こんにちは!キャリアコンサルタントの金子めぐみです。 今回は 「人生の転機」 について考えていきます。 あなたは 「転機」 という言葉をつかうこと、ありますか? わたしにとって 「転機」 はキャリアコンサルタントの勉強をするまでほとんど口にしたことのない言葉でした。 人生にはたくさんの転機があり、 変化を恐れたり不安に感じたり するときもありますし 新しい未知の世界に対してワクワクした気持ち になるときもあります。 予想していた通りの転機 もありますし、 予想外の転機 に驚くこともあります。 人生が変化を遂げる瞬間ともいえる転機は、 転機が起きた本人のとらえ方によってその先の結果が大きく違う こともありそうです。 キャリアコンサルティングの世界では、全米キャリア開発協会の会長を務めたこともあるナンシー・S・シュロスバーグという女性がとても戦略的な「転機の乗り切り方」を理論化しています。 (それについてはまた別の記事で書きますね!) ここでは、女性が 転機をうけいれやすくなったり前向きに乗り越えられるようになったりするような、スピリチュアルな考え方 をご紹介していきたいと思います。 わたしのサイトは女性に向けて記事を書かせていただいていますが、 米国アップルの創業者スティーブ・ジョブズさんも有名なスピーチの中でこのようなスピリチュアルな言葉を残しています ので、良かったら男性もゆっくりしていってください。 あなた方の時間は限られています。だから、本意でない人生を生きて時間を無駄にしないでください。ドグマにとらわれてはいけない。それは他人の考えに従って生きることと同じです。他人の考えに溺れるあまり、あなた方の内なる声がかき消されないように。そして何より大事なのは、自分の心と直感に従う勇気を持つことです。あなた方の心や直感は、自分が本当は何をしたいのかもう知っているはず。ほかのことは二の次で構わないのです。 2005年スタンフォード大学の卒業式でおこなったスピーチより さあそれでは、 スピリチュアルな考え方で人生の転機を乗り切る世界 へまいりましょう! 胸騒ぎがする、胸がざわざわするスピリチュアルな理由 - 天空の庭先 スピリチュアルブログ. 1. 人生の転機とは 1-1. 予測できる転機とできない転機 人生の転機には、予測できるものとできないものがあります。 予測できる ものとしては、 学校など年齢に応じて変わる環境 や 自分で予定を立てられる ような転機があります。 ・入園・入学や卒業、入社、定年退職など ・引っ越し、旅行など ・結婚、離婚(予測できない場合もあります)、同居、別居など ・転職(自分が決めて転職する場合) 予測できない ものとしては、 相手の都合で突然言い渡されること や 病気や事故などいつそれが起こるか自分ではわからない という転機があります。 ・解雇、転勤、異動、会社の倒産など ・パートナーの浮気、自分や周囲の人の病気・事故、大切な人の死など ・仕事のオファーやつきあってほしいという告白など ・昇給、昇進、孫の誕生など 1-2.
皆さんは胸騒ぎがしたことがありますか?私はしょっちゅうあります。 胸騒ぎがする、胸が苦しい、胸が痛む胸がざわざわする、これではすべて胸のあたりに感じる感覚ですが、 もしかしたらその胸のあたりの落ち着かない感覚にはスピリチュアル的な原因があるかもしれません。 胸騒ぎがするとき、目に見えない何かに、私たちの心が反応しているかも知れません。 スピリチュアル的に言えば胸に対応しているのはハートチャクラと呼ばれる人間の体に存在する4番目のチャクラです。 ハートチャクラは人間の胸のあたりに位置し、人間の愛を司り、心臓や免疫力そして愛情や癒しなどに関わっているチャクラです。 胸騒ぎの意味 胸騒ぎとは?
11. 01 スピリチュアルヒーリング、誰にでも簡単にできるやり方についてです♪ ちなみに超簡単です♪ ですが、もしかしたらお金を払ってやってもらうヒーリングよりも効果は高いかもしれません。 スピリチュアルヒーリングについて、これまでやり方の種類やエネルギーの種類、重要な要素など、色々とお話をしてきました。 そ... 2019. 07. 06 私たち人間に備わっている「直感」とは? 直感をスピリチュアル的に説明するなら、直感の出所やレベルも霊的なレベルとおなじ4つの領域に分けられます。 1. 肉体的直感:これは動物的感とでも言いましょうか? 2. 感情的直感:これは女の直感とか、私たちが日常にいろんなシーンでかんじる直感です♪ 3. 思考的直感:こ...
ストレスの多い環境を避ける 人生の転機が迫っているという前兆や予兆を感じるためには、 ストレスの多い環境を避ける ことも必要です。 ストレスもまた、自分のほんとうの気持ちや直感を受け取ることを邪魔してしまうからです。 とはいえ、大人になってお仕事などしている場合はなかなか自分で環境を整えるのが難しいことも多いですよね。 そんなときは、 ストレスをため込まないように意識してください。 女性の場合、男性よりも自分が 「気持ちいい」「楽しい」「リラックスする」 と感じることをみつけるのが得意です。帰宅したら何をしたいか、ワクワク考えながら帰りましょう。 疲れて家に帰って、なんとなくテレビを見てしまったりなんとなくスマホをいじっていたりして数時間過ごしてしまうと、その日のストレスをそのまま翌日に持ち越すことにもなりかねません。 人間関係に疲れちゃったあなたのための1分情報です(リンク)^^ 運動やヨガ、趣味、お風呂に入る、好きな音楽を聴く、カラオケで歌うなど、自分が 「ストレス解消になる」 と感じることを積極的にしてくださいね。 人生の転機に気づくためにストレスを減らすための記事はこちら ストレスコーピングとは|その種類と理論、対処方法の一例 2-3.
