kenmatsu4のブックマーク - はてなブックマーク

ChatGPTの精度を上げる、あらゆる質問の最後に置く「命令」　優秀な壁打ち相手を作る、「チャットAI力」の高め方

クリエイターに出会ったり、もっとファンになったり、noteで創作をつづけたくなるようなイベントを開催する「noteイベント」。今回は「チャットAI使いこなし最前線」をテーマに、黎明期からチャットAIを活用しているnote CXOの深津貴之氏が登壇しました。こちらの記事では、ChatGPTユーザーの悩みを解決するプロンプトなどが語られました。 ChatGPTユーザーの悩みを解決するプロンプト徳力基彦氏（以下、徳力）：まず今日はChatGPTの使い方をしっかり覚えていただきたいと思います。ここで「深津式汎用プロンプト」。深津貴之氏（以下、深津）：僕は1個1個、個別の例を出すのはあんまり好きではないです。さっき言ったように原理原則を1個理解すれば、全部その原理原則から引っ張れる方向が好きですね。なので今日も、細かいプロンプトを出すよりは、だいたいあなたの悩みのすべてを解決するプロンプトを1

kenmatsu4 2023/03/16

リンク

コードを書いていてマネジメントもやるようになっちゃった人へ　背中で語っていた僕が、プロダクトとピープルに向き合うまで

「Day One - CTO/VPoE Conference 2022 Spring -」は、日本CTO協会が主催するイベントです。パネルディスカッションでは、政財界、テクノロジー分野の第一人者をパネリストにお迎えし、日本CTO協会理事のモデレートにより、“Day One”をテーマにご講演いただきます。ここで登壇したのは、株式会社Lighthouse Studio CTOの海老原昂輔氏。これまでの経験から導き出した、“ソフトウェアエンジニア的思考をマネジメントに活用するアプローチ”について発表しました。全2回。前半は、最初期のマネジメントとプログラマーとして犯してしまった禁忌について。エンジニアにありがちなキャリアの変遷海老原昂輔氏：「コードを書いていたいけど、マネジメントもやるようになっちゃった人のための生存戦略」というタイトルでトークをします。株式会社Lighthouse Stud

kenmatsu4 2022/06/15

リンク

機械学習モデルの予測値を解釈する「SHAP」と協力ゲーム理論の考え方

機械学習を活用すれば、膨大なデータをもとにして、さまざまな事柄について予測値を導き出すことができます。しかし、実際にその予測値を役立てるためには、なぜそうした予測結果になったのかを理解することが重要です。予測値を解釈するための手法として、協力ゲーム理論を応用したSHAP（SHapley Additive exPlanations）という手法があります。TVISION INSIGHTS株式会社でデータサイエンティストマネージャーを務める森下光之助氏が、SHAPの基本的な考え方と、そのベースとなる協力ゲーム理論について解説します。 SHAP（SHapley Additive exPlanations）で予測結果の貢献度を分解する森下光之助氏（以下、森下）：まずは簡単に自己紹介をさせてください。僕はTVISION INSIGHTS株式会社でデータサイエンティストのマネージャーをやっていて、僕

kenmatsu4 2020/04/15

リンク

エンジニア転職市場の有効求人倍率は約7倍––激化する技術者採用のいま

2019年3月19日、株式会社レクターが主催するイベント「エンジニア採用最前線」が開催されました。エンジニアの有効求人倍率は年々高まり、採用市場は激化しています。エンジニアの採用が難しくなる中、企業は今後どのように採用活動を進めていけばよいのか？　トレンドの振り返りと今後の傾向について、気づきやナレッジを共有します。プレゼンテーション「エンジニア採用動向について」に登壇したのは、株式会社レクターの山口若葉氏。レクターの取り組みと、エンジニア採用市場の現状について解説しました。 ※著作者の申し立てにより、一部スライドを削除させていたしました。レクターの目指す場所山口若葉氏：それでは、「エンジニア採用最前線～採用できる企業・採用できない企業　二極化が進む本当の理由とは？～」を開催させていただきます。はじめに、主催社の紹介をいたします。本日こちらの司会を務めさせていただきます、レクターの山

kenmatsu4 2019/04/12

リンク

異動は人事を介さない「ガチな仕組み」　DeNAが始動させた新プロジェクトのキーポイント - ログミー[o_O]

