、リアルに想像することが大切です。何をしている時にどんな気持ちになるのか、どんな喜びがあるのかと、顧客の1日をまるごと想像してみましょう。 この想像が具体的であればあるほど、サービスのイメージや問題点、効果が正確にイメージできるようになります。顧客の気持ちになって、自分が提供するサービスを受けた時の反応を考えましょう。 自分にとって「最後の仕事」だとしたら何をするか?
普段から仕事が楽しくて仕方がない、そんな人も世の中にはいるでしょう。 しかし、仕事の多くはルーティンワークです。だから、「つまらない、めんどくさい」「上司から言われた○○をやりたくない」といった、気持ちを抱きがちです。 しかし、仕事ですから、勝手に、自分の判断だけでやめられない。でも心は動かない、困りますよね。 そこで、やりたくない仕事でも、モチベーションを保ちながらしっかり続けられるコツを、書籍『結局、「しつこい人」がすべてを手に入れる』(アスコム)の著者である伊庭正康氏から紹介してもらいます。 やりたくない仕事はありますか? どんな仕事も自分に価値あるものにする やりたくない仕事、興味のない仕事も、自分なりに価値ある・意味あるモノに変えていくと「やりたい」に気持ちが変わるんです。 例えば、 Aさんは上司から取引先に提出する企画書の作成を頼まれました。 「もう別の企画書は提出しているのに、新しいのなんて意味ある?
週1で メルマガ を書いています。メルマガではより具体的にクリエイティブな仕事をビジネスにどう活かしていくか?についてご説明しています。こちらもよかったらご覧ください。(毎週金曜の18時に発行しています)
*ZOOMキャリア相談を無料で行っています。
< ジー ネットが発信する情報提供サイトはこちらです!> ・ ジーネット株式会社 公式ホームページ ・ 医療ビジネス健全化協議会
Tankobon Softcover Only 11 left in stock (more on the way). 言語処理のための機械学習入門の通販/高村 大也/奥村 学 - 紙の本：honto本の通販ストア. Product description 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 奥村/学 1984年東京工業大学工学部情報工学科卒業。1989年東京工業大学大学院博士課程修了(情報工学専攻)、工学博士。1989年東京工業大学助手。1992年北陸先端科学技術大学院大学助教授。2000年東京工業大学助教授。2007年東京工業大学准教授。2009年東京工業大学教授 高村/大也 1997年東京大学工学部計数工学科卒業。2000年東京大学大学院工学系研究科修士課程修了(計数工学専攻)。2003年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士課程修了(自然言語処理学専攻)、博士(工学)。2003年東京工業大学助手。2007年東京工業大学助教。2010年東京工業大学准教授(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) Enter your mobile number or email address below and we'll send you a link to download the free Kindle Reading App. Then you can start reading Kindle books on your smartphone, tablet, or computer - no Kindle device required. To get the free app, enter your mobile phone number. Product Details Publisher : コロナ社 (July 1, 2010) Language Japanese Tankobon Hardcover 211 pages ISBN-10 4339027510 ISBN-13 978-4339027518 Amazon Bestseller: #33, 860 in Japanese Books ( See Top 100 in Japanese Books) #88 in AI & Machine Learning Customer Reviews: Customers who bought this item also bought Customer reviews Review this product Share your thoughts with other customers Top reviews from Japan There was a problem filtering reviews right now.
4 連続確率変数 連続確率分布の例 正規分布(ガウス分布) ディレクレ分布 各値が互いに近い場合、比較的高い確率を持ち、各値が離れている(偏っている)場合には非常に低い確率を持つ分布。 最大事後確率推定(MAP推定)でパラメータがとる確率分布として仮定されることがある。 p(\boldsymbol{x};\alpha) = \frac{1}{\int \prod_i x_i^{\alpha_i-1}d\boldsymbol{x}} \prod_{i} x_i^{\alpha_i-1} 1. 5 パラメータ推定法 データが与えられ、このデータに従う確率分布を求めたい。何も手がかりがないと定式化できないので、大抵は何らかの確率分布を仮定する。離散確率分布ならベルヌーイ分布や多項分布、連続確率分布なら正規分布やポアソン分布などなど。これらの分布にはパラメータがあるので、確率分布が学習するデータにもっともフィットするように、パラメータを調整する必要がある。これがパラメータ推定。 (補足)コメントにて、$P$と$p$の違いが分かりにくいというご指摘をいただきましたので、補足します。ここの章では、尤度を$P(D)$で、仮定する確率関数(ポアソン分布、ベルヌーイ分布等)を$p(\boldsymbol{x})$で表しています。 1. 5. 1. i. [WIP]「言語処理のための機械学習入門」"超"まとめ - Qiita. d. と尤度 i. とは独立に同一の確率分布に従うデータ。つまり、サンプルデータ$D= { x^{(1)}, ・・・, x^{(N)}}$の生成確率$P(D)$(尤度)は確率分布関数$p$を用いて P(D) = \prod_{x^{(i)}\in D} p(x^{(i)}) と書ける。 $p(x^{(i)})$にベルヌーイ分布や多項分布などを仮定する。この時点ではまだパラメータが残っている。(ベルヌーイ分布の$p$、正規分布の$\sigma$、ポアソン分布の$\mu$など) $P(D)$が最大となるようにパラメーターを決めたい。 積の形は扱いにくいので対数を取る。(対数尤度) 1. 2. 最尤推定 対数尤度が最も高くなるようにパラメータを決定。 対数尤度$\log P(D) = \sum_x n_x\log p(x)$を最大化。 ここで$n_x$は$x$がD中で出現した回数を表す。 1. 3 最大事後確率推定(MAP推定) 最尤推定で、パラメータが事前にどんな値をとりやすいか分かっている場合の方法。 事前確率も考慮し、$\log P(D) = \log P(\boldsymbol{p}) + \sum_x n_x\log p(x)$を最大化。 ディリクレ分布を事前分布に仮定すると、最尤推定の場合と比較して、各パラメータの値が少しずつマイルドになる(互いに近づきあう) 最尤推定・MAP推定は4章.
