2 推薦システムをもっと知ろう — 7. 1 データの設計と取得 — 7. 2 明示的データと暗黙的データ — 7. 3 推薦システムのアルゴリズム — 7. 4 ユーザー間型協調フィルタリング — 7. 5 アイテム間型協調フィルタリング — 7. 6 モデルベース協調フィルタリング — 7. 7 内容ベースフィルタリング — 7. 8 協調フィルタリングと内容ベースフィルタリングの得手・不得手 — 7. 9 評価尺度 - 7. 3 MovieLensのデータの傾向を見る - 7. 4 推薦システムの実装 — 7. 1 Factorization Machineを使った推薦 — 7. 2 いよいよFactorizatoin Machineで学習する — 7. 3 ユーザーと映画以外のコンテキストも加える - 7. 5 この章のまとめ 8章 Kickstarterの分析、機械学習を使わないという選択肢 - 8. 1 KickstarterのAPIを調査する - 8. 2 Kickstarterのクローラを作成する - 8. 3 JSONデータをCSVに変換する - 8. 4 Excelで軽く眺めてみる - 8. 5 ピボットテーブルでいろいろと眺めてみる - 8. 6 達成したのにキャンセルされたプロジェクトを見てみる - 8. 7 国別に見てみる - 8. 効率 化 仕事 が 増えるには. 8 レポートを作る - 8. 9 今後行いたいこと - 8. 10 おわりに 9章 Uplift Modelingによるマーケティング資源の効率化 - 9. 1 Uplift Modelingの四象限のセグメント - 9. 2 A/Bテストの拡張を通じたUplift Modelingの概要 - 9. 3 Uplift Modelingのためのデータセット生成 - 9. 4 2つの予測モデルを利用したUplift Modeling - 9. 5 Uplift Modellingの評価方法、AUUC - 9. 6 実践的な問題での活用 - 9. 7 Uplift Modelingを本番投入するには - 9. 8 この章のまとめ 参考文献 あとがき
絵の具からAIまで、デザイン・クリエイティブ製品全般を取り扱う総合商社の 株式会社Too と、スマートワークスペースの開発に取り組む Dropbox Japan株式会社 (以下、Dropbox Japan)の共同主催のウェビナーが、2021年6月4日に開催された。 ウェビナーのテーマは「Dropboxで解決!
1 機械学習はどのように使われるのか - 1. 2 機械学習プロジェクトの流れ — 1. 2. 1 問題を定式化する — 1. 2 機械学習をしなくて良い方法を考える — 1. 3 システム設計を考える — 1. 4 アルゴリズムを選定する — 1. 5 特徴量、教師データとログの設計をする — 1. 6 前処理をする — 1. 7 学習・パラメータチューニング — 1. 8 システムに組み込む - 1. 3 実システムにおける機械学習の問題点への対処方法 — 1. 3. 1 人手でゴールドスタンダードを用意して、予測性能のモニタリングをする — 1. 2 予測モデルをモジュール化をしてアルゴリズムのA/Bテストができるようにする — 1. 3 モデルのバージョン管理をして、いつでも切り戻し可能にする — 1. 4 データ処理のパイプラインごと保存する — 1. 5 開発/本番環境の言語/フレームワークは揃える - 1. 4 機械学習を含めたシステムを成功させるには - 1. 5 この章のまとめ 2章 機械学習で何ができる? - 2. 1 どのアルゴリズムを選ぶべきか? - 2. 2 分類 — 2. 1 パーセプトロン — 2. 2 ロジスティック回帰 — 2. 3 SVM — 2. 4 ニューラルネットワーク — 2. 「仕事の効率化」で忙しくなった人の投稿が話題 「断るのも大事」と批判も | ニコニコニュース. 5 k-NN — 2. 6 決定木、ランダムフォレスト、GBDT - 2. 3 回帰 — 2. 1 線形回帰の仕組み - 2. 4 クラスタリング・次元削減 — 2. 4. 1 クラスタリング — 2. 2 次元削減 - 2. 5 その他 — 2. 5. 1 推薦 — 2. 2 異常検知 — 2. 3 頻出パターンマイニング — 2. 4 強化学習 - 2. 6 この章のまとめ 3章 学習結果を評価しよう - 3. 1 分類の評価 — 3. 1. 1 正解率を使えば良いのか? — 3. 2 データ数の偏りを考慮する適合率と再現率 — 3. 3 F値でバランスの良い性能を見る — 3. 4 混同行列を知る — 3. 5 多クラス分類の平均のとり方: マイクロ平均、マクロ平均 — 3. 6 分類モデルを比較する - 3. 2 回帰の評価 — 3. 1 平均二乗誤差 — 3. 2 決定係数 - 3. 3 機械学習を組み込んだシステムのA/Bテスト - 3.
退職するとすぐに国民年金と住民税を払えといってくる!
参考
どうも、岡崎少年です。 「退職したけど確定申告って必要なの?」 「退職後に必要な税金の手続きがわからなくて困っている。」 という方に向けて、退職後の税金の手続きについて解説します。 結論から言うと、退職後に必要な税金のことは2つだけです!
新型コロナウイルスの影響で、残念ながら失業してしまったり、失業の不安があったりする人も多くいらっしゃるでしょう。失業したら税金や社会保険料の支払いはどうなる?猶予や免除はあるの?という疑問についてお答えします。 税金の支払いは?
先ほど「住民税の仕組み」で確認したとおり、住民税は 前年の1月1日~12月31日までの収入 に対して計算されるので、退職後は退職する前年の住民税を支払い、翌年、退職した年(無職であれば退職するまでの収入に対して)の住民税を支払うことになります。 例えば、令和3年9月に退職した人の場合、 前年(令和2年1月~令和2年12月)の収入に対しての住民税を、令和3年6月~9月までは給与から天引きで支払い、残りは「一括徴収」または「普通徴収(令和3年10月31日までと令和4年1月31日までの2回に分けて支払う)」で支払います。 しかし、これで住民税の支払いは終わりではありません! (退職後、無職であっても) これは、退職する前の年の住民税の支払いが終わっただけで、今度は退職した年(令和3年1月~9月まで)の住民税の支払いが始まります。 退職後、無職のままであれば、令和3年(1月~9月まで)の収入に対しての住民税を、令和4年6月から「普通徴収」で支払うことになります。 <退職した人の住民税> このように住民税は前年の収入に対して翌年支払うことになっているので、令和4年1月~12月が無職のまま(所得が0円)であれば、令和5年6月~の住民税の支払いはありません。 最後に 退職後の住民税の支払い方法(一括徴収・普通徴収)については、退職前に会社の方針を確認しておいてくださいね。 私の勤務している会社では、(1月1日~4月30日の間に退職する人以外は)退職前に希望を聞いて「一括徴収」もしくは「普通徴収」のどちらかを選んでもらうようにしています。 退職したときの手続き おすすめの記事(一部広告含む)