「説明能力の高さ」はどこに現れるか
職業柄、昔から人の「説明」を聞くことがとても多かった。 会社の現状、技術的な見解、商品のスペック、あるいは人の経歴についての話もあった。 そして、説明がとても上手な人もいれば、下手な人もいることを知った。 例えば、こんな具合だ。 「では、御社の事業説明をお願いします」 「わかりました、こちらが会社案内です」 「では、始めてください。」 「はい、では1ページ目をご覧ください。弊社の主要な株主は……全国に展開しており……事業所は……」 ……５分経過 「では次は、弊社の主要な事業です。おもに３つあり……」 「（退屈だな……後ろのページでも見ているか）」 ……５分経過 「次に今回お問い合わせの商品についてです……こちらの……」 「（その話はもうサイトで見たからいいよ……話ながいな……内職でもするか）」 ……５分経過 「以上となりますが、なにかご質問はありますか？」 「………いえ。」 例えば上のよう
わかりやすい説明のための 10 の鉄則
第0部 まずは「分かりづらい説明」を知ろう（p.14～） 第1部 口頭説明編（p.25～） 第2部 資料作成編（p.63～） 第3部 スライド作成編（p.81～） スライドのまとめ（p.115～）
障害報告書を書こう！ - Qiita
担当しているITサービスなどに何かしらのインシデントや障害が発生した時に、対処後のアクションとして報告書を提出して事象の内容を報告（レポート）する場合がある。 提出先は会社の偉い人だったりクライアントだったり。場合によってはユーザー向けに発表したり。事の顛末を報告して「今後同様のことを起こさないように努力します、ごめんなさい」をするのだ。どのように再発防止の努力するのかを書くものでもある。 主にクライアント向けのビジネス内容ではあるが、自分が使っているテンプレパターンを共有するので参考にしてもらえればと思う。1 全般的なポイント 心得のようなもの。次の点は留意してて欲しい。 淡々と冷静な説明をこころがける 当然のことながら事実は脚色しない。無駄な修飾も要らない。客観的な事実を簡潔に述べる。 例： ❌「一生懸命頑張って対応したが…」 ❌「寝ないで対応したが…」 ❌「本当の原因は…」 できるだ
5分で分かる機械学習（ML）
1分 ―― 機械学習 （ML：Machine Learning）とは 人間が経験から学ぶように、機械がデータから学習することを機械学習（ML）と呼びます。例えば犬や猫の画像データから「あれが犬」「これが猫」と判断できるように学習することなどです。これは人間の子供に犬や猫を見せて「あれが犬」「これが猫」と覚えさせるのに似ていますね。 「5分で分かる人工知能（AI）」でも説明しましたが、機械学習には例えば、回帰分析や主成分分析、決定木、サポートベクタマシン、ディープラーニング（＝ニューラルネットワークという仕組みを発展させたもの）など多くの手法（後述）があります（図1）。 統計学と機械学習の違い 回帰分析や主成分分析と聞いて、統計学の多変量解析を思い浮かべたかもしれません。実際に、一部の統計学の手法は機械学習でも使用します。しかし、統計学はデータを分析してインサイト（＝内在する本質）を得ること
アジャイル開発とは：「アジャイル開発」をエグゼクティブサマリにまとめてみた | Social Change!
