Self-paced digital training on AWS - AWS Skill Builder
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SQUARE ENIX OPEN CONFERENCEゲーム開発プロジェクトマネジメント講座
ゲーム開発 プロジェクトマネジメント講座 ２０１１年１０月８日 株式会社スクウェア・エニックス CTO 橋本 善久 1 ©SQUARE-ENIX 2011 SQUARE ENIX OPEN CONFERENCE なぜプロジェクトは 失敗するのか？ 2 ©SQUARE-ENIX 2011 プロジェクトの失敗ポイント • 見込みより売上が少ない • 計画よりもコストがかかっている • 発売時期が遅れた • 発売に間に合わせるため内容が削られた • ユーザーの評判が悪い • 不具合が発生 • スタッフの満足度が低い、故障者が出た、辞め てしまった • など・・・ 3 ©SQUARE-ENIX 2011 プロジェクトの失敗ポイントの分類 • スコープ（コンテンツの範囲）の問題 • 品質の問題 • コストの問題 • 時間の問題 • リソース（人員・環境）の問題 • ビジネスの問題 4 ©SQUARE
Normalizing Flow入門 第1回 変分推論
こんにちはtatsyです。今回は最近興味をもっているNormalizing Flowの技術について紹介したいと思います。 Normalizing Flowという言葉はRezendeらによって2015年に発表された以下の論文で一般的に使われるようになった言葉です。 Rezende et al. 2015, “Variational Inference with Normalizing Flows”, ICLR 2015. [arXiv]この論文のタイトルにある通り、Normalizing Flowという技術はVariational Inference、すなわち変分推論の技術の一つです。そこで、第1回では、変分法と変分推論について見ていくこととします。 変分法変分法というと、大学の教育課程では、おそらく解析力学のような分野で最初に登場する言葉かと思います。例えば、坂道を転がる球が最短の時間で転
Normalizing Flowの理論と実装 - Qiita
はじめに 変分推論の手法の1つであるNormalizing Flowを実装しました． ベイズ線形回帰の話から始めて，従来の変分推論，Normalizing Flowによる変分推論という流れで理論を述べています． 実装したコードはGitHubにあります． ベイズ線形回帰 線形回帰では以下のように，観測データ$\boldsymbol x$に対して予測値$\boldsymbol y$を出力します．$\boldsymbol \theta$はパラメータで単回帰の場合では直線の傾きに相当します． $$\boldsymbol y=\boldsymbol \theta^T\boldsymbol x \tag{1}$$ ただ，実際の値はノイズを含んでいるため，それをモデル化するために以下のように平均が$\boldsymbol y$，共分散が$I$のガウス分布に従うものとします．(e.g. 温度計で温度を計測
3年以内にベンチャーを辞めた知人の退職理由を列挙していくだけの枠。 - swatanabe’s diary
ふと思い出したので。 就活サイトの運営に携わっていたとき、多くの知人に就活や仕事の話を聞いたのですが、ベンチャーに入社した知人の多く（およそ8割）が3年以内に辞めており、ちょっと驚きました。 で。長く働いたあとの退職だと円満な感じで終わることが多いと思いますけど、3年以内だとその理由が実に種々雑多で面白かったので、気侭に列挙していきたいと思います（随時、追記するかも） しかし、追加するたびに「周りに多いなぁ。3年離職」と思います。苦笑。 ※最終更新：2023/10/29 ※あくまで「3年以内にベンチャー企業を退職した知人に理由を尋ねた結果」をまとめただけです。ベンチャーによくある退職理由、大手にはないベンチャーならではの理由をまとめた記事ではありません。 1. 周りの社員が想像以上にモチベーションが低かった 2. 昇進の可能性が（まず）ない 3. 1年たって成長が止まった 4. 自分だけ損
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