人前で話すあらゆるシーンに役立つプロの技を伝えてくれるメルマガ『 話し方を磨く刺激的なひと言 』の著者で、現役アナウンサーの熊谷章洋さん。今回は、「結論から言う」などのよくある「話し方のコツ」は、実践が難しい場合が多いと指摘。要素を列挙して、話しながら頭の中を整理する技術について具体的に解説しています。 話を考える過程をも話して聞かせてしまう、話し方の技術 思わぬ質問 をされたとき、考えたことのなかった、これまで 話したことのなかったテーマ で話してくれと言われたときは、誰しも戸惑うものです。何を、どういう順番で話して、結論はどうすべきか?頭の中で、いろいろなプランが生まれては消えていきます。 そんな自分の姿が、迷っている、困っている、焦っている、狼狽しているように見られているかも?と、心理的にも圧迫され、すぐに 何か話さなければ! と、とりあえず 見切り発車 で話し始めて、話せるところから順番に話していき、結局 、何が言いたかったのかわからない話を、長々と してしまう…。思い当たることはありませんか? いっぽうこれが、「自分の仕事について、あなたが大事だと思うポイントを話してください」。というような質問だったとしたら、どうでしょう?「 ポイントは3つ あります」とか、「自分の仕事におけるテーマを究極的にまとめると、ただ 1点に絞ることができます、それは… 」などの話し始め方ができるかもしれません。 日ごろから何らかの哲学を持って仕事をなさっていて、自分の仕事の要諦をきちんとまとめて認識していて、なおかつそれを、同僚などと話し合う機会があり、頭の中にある曖昧で散漫な情報を、自分で、明確な 話し言葉に変換した経験 があるのであれば、そんな話をするのはお手の物だと思います。 このような、得意なテーマが話しやすい原因を、いま取り組んでいる「横着ファイリング話法」で表現すると、話の枠=空フォルダーの範囲が、話す前から明確に絞れているからです。 考えた ことがある、 結論を導いた ことがある、 話し言葉に変換した ことがある、こういう 経験による成果 です。自分の「話の引き出し」の中に、比較的 すぐに話せる状態で保存 されているんですね。 今回は、そういう場合ではなく、ぼんやりとわかってはいるものの、意識してまとめたことはなかった…ぐらいの、 すぐに話せるレベルでないところに質問を喰らった、そういう状況 を想定して考えてみましょう。 結論から話すことの難しさ ページ: 1 2 3
整理力の基本 整理力とは、整理する力のことです。 整理力を上げることで、解決力や、分析力、伝える力の向上にもつながります。 前回の記事はコチラから ロジカルシンキングとは?必要な5つの能力と鍛える順番 ロジカルシンキングとは? ビジネスシーンで「ロジカルシンキング」という言葉は頻繁に出てくると思います。 身に付けたいと思... ロジカルシンキングに必要な5つの力のうちの一つでもあります。 整理力とは?低い人の特徴5つ 整理する力を言い換えると、整理する能力のことです。 技術ですので、誰にでも身に付けることができます。 整理とは 乱れた状態にあるものをかたづけて、秩序を整えること。 整理力の鍛え方は2つあります。 1.自分の頭の中を整理する 2.整理したものを活用する まずは 自分の頭の中を整理出来るようになりましょう。 以下の特徴に当てはまる人は要注意です。 整理力が低い人の特徴 ・説明が下手。 ・話が長い ・論点が極端 ・理解力が低い ・聞き方が下手 5W2Hで頭を整理する方法 人と話をする前に、伝えたいことを紙に書いてみましょう。 ポイントは、5W2Hです。 When いつ Where どこで Who だれが What 何を Why なぜ How どのように How much いくらくらいかけて 全部当てはまらなくても大丈夫。 漏れがないか、確かめましょう。 5W2Hは「指示する & 指示される」時に便利です。 打ち合わせや、会議が終わったあと、結局私は何をしたらいいの? もしくは、あの人は何をするの?を防げます。 指示する、指示される、というのは、一種の約束です。 約束を守ったのか、守れなかったのか、判断する時にも5W2Hは有効なので、打ち合わせが終わったあとは、相手に思い切って、会議で決まったことを5W2Hでメッセージで送っておきましょう。認識が違ったら、その時に教えてもらえるはずです。 例)打ち合わせ内容について ●●●●… という認識ですが合っていますか? これで進めますがよろしいですか? という具合です。 ちなみに、未定の項目があった時は、 「費用の上限については、未定でした。いくらくらいが妥当でしょうか?」 と質問するのもいいと思います。 上司も助かります。 後日、上司との間で認識違いの問題が起こったら、このメッセージを引っ張り出しましょう(笑) これで、約束事の、もめごとは事前に防げるはずです。 曖昧な表現を具体的にする方法 打ち合わせや会議をしているとき、抽象的で曖昧な表現の時があります。 例えば 顧客数をもっと伸ばして・・・ 客単価を上げて・・・ 認知率をもっと上げて・・・ トップシェアを取りに行くつもりで・・・ よくあるシーンです。 ここで、5W2Hです。 顧客数をもっと伸ばすというのは、具体的に何件のことでしょう?
