転職の悲劇を生む 「人が辞める会社」8つの共通点 | NIKKEIリスキリング
「次の転職を最後にしたい。一生働ける会社を見つけたい」。ミドル世代の転職相談で、特によく伺うことが多いリクエストです。労働政策研究・研修機構の「勤労生活に関する調査」（2016年）では、「1つの企業に長く勤め管理的な地位や専門家になるキャリアを望む者」の割合は50.9%と過半数に及んでいます。しかし実際には、入社した会社の理想と現実のギャップが大きすぎて辞めざるをえなくなり、気がつけばいたずらに転職回数が増えていたという方もたくさんいます。定着率と離職率が高い企業には、どんな違いがあるのでしょうか。 離職率が高い会社に8つの共通点転職支援の仕事は、裏返すと、採用支援業でもあります。企業の経営者や人事責任者からいただく相談内容は、「経営戦略を実現するために、必要な人材要件をどう定義すべきか」とか、「求める人材にどう自社の魅力を伝え、自社に興味を持ってもらえるか」というものが大半です。しかし、
オフィス北野批判の東国原にたけし謝罪「お前が正しかった」
タレント、東国原英夫（６０）が４日夜、自身のツイッターを更新。テレビ番組の収録の合間に、芸能事務所、オフィス北野から独立したタレント、ビートたけし（７１）と話をしたことを明かした。師匠の独立騒動を受け、「本日、テレ朝『ＴＶタックル』の収録の合間、師匠と縷々話をさせて頂いた」とつづった上で、「昨今、ニュースやワイドショー等で報道されている内容の実情・詳細についてである。ちょっと驚いた事が２点ある」と伝えた。 東国原は会話の詳しい内容について、「師匠が僕に『お前、事実を（各メディア等で）自由に喋って良いからな』と仰った」と明かした。さらに「随分前に、僕が、オフィス北野の事務所体制や森社長の経営方針等を批判をした時に、師匠にボコボコに殴られた事があった」と告白。たけしから謝罪を受けたことを明かしつつ、「『あの時は済まなかった。今となっては、お前の言う事が正しかったと痛感している』と言う事だった」
国会で異様な慌てぶり 太田理財局長が隠した秘密会議同席｜日刊ゲンダイDIGITAL
異常なまでの“逃げの答弁”だった。財務省の森友文書改ざんについて、国会で批判の矢面に立つ太田充理財局長が、問題のカギとなる“秘密会議”に出席していたことが発覚した。 会議が開かれたのは、朝日新聞が最初に森友問題を報じてから約２週間後の昨年２月２２日。当時の佐川宣寿理財局長が菅官房長官と面会し、財務省側が報道後初めて森友問題の詳細を説明した場だった。 ４日のＮＨＫ報道によると、会議の２日前には、国有地値引きの根拠である地中ゴミの撤去工事を巡り、理財局職員が森友側に口裏合わせのウソをつくよう求めていた疑いも浮上。昨年２月下旬に財務省が改ざんに手を染め出す頃に開かれた会議で一体、何が話し合われたのか。 ■文書改ざんの“主犯”のような動揺 今月３日の衆院財務金融委員会で答弁に立った太田局長の慌てた様子は、よほど重要なやりとりがあったことをうかがわせる。 立憲民主の川内博史議員に「誰が同席したのか」
The limitations of deep learning
This post is adapted from Section 2 of Chapter 9 of my book, Deep Learning with Python (Manning Publications). It is part of a series of two posts on the current limitations of deep learning, and its future. This post is targeted at people who already have significant experience with deep learning (e.g. people who have read chapters 1 through 8 of the book). We assume a lot of pre-existing knowled
The future of deep learning
This post is adapted from Section 3 of Chapter 9 of my book, Deep Learning with Python (Manning Publications). It is part of a series of two posts on the current limitations of deep learning, and its future. You can read the first part here: The Limitations of Deep Learning. Given what we know of how deep nets work, of their limitations, and of the current state of the research landscape, can we p
ディープラーニングの限界 | POSTD
(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング： 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
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