アジャイル開発を開発者以外にも２ページ程度のサマリで説明するというのに挑戦してみました。なるべくアジャイル開発の文脈で使われる言葉（適応型とか）を使わないようにしてみたのと、従事する人でなく決定権を持つ人向けに中身よりも得られる価値などを中心に記述しました。（記事の最後でPDFを皆さんの会社でも使えるようクリエイティブコモンズで公開してます。） アジャイル開発に関するサマリ アジャイル開発（アジャイルソフトウェア開発）とは、ソフトウェア開発における開発手法の総称です。その特徴は、日々変化するビジネスや市場環境に応じて、作るべきソフトウェアも変化させていくことが出来る点です。 アジャイル開発におけるゴールと狙いは、IT投資に対するソフトウェアから得られる価値を最大化することです。コストパフォーマンスの最大化であり、ただソフトウェアを作ることだけが目的ではありません。 １．誕生の経緯と求められ
人工知能・機械学習・ディープラーニング関係の雑多なまとめ - karaage. [からあげ]
人工知能・機械学習・ディープラーニングの概要 最近話題の、人工知能とかディープラーニングとかの情報を雑にまとめてみることにしました。基本的に仕事ではなく、ほぼ自分の興味で調べたり試したりしているだけですので、あくまで趣味レベルの人がとっかかりだったり参考にすることを想定しています。 ちなみに人工知能、機械学習、ディープラーニングの関係は、大まかには以下の定義が一般的と私は思っています。 ここらへんは人によって、「人工知能 = ディープラーニング」だと言ったりする人もいるので注意です。人工知能というものの定義が曖昧なので仕方ないとは思いますが、「自分が得意な分野=人工知能」と言いたがる人が多いのでそこらへんは気をつけておくと良いと思います（主に仕事で騙されたりしないようにするために）。 そして、最近話題のディープラーニング、何がすごいのかと言うと、自分の理解は以下の通りです。 昔は、例えば画
![人工知能・機械学習・ディープラーニング関係の雑多なまとめ - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e4c5597aab1cd8ebdc614b026db7596352dfee2b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2Ff912229095fa9413779391fabfcb7d447565204a%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1300%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20170625%252F20170625211117.jpg)
AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか
技術開発の進展により加速度的に進化しているAI（人工知能）。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。 1．はじめに 最近、ニュースや書籍などでAIという言葉を見聞きすることが多い。人手不足の救世主のように扱われたり、人の仕事を奪う悪魔のように書かれるが、その実体はいまひとつ分かりにくい。ましてや、自分の携わっている仕事に対して、具体的に何をしてくれるのかが分からないという声をよく聞く。 もう1つややこしいのは、その呼び名である。AI、機械学習、ディープラーニング、それぞれが何のことなのか、どんな関係なのか不明なまま、なんとなく人に聞けなくて腑に落ちない。この記事では機械学習を中心に、その実体を説明したい。 2．AIとは AIとはArtificial Intelligenceの略、日本語にすれば人
Docker導入のための、コンテナの利点を解説した説得資料 - Qiita
何がしたいのか 最近はDockerを導入したサービスがガンガン出てきている一方、現場でのDocker導入に足踏みをしているところもあると思います。 今回はDockerを導入するために、「コンテナを利用するとこんなに便利!!」という主張を展開することで、現場でのDocker導入の推進をしたいと思います！ まあ、スライドモードを使いたかったんですよ TL;DR コンテナと仮想環境は別物だよ コンテナでの運用するといいことがたくさんあるよ どんな環境でも同じように動かせる デプロイ・ロールバックが簡単 システムが簡単に把握できる あいのり環境もいける コンテナとは コンテナ ≒ VM ?? Docker導入しようって言うとこんな話を聞くことがある コンテナってVMみたいなもんでしょ？ VMの上にまたVM作るの? AMI使ってるから、わざわざコンテナにする必要がない コンテナ != VM VMとコ
コンピューターが人間を超える「AI」「ディープラーニング」「機械学習」とは何かについて解説する「Machine Learning 101」
By Not4rthur 自動運転車を操縦するAI(人工知能)や、ディープラーニングによって「世界最強」の名をほしいままにする「囲碁AI」など、近年のコンピューター技術は「AI」「ディープラーニング」「機械学習」というキーワード抜きには語れない状況となっています。Googleでシニア・クリエイティブ・エンジニアをつとめるジェイソン・メイズ氏が公開しているGoogleスライド「Machine Learning 101」では、それらの言葉の関わりがわかりやすく解説されています。 Jason's Machine Learning 101 - Google スライド このスライドでメイズ氏が解説するのは、「機械学習とは何で、どんな種類があるのか？」「その仕組みは？」「どのように使われる？」「どこに向かっている？」という点。およそ2年にわたる作業の集大成としてまとめられたのが、この100ページにも及
優れた研究論文の書き方―7つの提案
オリジナルはこちら https://www.microsoft.com/en-us/research/academic-program/write-great-research-paper/ http://research.microsoft.com/en-us/um/people/simonpj/papers/giving-a-talk/Writing%20a%20paper%20(seven%20suggestions).pptx 新しいバージョンはこちら https://www.slideshare.net/kdmsnr/how-to-write-a-great-research-paper-226669082Read less
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