シーンに応じた王道パターンを知っておこう 「ドヤ顔で話すんだけど、なんか伝わらないんだよなぁ」という人が押さえていない基本中の基本を解説します。(写真:xiangtao / PIXTA) ゆっくり考えてアウトプットする余裕がない… 報告、会議、プレゼン、講演――。 日々のビジネスシーンにおいては、みずからの言葉でアウトプットする場面が多々あります。そのクオリティが仕事のクオリティを決めているといっても過言ではありません。 ただ、いつも準備万端の状態でアウトプットできるとは限りません。まだ頭の中が整理できていない状態で発言しなければならなかったり、考えがまとまっていない状態でしゃべりださなければならなかったり。考える余裕がない中で、いかに、的確に、端的に、相手にわかりやすくアウトプットしていくか。ビジネススキルにおいて非常に重要なポイントになります。 思考フレームを使って1秒で答えを導く! 私が運営するモチベーション&コミュケーションスクールでは、毎日、全国でたくさん受講生が伝わる話し方のトレーニングをしています。 拙著『10秒でズバッと伝わる話し方』 でも詳しく解説していますが、過去1万人の受講者生の中からつくりだした最も効果的なメソッドがあります。 それが「思考フレーム」というメソッドです。 思考フレームとは、事前に頭の中に枠(フレーム)を用意しておくことを意味します。 会議で何か発言するときを想像してください。上司に「〇〇君、この商品どう思う?」と突然聞かれたとします。 頭の中に何もフレームがない状態で突然聞かれたとしたら、 「え!……私ですか、私は~、なんていうか~、その~、いい商品だとは思います……なんかすごく品質がいいみたいで……ISO国際品質基準も満たしているとかで……」 聞かれてから頭の中を整理しなければならないので、アウトプットに非常に時間がかかります。
と言っていることに何かを感じた学生の方、その感覚はたぶん正しいです。今後の可能性を広げるために、そして大人になった自分が苦労しないように是非とも一度読んでみてください。もちろん、純粋にプログラムで数式を解くことが面白そうだと感じてくれた方にもおすすめです。 ちかごろは AtCoder など、さまざまなプログラミングコンテストが盛んに行われています。それだけプログラミングのスキルが重要視されている時代です。もちろん問題を解くのに数学の知識は必須です。 プログラミングコンテストで良い成績をおさめたいという方は以下の関連書籍も含めてご検討ください。 関連書籍
データサイエンスに興味をもった大学生が1年間の勉強の振り返りをする記事です! ではさっそく本題に入ります! ① 自分の学習の整理 1年間くらいやっていると、今までどういった学習をしてきたか忘れてきます。 いったん整理し今後の勉強に活かしたいという想いからです。 なので主観的な表現が多く読みづらいかもしれません。 なにか質問・意見がございましたらコメントお願いします。 ② 初学者の方に参考に!
結論から申し上げますと、機械学習の数学的根拠は理解できるようにしておくのが望ましいでしょう。 数学を学ぶメリットでもお話しましたが、機械学習を実践したとき、全てがうまくいくとは限りません。何らかのエラーが出てしまうこともあるでしょう。そんな時、何が原因なのか把握する必要がありますよね。そのためにはその機械学習を用いたときになぜ学習できるのかを理解しておく必要があります。 また、場合によってはソースコードを書くことすらままならないかもしれません。なぜなら、複雑なアルゴリズムになるとアルゴリズム自体に数学が応用されるからです。 以上のことより、機械学習を活用したいのであれば、数学を学ぶだけでなく身につけておくことが求められるでしょう。 機械学習に必要な数学知識は?