2 ナイーブベイズ分類器 $P(c|d)$を求めたい。 $P(c|d)$とは、文書$d$の場合、クラスがcである確率を意味する。すなわち、クラスが$c^{(1)}, c^{(2)}, c^{(3)}$の3種類あった場合に、$P(c^{(1)}|d)$, $P(c^{(2)}|d)$, $P(c^{(3)}|d)$をそれぞれ求め、文書dは確率が一番大きかったクラスに分類されることになる。 ベイズの定理より、 $$ P(c|d) = \frac{P(c)P(d|c)}{P(d)} $$ この値が最大となるクラスcを求めるわけだが、分母のP(d)はクラスcに依存しないので、$P(c)P(d|c)$を最大にするようなcを求めれば良い。 $P(d|c)$は容易には計算できないので、文書dに簡単化したモデルを仮定して$P(d|c)$の値を求める 4.
カテゴリ:一般 発行年月:2010.8 出版社: コロナ社 サイズ:21cm/211p 利用対象:一般 ISBN:978-4-339-02751-8 国内送料無料 紙の本 著者 高村 大也 (著), 奥村 学 (監修) 機械学習を用いた言語処理技術を理解するための基礎的な知識や考え方を解説。クラスタリング、分類、系列ラベリング、実験の仕方などを取り上げ、章末問題も掲載する。【「TRC M... もっと見る 言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ) 税込 3, 080 円 28 pt あわせて読みたい本 この商品に興味のある人は、こんな商品にも興味があります。 前へ戻る 対象はありません 次に進む このセットに含まれる商品 商品説明 機械学習を用いた言語処理技術を理解するための基礎的な知識や考え方を解説。クラスタリング、分類、系列ラベリング、実験の仕方などを取り上げ、章末問題も掲載する。【「TRC MARC」の商品解説】 著者紹介 高村 大也 略歴 〈高村大也〉奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士課程修了(自然言語処理学専攻)。博士(工学)。東京工業大学准教授。 この著者・アーティストの他の商品 みんなのレビュー ( 11件 ) みんなの評価 4. 0 評価内訳 星 5 ( 3件) 星 4 星 3 ( 2件) 星 2 (0件) 星 1 (0件)
分類で出てくるので重要! 1. 2, 1. 3の補足 最尤推定の簡単な例(本書とは無関係) (例)あるコインを5回投げたとして、裏、表、裏、表、表と出ました。このコインの表が出る確率をpとして、pを推定せよ。 (解答例)単純に考えて、5回投げて3回表が出るのだから、$p = 3/5$である。これを最尤推定を用いて推定する。尤度$P(D)$は P(D) &= (1 - p) \times p \times (1-p) \times p \times p \\ &= p^3(1-p)^2 $P(D) = p^3(1-p)^2$が0から1の間で最大となるpを求めれば良い。 そのまま微分すると$dP(D)/dp = p^2(5p^2 - 8p + 3)$ 計算が大変なので対数をとれば$log(P(D)) = 3logp + 2log(1-p)$となり、計算がしやすくなる。 2. 文書および単語の数学的表現 基本的に読み物。 語句の定義や言語処理に関する説明なので難しい数式はない章。 勉強会では唯一1回で終わった章。 3. クラスタリング 3. 2 凝集型クラスタリング ボトムアップクラスタリングとも言われる。 もっとも似ている事例同士を同じクラスタとする。 類似度を測る方法 単連結法 完全連結法 重心法 3. 3 k-平均法 みんな大好きk-means 大雑把な流れ 3つにクラスタリングしたいのであれば、最初に適当に3点(クラスタの代表点)とって、各事例がどのクラスタに属するかを決める。(類似度が最も近い代表点のクラスタに属するとする) クラスタの代表点を再計算する(重心をとるなど) 再度各事例がどのクラスタに属するかを計算する。 何回かやるとクラスタに変化がなくなるのでクラスタリング終わり。 最初の代表点の取り方によって結果が変わりうる。 3. 4 混合正規分布によるクラスタリング k-平均法では、事例が属するクラスタは定まっていた。しかし、クラスタの中間付近に存在するような事例においては、代表点との微妙な距離の違いでどちらかに分けられてしまう。混合正規分布によるクラスタリングでは、確率的に所属するクラスタを決める。 例えば、ある事例はAというクラスタに20%の確率で属し、Bというクラスタに80%の確率で属する・・など。 3. 5 EMアルゴリズム (追記予定) 4. 分類 クラスタリングはどんなクラスタができるかは事前にはわからない。 分類はあらかじめ決まったグループ(クラス)に分けることを分類(classification, categorization)と呼ぶ。クラスタリングと分類は異なる意味なので注意する。 例) 単語を名詞・動詞・形容詞などの品詞に分類する ここでの目的はデータから自動的に分類気を構築する方法。 つまり、ラベル付きデータ D = {(d (1), c (1)), (d (2), c (2)), ・・・, (d (|D|), c (|D|))} が与えられている必要がある。(教師付き学習) 一方、クラスタリングのようにラベルなしデータを用いて行う学習を教師無し学習とよぶ。 4.