昨日、おとといと 遠隔エンパワメントのお申し込みで メッセージも、たくさんいただいています。 数もたくさんいただいているので お一人ずつ、お返事ができなくてごめんなさい!
自然言語処理とディープラーニングの関係 2. 自然言語処理の限界 1.
最近ディープラーニングという言葉をニュースや新聞で目にする機会が増えてきたのではないでしょうか。ディープラーニングとは、コンピュータ機械学習の一種です。 今後は様々な分野での活用が期待されています。当記事では、ディープラーニングの仕組みから具体的な活用事例まで、ディープラーニングについて幅広く解説します。 ディープラーニングとは?
語義曖昧性解消 書き手の気持ちを明らかにする 自然言語では、実際に表現された単語とその意味が1対多の場合が数多くあります。 「同じ言葉で複数の意味を表現できる」、「比喩や言い換えなど、豊富な言語表現が可能になる」といった利点はあるものの、コンピュータで自動処理する際は非常に厄介です。 見た目は同じ単語だが、意味や読みは異なる単語の例 金:きん、金属の一種・gold / かね、貨幣・money 4-3-1. ルールに基づく方法 述語項構造解析などによって他の単語との関連によって、意味を絞り込む方法。 4-3-2. 統計的な方法 手がかりとなる単語とその単語から推測される意味との結びつきは、単語の意味がすでに人手によって付与された文章データから機械学習によって自動的に獲得する方法。 ただ、このような正解データを作成するのは時間・労力がかかるため、いかにして少ない正解データと大規模な生のテキストデータから学習するか、という手法の研究が進められています。 4-4.
構造解析 コンピュータで文の構造を扱うための技術(構造解析)も必要です。 文の解釈には様々な曖昧性が伴い、先程の形態素解析が担当する単語の境界や品詞がわからないことの曖昧性の他にも、しばしば別の曖昧性があります。 例えば、「白い表紙の新しい本」 この文には、以下のような三つの解釈が考えられます。 新しい本があって、その本の表紙が白い 白い本があって、その本の表紙が新しい 本があって、その本の表紙が新しくて白い この解釈が曖昧なのは、文中に現れる単語の関係、つまり文の構造の曖昧性に起因します。 もし、文の構造をコンピュータが正しく解析できれば、著者の意図をつかみ、正確な処理が可能になるはずです。 文の構造を正しく解析することは、より正確な解析をする上で非常に重要です。 3-2.
出力ユニットk 出力ユニットkの 隠れ層に対する重みW2 21. W2 行列で表現 層間の重みを行列で表現 22. Neural Networkの処理 - Forward propagation - Back propagation - Parameter update 23. 24. Forward Propagation 入力に対し出力を出す input x output y 25. z = f(W1x + b1) 入力層から隠れ層への情報の伝播 非線形活性化関数f() tanh とか sigmoid とか f(x0) f(x1) f(x2) f(x3) f(x) = 26. tanh, sigmoid reLU, maxout... f() 27. ⼊入⼒力力の情報を 重み付きで受け取る 隠れユニットが出す 出⼒力力値が決まる 28. 29. 出⼒力力層⽤用の 非線形活性化関数σ() タスク依存 隠れ層から出力層への情報の伝播 y = (W2z + b2) 30. 31. タスク依存の出力層 解きたいタスクによって σが変わる - 回帰 - 二値分類 - 多値分類 - マルチラベリング 32. 実数 回帰のケース 出力に値域はいらない 恒等写像でそのまま出力 (a) = a 33. [0:1] 二値分類のケース 出力層は確率 σは0. 0~1. 0であって欲しい (a) = 1 1+exp( a) Sigmoid関数入力層x 34. 自然言語処理 ディープラーニング 適用例. 多値分類のケース 出力は確率分布 各ノード0以上,総和が1 Softmax関数 sum( 0. 2 0. 7 0. 1)=1. 0 (a) = exp(a) exp(a) 35. マルチラベリングのケース 各々が独立に二値分類 element-wiseで Sigmoid関数 [0:1] [0:1] [0:1] y = (W2z + b2) 36. ちなみに多層になった場合... 出力層だけタスク依存 隠れ層はぜんぶ同じ 出力層 隠れ層1 隠れ層N... 37. 38. 39. Back Propagation 正解t NNが入力に対する出力の 予測を間違えた場合 正解するように修正したい 40. 修正対象: 層間の重み ↑と,バイアス 41. 誤差関数を最⼩小化するよう修正 E() = 1 2 y() t 2 E = K k=1 tk log yk E = t log y (1 t) log(1 y) k=1 t log y + (1 t) log(1 y) いずれも予測と正解が 違うほど⼤大きくなる 42.