一連のデータをもとにモデルを学習させ、そのデータを推論して学習するためのアルゴリズムを提供するのです。人間がプログラムしなくても、これらの判断ができるようになり、手元に人工知能ができあがります。 1. 1 AIとは? 人工知能とは、視覚認識、音声認識、意思決定、言語間の翻訳など、通常は人間の知能を必要とする作業をコンピュータシステムが行うという概念です。 人工知能では、「学習」や「問題解決」など、人間の心に関わる認知機能を機械が模倣する。 1. 2. 機械学習は何のために使われるのか? 私たちは、機械学習の力をさまざまな場面で活用しています。 現代のサービス Netflix、YouTube、Spotifyなどのレコメンデーションシステム、GoogleやBaiduなどの検索エンジン、FacebookやTwitterなどのソーシャルメディアフィード、SiriやAlexaなどの音声アシスタント。挙げればきりがありません。 これらのサービスを利用している間、各プラットフォームはあなたのデータを可能な限り収集しています。例えば、あなたがどんなジャンルを見るのが好きなのか、どんなリンクをクリックしているのか、どんなステータスに反応しているのかなどです。これらのデータは、次のように計算された推論を行うアルゴリズムの作成に使用されます。 次は何をしたいですか?. 機械学習をこれから始める人の線形代数を学ぶモチベーション - HELLO CYBERNETICS. このプロセスは、「パターンを見つけて、パターンを適用する」という極めて基本的なものです。しかし、このプロセスは、私たちが今日アクセスするほとんどすべての技術に共通しています。 機械学習の用途としては、ユーザーの購買行動や信用リスク、住宅市場の変動などの予測や、振り込め詐欺や工場設備の故障などの異常検知、新たなコンテンツの生成などが挙げられます(外国語の翻訳、ある場所への最適なルート検索、表面を自動で清掃するロボットの誘導など)。 1. 3. 機械学習エンジニアの機能とは? 機械学習のスキルを持つ人は、通常、機械学習エンジニアと呼ばれます。この役割は非常に新しいものですが、「機械学習」という言葉は は、1959年に初めて作られた言葉です。 コンピュータゲームや人工知能の分野におけるアメリカの先駆者、アーサー・サミュエル氏によるものです。 機械学習エンジニアは、ビジネスの機械学習モデルの構築、開発、保守を主に担当します。 この役割には、企業に適した機械学習の手法や、モデルの評価方法の選択も含まれます。また、品質管理や生産段階への移行を監督する役割も担っています。製造後は、市場の状況変化に応じてモデルの監視と調整を行います。彼らの責務の一覧は以下の通りです。 機械学習ライブラリを備えたプログラミング言語を使って、機械学習の実験を行う。 機械学習ソリューションを本番環境に導入する パフォーマンスとスケーラビリティのためのソリューションの最適化。 データエンジニアリング(データベースとバックエンドシステム間の良好なデータフローを確保する)。 カスタム機械学習コードの実装 データ分析。 1.
機械学習エンジニアが熟知すべきAIのスキル、ツール、テクニックとは? プログラミング言語(Python、R、Java、C++が望ましい)をよく理解していること。また、行列、ベクトル、行列乗算の概念をよく理解していることが望ましいです。さらに、勾配降下法のような単純な概念を理解するためには、微分・積分の知識とその応用が不可欠です。また、アルゴリズム理論の確固たる基礎と専門知識は必須です。 ニューラルネットワークアーキテクチャの経験を持つことは、翻訳、音声認識、画像分類など、AI部門で極めて重要な役割を果たす多くの問題に対抗する最も的確な方法です。 機械学習エンジニアには、幅広いドメイン知識を持っているだけでなく、優れたコミュニケーション能力と迅速なプロトタイピング能力が不可欠です。 2. 5. 機械学習エンジニアに求める重要な経験とはどのようなものでしょうか? 研究のみのプロジェクトでは、学術的または科学的な経験が最も重要であり、充実しています。しかし、生産モデルの作成に関しては、他の生産モデルに携わった経験があれば、最高の洞察力を得ることができます。 スクリーニングの段階で機械学習のスキルを確認するには? ほとんどの採用担当者は、理想的な候補者を探す際にスキルテストを優先します。最終的に、技術的なスキルが不足している人を採用することは、コストのかかるミスになりかねません。しかし、成功している機械学習エンジニアは、スキルテストだけでは特定できない貴重な特性も持っています。その多くは、本からは学べないものです。 では、それらはどのようなもので、どのように識別するのでしょうか。 また、皮肉なことに、企業やリクルートが AIの導入が進む と機械学習を利用したソリューションで、適切な人材を見つけることができます。 3. 履歴書の審査で注意すべき点は? 機械学習エンジニアのリアルな実態調査 – 仕事内容や年収から、必須のスキル・経験まで！. 機械学習エンジニアは、線形代数、多変量計算、分散、導関数、積分、標準偏差など、数学的・統計的な概念に精通している必要があります。 また、ベイズ則、ガウス混合モデル、マルコフ決定過程などの確率の基本的な概念を知っている必要があります。 機械学習ライブラリの使用経験があることが必須です。 The candidate should have a computer science/software engineering background and be fluent in at least one programming language with sufficient coding experience claims Tsisana Caryn, HR specialist from Assignment Writing Services.
これは数式にすると \min_{\Theta} \frac{1}{2m} \sum^{m}_{i=1}\|x^{(i)}\Theta - y^{(i)}\|^2 \\ という最適化問題になる. この問題を解くのは,勾配降下法/最急降下法(gradient descent)が良く使われる. 行列とベクトルを用いたこのような数式にすることで,専用ライブラリ(BLASなど)による並列処理が行えたり,分散コンピューティング(Map-Reduceなど)の手法を取り入れたりすることが容易になる. そして,この解法と手順は1次式に限らず,多項式やニューラルネットワークのような複雑なモデルにも適用できる. 機械学習では,大量の学習データを用いて複数のパラメータの最適解を求めるというもの. このパラメータを求めるには,一度に大量のデータを並列処理する必要があるため,行列やベクトルを用いた線形代数の分野が活躍する. Why not register and get more from Qiita? 機械学習・ディープラーニングのための基礎数学講座 - connpass. We will deliver articles that match you By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole you can read useful information later efficiently By "stocking" the articles you like, you can search right away Sign up Login