2020年1月24日のブックマーク (3件)

  • ぼくは見た、国の消滅を | NHKニュース

    10歳だった。 その時ぼくは、まだ「ソビエト連邦」だったモスクワにいた。 そこで見たのは、「国」というものが劇的に変化する瞬間だった―― 外務省が公開した6000ページにのぼる外交文書。外交官たちの生々しい報告が、私をあの時代に連れ戻した。そして私は、何が起きていたのかを初めて実感した。 (政治部・渡辺信) その書き出しは、文学的だった。 『BUKSOVAT(空転する)。2年1か月のモスクワ在勤を終え帰国する日、空港の暗い待合室で搭乗を待ちながら、ふと、この単語が頭に浮かんだ。ゴルバチョフの始めたペレストロイカを、ひと言で総括するとすれば、まさに「空回りしている」というのが適当ではなかろうか』 1987年11月の「ソ連在勤を終えて」という報告書の冒頭だ。書いたのは、モスクワの日大使館の政務班長だった角崎利夫氏。これまで私が読んできた硬い外交文書とは異なる表現で、1985年に書記長に就任し

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  • 【ML Tech RPT. 】第14回 機械学習のモデルの評価方法 (Evaluation Metrics) を学ぶ (5) - Sansan Tech Blog

    DSOC研究員の吉村です. 年末年始の連休でをたくさん読むぞと意気込んだにも関わらず, 2.5冊しか読めなかった悔しさに苛まれております. さて, 今回も前回に引き続き評価指標についてまとめていきます. 特に, ランキング学習の出力結果を評価する際に用いられる指標について見ていきましょう. マルチラベル分類の文脈における, ランキング学習の出力結果の評価指標の一部については, 前回の記事で紹介しておりますので, そちらも読んでいただけると嬉しいです. ランキング学習の精度評価 ランキング学習とは, 対象物の順序を予測するように学習する問題です. マルチラベル分類の予測時に各ラベルの信頼度を計算するようなモデルを用いる場合には, その信頼度の大小によって順位付けができるため, マルチラベル分類とも関係の深い問題設定です. そのため, ランキング学習の評価指標がマルチラベル分類の予測結果の評

    【ML Tech RPT. 】第14回 機械学習のモデルの評価方法 (Evaluation Metrics) を学ぶ (5) - Sansan Tech Blog
  • 平手も周囲も限界だった…不動のセンター脱退で欅坂46最大の危機 グループの今後は… - スポニチ Sponichi Annex 芸能

    平手も周囲も限界だった…不動のセンター脱退で欅坂46最大の危機 グループの今後は…

    平手も周囲も限界だった…不動のセンター脱退で欅坂46最大の危機 グループの今後は… - スポニチ Sponichi Annex 芸能
    Ez-style
    Ez-style 2020/01/24
    秋元康がプロデューサーなんだから、曲やグループのイメージ、平手のセンター固定も全部秋元が決めてたはず。それが問題なら秋元のせいなんじゃね、ということに一切触れずに記事を書こうとするとこうなるのか(笑)