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先ほどこんなツイートをしました。最近はインフルエンサーみたいな人が増えているので、そういった「影響力のある個人」が取材先として選ばれるケースも出てきています。 でも同時によく聞くようになったのが、 「取材に応じたけど、言っていないことを書かれた!」 「原稿確認もなく掲載された!」 「掲載後に修正をお願いしたら、無言で記事消された!」 みたいな不満の声。SNSで声を上げるのが簡単になったので、メディア側にもすぐに批判が届きます。難しい問題ですが、ある程度は個人の「取材受けリテラシー」を上げることで解決するんじゃないかなと思っています。 私はずっとPRコンサルや広報などをやってきて、過去にアレンジした取材は数百件にものぼります。テレビ番組から零細WEBメディアまで何でもやってきたので、多少は役に立つことが言えるかなーと思い、個人でメディアを取材を受ける人に知っておいてほしいことを書くことにしま
日経 xTECH内に人工知能(AI)専門チャネル「ビジネスAI」を2019年10月に立ち上げたのを機に、知識共有サイト「Qiita」上でAI/機械学習の記事を同年12月に募集したところ、49本もの記事が集まった。投稿いただいた皆さん、ありがとうございました。 今回、ビジネスAIの編集担当として私が設定した「お題」は以下の3つ。各テーマについて日経 xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年12月1日~25日まで1日1本ずつ記事を募集した。 AI道場「Kaggle」への道 機械学習をどう学んだか 機械学習ツールを掘り下げる この結果、機械学習を独習するお薦めの書籍やサービス、Kaggleなどの機械学習コンペに入門する方法など、AIや機械学習に興味があるエンジニアにとって大いに参考になる記事が集まった。投稿者の属性についても「ゴリゴリの文系」や「おじさんSE」「中
ABEJAでリサーチャーをしている白川です。 皆さん、アノテーションしていますか? 私はしています。アノテーション、自分でやるのは大変ですよね。 AIというとモデルの学習に注目されがちですが、もしかしたら、アノテーションはAI開発においてモデル開発以上に重要で注意の必要なプロセスかもしれません。今回はなぜアノテーションがそれほど重要なのか、良いアノテーションとはどのようなアノテーションなのかについて、機械学習的にアプローチしてみたいと思います。 アノテーションを機械学習で解析するの、楽しいですよ。 なお、本記事に関連して、2018年7月1日に開催されるccse2018というカンファレンスでもお話させていただく予定です。記事内では触れられなかった内容についてもお話させていただくかもしれないので、ご興味ある方はチェックしてみてください。 この記事を読むとわかること アノテーションはAIの開発・
会社の体制が大きく変わり、カオスの中に少しの静寂(暇)ができました。特に日々執行に勤しんでいる方々は皆そうだと思いますが、色んなこと考えているのにそのプロセスをアウトプットする機会があまりなく、結果や結論、最終的な決断のみが共有されるため、サクセッションプランに対する有効な情報を残すことも出来ていないことと思います。僕もその一人。 この時間を有効に活用するため、頭の中にあるイメージと考え方をここに、時間の許す限り吐き出していこうと思います。時折、言葉が足りないところも前提条件やバイアスの記述が足りないところもあるかと思いますが、混沌とした頭の中を曝け出すプロセスにはつきものですので、大目に見ながら読んでいただけると幸いです。 財務諸表と同じように見える化する会社は財務諸表によって経営されるものなので、経営者たるもの財務諸表を見ながら戦略を立てるべきであると僕は考えています。数字以外信じない
はじめに HTML+CSSコーディングにおける制作者の思考や判断、アプローチ、コード化に至るまでの流れなどを分解し、コードの状態なども含めてそれぞれを短い言葉で言語化しました。 以下のような効果が期待できます。 HTMLとCSSを使っておこなってきた事を客観視・再認識できる 始原的な動機を把握することで、手法を別の視点で捉えられるようになる 認識合わせや熟練度確認に利用し、制作時のコミュニケーションを円滑にする 場合によっては、ぼんやりと捉えていたことや、詰まりやすかったポイントなどがハッキリと認識できるようになるかもしれません。 言語化の概要 まずは、全体像が分かる概要図を掲載します。 この記事は、以下のステップと各項目について順に説明するものになります。 前提事項・環境について 言語化するにあたって前提となる考え方や環境について記載します。 HTMLとCSSの役割 HTML → データ
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