スタートアップ取締役から非営利団体COOへ転身した、元キャスター石倉秀明氏 男女の賃金格差問題の根本に着目した事業で目指すもの
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トランスフォーメーションの成功事例はパナソニック 朝倉祐介(以下、朝倉):平井さんの場合はBCG(ボストン・コンサルティング・グループ)でもいろんな会社の変革に取り組んでらっしゃるということですので、よかったらいろんなケースなどちょっと教えていただけたらと。 平井陽一郎(以下、平井):BCGだということを忘れてました。これやらないと会社に怒られちゃうんで、やらせていただきますね。 ちなみに私、別にトランスフォーメーションのプロではなくて、たまたま今日のお題がそうなので、BCGでそういったご経験をされている方にも聞いたりとかした結果を、今日若干すごい簡潔にまとめてきました。 実は、トランスフォーメーションって新しいテーマでもなんでもなくて古今東西昔からあるんですよね。 ここにも書いてあるように、IBMがハードウェアのメーカーからソフトウェアの会社になったりとか、ノキアが元々製紙パルプ業みたい
以前から書いているDeep Learningによるアイドル顔識別の話の続き。 コツコツと顔画像収集とラベル付けを続けて、そこそこにデータが集まってきたので ここらでちゃんと性能評価をしてみよう、と。 データセットの作成 今回は、現時点で重複なく180件以上の顔画像が集まっている40人のアイドルを分類対象とした。 対象アイドル一覧 これらのアイドルに分類のラベルindexを振り(推してる順とかじゃなくてランダムにね)、それぞれから無作為に抽出した180件の顔画像をそれぞれラベルとセットでレコードを作り、シャッフルして30件ずつ6つのデータセットに分けて保存。 data-00.tfrecords data-01.tfrecords data-02.tfrecords data-03.tfrecords data-04.tfrecords data-05.tfrecords レコードは、以前の記
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