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![ライターのヨッピーさんに「会社員やりながら“生産する趣味”を持つのが最強」という話を聞いてきた](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/afcf3f9b1de6b8a02955a1071ff2954b29a6db68/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimg.buzzfeed.com%2Fbuzzfeed-static%2Fstatic%2F2017-09%2F20%2F0%2Fasset%2Fbuzzfeed-prod-fastlane-01%2Fsub-buzz-16644-1505883140-2.jpg%3Fcrop%3D1500%3A785%3B0%2C125%2526downsize%3D1250%3A%2A)
はじめに 目標の設定と指標の決定 目標の設定 指標の決定 評価指標に対する最低限の知識 機械学習における知識(補足) ニューラルネットワークの学習 最初に使うニューラルネットワーク 時間的にも空間的にも独立である複数の特徴量を持つデータ 空間の局所的な構造に意味のある多次元配列データ(例えば画像) 時間的な変動に意味のあるデータ(例えば音声、自然言語) ニューラルネットワークの細かい設定 ユニットの数と層の数 正則化 活性化関数 ドロップアウト バッチ正規化 学習の早期終了 性能が出ない場合 データの追加収集 ニューラルネットの設定をいじる 用いるニューラルネット自体を変更する 新たなニューラルネットワークの考案 コードを書くにあたって データ成形 結果を記録するコード フレームワークの利用 フレームワークの選択 ChainerとPyTorch TensorFlow Keras 最後に は
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「かくれた次元」(エドワード・ホール著 Edward Hall, 1966 , 日高・佐藤 訳, 1970, みすず書房) ※距離は原著のインチ・フィートをセンチメートルに換算。表は「みんなの仕事場」運営事務局が作成。 ビジネスでは、「社会距離」を保つので、120~370cmの間隔で挨拶したり、立ち話をしたり、仕事を依頼したりすることが多い。家族や友達、親しい同僚とは「個体距離」の45~120cmくらいを取るし、内緒話は「密接距離」の45cmでする。 この物理的な距離については、同書籍執筆時代でのアメリカ人を対象とした調査による距離感なので、時代や民族の違いにより変わりうる。そのことは、著者のホール自身が同書内で民族によるその距離感の違いに関して言及しているが、最近の日本のビジネス環境であれば、おおよそ納得のいく距離感であるかと思う。相手に対して親近感がわくと、心理的な距離が短くなるととも
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