みなさんご存じだろうか。 ジョブ型における「底辺」が、どんな生き方をしているのかを。
ここ数年、「ジョブ型雇用」という言葉が急速に広まっている。 みなさんも、ニュースでよく耳にするんじゃないだろうか。 ジョブ型は各仕事に対し、適したスキルを持った人を割り振っていく。 日本のメンバーシップ型はその逆で、まず人を採用し、その後割り当てる仕事を決めていく。 メンバーシップ型を成立させていた年功序列や終身雇用といった前提が崩れたいま、世界と戦っていくためにも、日本はジョブ型に切り替えるべきだーーという主張は、少し前からのトレンドだ。 ただこのジョブ型採用、どうにも誤解されているというか、「上澄み」を基準に議論しているような気がしてしょうがない。 みなさん、ご存じだろうか。 ジョブ型における「底辺」が、どんな生き方をしているのかを。 ジョブ型＝生産性＆競争力が高い専門家集団？ 『2040年 「仕事とキャリア」年表』という本で、ジョブ型はこのように書かれている。 メンバーシップ型雇用を
高次元のデータを可視化するt-SNEの効果的な使い方
t-SNEは、高次元のデータを可視化する手法としては、非常に便利ですが、時々不可解な挙動をしたり、誤解を招くような可視化をすることがあります。 シンプルなデータを可視化して動作の仕組みを理解することで、t-SNEのより効果的な使い方を学ぶことができます。 t-SNEは、高次元のデータを調査するための手法として、2008年にvan der MaatenとHintonによって発表 [1] された人気の手法です。 この技術は、数百または数千次元のデータですら無理やり2次元の「マップ」に落とし込むという、ほとんど魔法のような能力を備えているために、機械学習の分野で幅広く普及しています。 このような印象を持っている方が多いのですが、こういった捉え方をしていると誤解を招くこともあります。 この記事の目的は、よくある共通の誤解を解くためでもあります。 t-SNEで可視化できることと、できないことを説明す
うさぎでもわかるモーメント母関数（積率母関数）
こんにちは、ももやまです。 今回は モーメント母関数の求め方 モーメント母関数を用いた平均・分散の求め方 の2つについて説明していきます。 [注意] この記事では、 確率密度関数から平均・分散を求める方法 広義積分 の内容を使います。不安な人はリンク先で復習することをおすすめします。 １．モーメント（積率） (1) モーメントとは モーメントは、確率分布 \( X \) が どのような分布を示すのか どんな風にデータがバラバラになっているか を数字で表現したものあり、積率とも呼ばれます。 (2) モーメントの定義 ある点 \( x = a \) 周りの \( k \) 次のモーメントは、 それぞれの確率変数 \( X \) における \( (X-a)^k \) の値 （期待値を求めるときの \( X \) が \( (X-a)^k \) に変化） \( X \) となる確率 で求めることが
Webアクセシビリティを知りたいときは参考にしたいサイト
こちらの記事はWebアクセシビリティについて知りたい方やWebサイトの品質とはなにか、Webサイト上でバリアフリーを実現したいという方におすすめしたいWebサイトを紹介します。
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
ChatGPT、何が問題か 元グーグル社員「非常に無責任で無謀」：朝日新聞
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/advs.202000636