Power Automateをフルで活用した、業務プロセス改善フローの作成 ～受注業務プロセスの自動化 | gihyo.jp
デジタル人材への第一歩！「Power Automate」ではじめるローコードでの業務自動化 Power Automateをフルで活用した、業務プロセス改善フローの作成 ～受注業務プロセスの自動化 第3回では、Power Automate for desktopの特徴でもある、UI要素のセレクター編集を使った最適なフロー作成について解説しました。 最終回の第4回では、クラウドフローとAI Builderという機能を活用した業務プロセス全体の自動化の例と、その方法について解説します。 Power AutomateはWindows 11に標準搭載されているRPA機能の“Power Automate for desktop”が特に注目されています。ただ、組織内でのPower Automateの展開を考えると、有償ライセンスを導入した際に実現できる業務プロセス全体の自動化と運用方法について知るこ
心理学・行動経済学等の著名な研究論文が次々に追試失敗【心理学】｜手記千号
心理学の研究論文は再現性が低いことが指摘されていました。再現性が低くなる原因は、学界全体に「疑わしい研究手法 （QRPs）」が蔓延していたことにあるとみられます。 現在は学界全体をあげての対策が行われているようです。研究の事前登録、データの公開、追試などが重視されるようになっています。 学界は正しい方向に進んでいるようですが、だからこそ、重要な発見だとみなされてきた過去の研究成果が次々に覆されているようです。 少々調べましたが……、いやはやこれは……脱力しました。心理学以外の分野でも援用されている有名な研究たちが、あれもこれも。興味を引かれたものに重点をおきつつ、ざっくりとメモ的にまとめておくことにします。 2021年9月12日追記 追試というのは、1年半以上かかるものも珍しくないようです。かなりの時間・精神力・体力を要するのに対して、見返りが少ないものといいます。この記事では多くの研究の
趣味から仕事まで使える！Raspberry Pi（ラズパイ）の使い方とオススメキット｜fabcross
小中学生のとき、「工作」や「技術家庭」の授業がありましたよね。自分のアイデアを形にすることを楽しんだ人も多いのではないでしょうか？ 大人の趣味としてあの楽しみをもう一度味わってみませんか？ どうせなら「動く作品」づくりはどうでしょう？ 今なら工作に使える安くて小型のコンピューター＝マイコンボードが簡単に手に入ります。 初めてチャレンジする人にとって、マイコンボード選びは大変です。 「自分のやりたいことに合ってるのはどれ？」 「なんとなくマイコンボードって聞いたことがあるけど、何ができるの？」 このように、初心者にとっては悩みが多いのが電子工作。 「適当にマイコンボードを買ったけど、思っていたのと違った……」 ということがないように、人気のマイコンボード、「Arduino（アルドゥイーノ）」「Raspberry Pi（ラズベリーパイ）」「micro:bit（マイクロビット）」「M5Stack
Here are 850+ Ivy League Courses You Can Take Right Now for Free
The 8 Ivy League schools are among the most prestigious universities in the world. They consist of Harvard, Yale, Princeton, Columbia, Cornell, Dartmouth, Brown, and the University of Pennsylvania. In 2023, all 8 Ivy League schools are ranked in the top-20 of the U.S. News & World Report national university ranking. As you'd imagine, these institutions are highly selective and very hard to get int
機械学習＆ディープラーニング入門（概要編）
機械学習専門家の藍博士と素人のマナブが会話形式で、AI・機械学習・ディープラーニングの基礎の基礎を分かりやすく紹介する連載。 全3回【完結】 （ 1時間30分） 必須条件： 知識ゼロから誰でもスタートできます。 こんな方にお勧め： AIや機械学習の概念や基本用語について、まだ自信がないという方 教師あり学習、強化学習、回帰、分類、クラスタリング、CNN、RNNとは何か？と聞かれて、その内容を答えられない方 機械学習モデルは、どのようなステップで作成していくのか？と聞かれて、その内容を答えられない方 学習内容： 機械学習の概要、ディープラーニングで実現できること、AIの基本用語が理解できる 機械学習の基礎用語から、ディープラーニングの代表的な学習方法とアルゴリズムが理解できる 機械学習／ディープラーニングの作業フローの基礎が理解できる はじめに ― 本連載の読み方 機械学習専門家の藍博士と素
勾配ブースティングについてざっくりと説明する - About connecting the dots.
最近xgboostがだいぶ流行っているわけですけど，これはGradient Boosting（勾配ブースティング）の高速なC++実装です．従来使われてたgbtより10倍高速らしいです．そんなxgboostを使うにあたって，はてどういう理屈で動いているものだろうと思っていろいろ文献を読んだのですが，日本語はおろか，英語文献でもそんなに資料がなかったので，ある程度概要を把握するのに結構時間を食いました． そんなわけで，今回は自分の理解の確認も兼ねて，勾配ブースティングについてざっくりと説明してみようかと思います．とはいえ生理解な部分も結構あるので，マサカリが飛んできそう感が大いにしています．腑に落ちる的な理解を優先しているため，数式は一切出てきません． 勾配ブースティングとは 複数の弱学習器を組み合わせるアンサンブル学習には，いくつかの手法がありますが，ブースティングは逐次的に弱学習器を構築し
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