エド・はるみ / アラフォー 天海祐希 第26回(2009年) 政権交代 鳩山由紀夫 (内閣総理大臣) 第27回(2010年) ゲゲゲの - 武良布枝 (『 ゲゲゲの女房 』作者) ※受賞者の役職は当時のもの。 典拠管理 FAST: 22426 ISNI: 0000 0000 8219 5526 LCCN: n78010361 NDL: 00016623 NLK: KAC200304766 PLWABN: 9810530856005606 SUDOC: 184095158 VIAF: 38169425 WorldCat Identities: lccn-n78010361
転移学習(Transfer Learning)とは、ある領域で学習したこと(学習済みモデル)を別の領域に役立たせ、効率的に学習させる方法です。 今回は、人工知能(AI)分野で欠かせない、転移学習のメリットとアプローチ手法、ファインチューニングとの違いについてお伝えします。 転移学習とは?
DQN(Deep Q-Network )はGoogle傘下のDeepMind社が開発した 強化学習の一手法 です。 DQNが新しい技術といわれるのは、Q学習(強化学習の一つ)と、ディープラーニングを組み合わせている点です CNN(畳み込みニューラルネットワーク)を使用した他、RMSPropのような最適化手法を適用したことも成果を上げる要因となっています。 CNNのような多層ニューラルネットワークは工夫なしには学習が遅く、また学習率を大きくしても学習が発散するため、自分でデータを集めて学習する従来型のオンライン型強化学習では高速化が困難でした。 そこでDQNはバッチ強化学習、つまり十分な数のデータがあることにしてサンプル追加せず、既存データだけで最適方策を学習することにしました。DQNで使われているNeural Fitted Q Iterationでは、各最適化中では完全に教師あり学習になっており、非常に学習が安定していると考えられます。 こうしてDQNは、予備知識のない状態からブロック崩しゲームを膨大な回数こなすことで、ゲームのルールを認識し、最終的には人間の出しうる得点を凌駕できるまでになりました。Atari 2600のゲーム49種類のうち、半数以上のゲームで、人間が記録したスコアの75%以上を獲得してもいます。
よく問題解決の手法として「目標と現状のギャップ」という話題が出てきます。 効果的な問題解決の打ち手を出すためには、適切な問題の設定が大切だからです。こちらで認識した問題がブレてしまうと解決策もブレて効果的でなくなってしまいます。 そのため問題解決のために現状とあるべき姿(目標)のギャップを把握して効果的な打ち手を考えていくわけですね。 これは目標達成にも効果的だと考えています。 そこで今回は 目標と現状のギャップを明確に把握 して目標達成を加速させる!ことについて考えていきたいと思います。 目次 ◆目標と現状のギャップという考え方を明確に理解!
あるべき姿が明らかでない、または間違っている 問題を発見するには、 あるべき姿を明らかにする 必要がある。それを明らかにせず目の前にある困ったことを片付けても、本質的な問題は解決できない。また、現実に即していない荒唐無稽なあるべき姿を設定しても、間違った問題を解決することになる。 そして、一度明らかにしたからといって安心してはいけない。あるべき姿は時代とともに変化していくため、あわせて問題も設定し直す必要がある。古いあるべき姿は 間違ったあるべき姿 に変わってしまっていることに注意しなければならない。 2. 現状を把握できていない 問題発見には 現状を明らかにする 必要もある。現状に対して自信過剰でいたり、あるべき姿に固執するあまり現実逃避したりしていると、現状を正しく把握できず、本当の問題を発見できなくなる。 また、現状をマニュアルに当てはめて処理するのではなく、 徹底的に分析すること も正しい問題を発見するために必要である。 現状を把握できないために問題を発見できない 3. ギャップの構造を具体化できていない 問題発見にはあるべき姿と現状のギャップを把握することが必要であるが、ギャップを深堀せず曖昧にとらえていると、問題の本質が見えてこない。 例えば、「サイトからの離脱率を下げる」という問題と「会員登録画面の住所入力フォームで発生している離脱率を下げる」という問題では、後者の方が問題が具体化されており、的確な解決策を検討しやすい。 また、発生する問題に対してやみくもに解決策を講じても、問題は解決されない。どの問題が重要か把握し、優先順位をつけて解決するためにも、ギャップの構造を具体化することが必要である。 ギャップの構造を具体化できていない 4.
会社の理想であるビジョンを達成するためには、ビジョンやゴールに対して現状には何が足りていないかを知り、どうすればよいかと解決方法を探ることが重要となります。会社の中のさまざまなシーンで生じるギャップの把握、問題解決のために役立つフレームワークの1つに「As is(アズイズ)」と「To be(トゥービー)」という2つの考え方をセットにしたものがあります。 この記事では「As is/To be」の用語の意味や、効果的に利用するための注意点について詳しく解説しています。 「As is/To be」は、マーケティングにおけるフレームワークとしては理解しやすく、すぐに実践できるものになっています。ぜひ参考にしてください(※As is to beのテンプレートダウンロードのリンクは記事の下部にあります)。 本記事について、マーキャリMEDIAのYoutubeチャンネルでも解説しています。 As isとは? フレームワークの説明に入る前に、「As is」、「To be」それぞれの用語がどういった意味を持つのかを解説します。 「As is」とは、現状を意味する言葉です。 問題解決のためには、現状把握は必須です。 To beとは?
1億円(現状)しかありません。 これから、、ギャップを抽出すると、 「このままでは売上が1. 9億円の未達(ギャップ)になる」 と書けます。 図にするとこんな感じです。 プレゼンモードなら、 「売上が1. 9億円未達」 と話すことになるでしょう。 ここまでは、初級編です。 もう少し、訓練を積んだらこうした分析も出来るようになってみましょう。 「売上が1. 9億円未達」は、結果のみが示されています。 この内容だけでは、課題を書くには方向が定まりにくいですね。 そこで、もう少しギャップ分析を深めてみたのがこの図です。 ギャップ分析で、ギャップを要因別に階段状に表した図になります。 この内容から、 主な要因は、A社への販売計画数が大幅に未達したことが要因と分かります。 その点をさらに深めていくことで、課題設定がしやすくなります。 今日は、そのやり方まで書くと長くなるので詳細は省略します。 興味のある方用に、具体的な計画と実績の差をつけておきます。 なお、差異分析の経過はこちらです。 この分析の詳細を知りたい方は、こちらの記事をどうぞ 2. 定量 化のヒント ギャップを描きやすくする方法のヒントは、 自身が書いた初期のギャップの中に隠れています。 初期の段階では、現状を主観的に書いていることが多いものです。 それを、 あるべき姿と現状で対比しやすい構造にすれば、 ギャップを抽出しやすいものになります。 ポイントとなる部分は、お金、時間、品質、コスト、納期などと書かれた部分です。 さきほどの例では、 「売上が未達」とお金の部分がポイントです。 そこで、 1. 9億円の未達と 定量 化すればギャップが描けます。 こうした言葉のヒントを表にしてみました。 縦軸は、扱う数字が、実数か比率かで分けています。 実数とは、生の数字そのものですね。 例えば、先ほどの売上1. 9億円未達です。 比率とは、何かを何かで割った指標を言います。 例えば、A商品の売上が1億円で、総売上が10億円なら 売上比は 1÷10=0.