事業部サイドから人事に転身對馬誠英氏（以下、對馬）：私の自己紹介を簡単にさせていただきます。2005年にDeNAに中途で入りました。1社目はコンサルティング会社にいたのですが、2005年にDeNAに入社して、もう12年いるんです。社歴は長いほうです。入社してからの前半7年が営業をやってまして、2012年に人事に転身をしました。直近5年間は人事をしているキャリアです。人事は採用マネージャーから始まっていろいろやって、今、HR本部長をしているキャリアですね。（スライドを指して）好きなことをいろいろ書いています。料理をして、子どもを寝かしつけたあとに、静かな雰囲気で墨をすって書道をするのが好きです。このネタに共感してくれる方？（笑）。（会場、手を挙げず）いないんですよね。この趣味、社内で話しても誰もいないんです。書道ってそんなにマイノリティなんですかね？（笑）。私、すごく好きなんですけ

kenmatsu4 2018/10/31

あとで読む

リンク

【PyCon JP 2018】データサイエンスで競馬の結果を予測する、機械学習モデルの構築プロセス

2018年9月17日から18日にかけて、日本最大のPythonの祭典、PyCon JP 2018が開催されました。「ひろがるPython」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPython エンジニアたちが一堂に会し、様々な知見を共有します。プレゼンテーション「実践・競馬データサイエンス」に登壇したのは、貫井駿氏。人工知能（AI）による競馬の予測モデル構築において発見した、実践的なノウハウを紹介します。講演資料はこちら競馬×データサイエンス貫井駿氏（以下、貫井）：「実践・競馬データサイエンス」と題しまして、AlphaImpactの貫井が発表します。今回の資料は後日公開する予定なので、写真は撮らなくても大丈夫です。まず自己紹介ですが、貫井駿と申します。専門は機械学習をやっていまして、仕事は、まず本業でFringe81という会社でアドテックとHRテック領域のデータサイエンティスト

kenmatsu4 2018/09/19

リンク

ディープラーニングを用いた自然言語処理の今と、ビジネス面でのネガティブな事実

2018年4月20日、Deep Learning Labが主催するイベント「音声・言語ナイト」が開催されました。Chainerを提供するPreferred Networksと、Azureクラウドを提供するMicrosoftによる、エンジニアコミュニティDeep Learning Lab。今回は、自然言語処理や合成音声など、音声・言語×深層学習（ディープラーニング）の最新事例や知見を発表しました。プレゼンテーション「深層学習時代の自然言語処理ビジネス」に登場したのは、株式会社Preferred Networksの海野裕也氏。ディープラーニングによる自然言語処理技術の最前線と、ビジネスへの転用可能性について語りました。自然言語処理の活かし方海野裕也氏（以下、海野）：では、お話を始めさせていただきたいと思います。Preferred Networksの海野と申します。今日は「自然言語処理の話

kenmatsu4 2018/07/20

リンク

日本企業は「礼儀正しく時間を奪う」　マイクロソフトが働き方改革で歩んだ“地雷だらけ”の道 - ログミー[o_O]

最新テクノロジーやデータを活用する企業が一堂に会し、先進的な取り組みを共有するカンファレンス「ウイングアークフォーラム 2017」。11月14日に開催されたウイングアークフォーラム 2017 [東京]では日本マイクロソフト株式会社の澤円氏が登壇し、「『働き方改革』を本気で進めるために必要なこと、教えます。～ワークスタイルのリアル～」と題して講演を行いました。マイクロソフトが歩んできた“地雷だらけ”の道澤円氏（以下、澤）：澤と申します。よろしくお願いします。40分間を使いまして「働き方改革」を本気で進めるときに必要なことをみなさんにお伝えしたいなと思っています。タイトルが「『働き方改革』を本気で進めるために必要なこと、教えます。」だと、偉そうに聞こえますけど、なんていうことはない。我々が、散々先に踏んだ地雷の話をするわけですね。ですから、どのように地雷を踏んで道を作ったかというのを共

kenmatsu4 2018/05/19

リンク

はてなブックマーク

タグ

ブックマーク / logmi.jp (8)

お知らせ

今週のはてなブックマーク数ランキング（2024年7月第2週）

はてなブックマーク透明性レポート（2024年 2月-2024年4月）

今週のはてなブックマーク数ランキング（2024年7月第1週）

公式Twitter

キーボードショートカット一覧

はてなブックマーク

公式Twitter

はてなのサービス