「避難勧告＝避難所へ行くではない」 斉田キャスター呼びかけ
台風19号の影響で避難勧告が相次いでいるが、気象予報士でNHKの気象キャスターをつとめる斉田季実治氏は2019年10月12日、「【避難勧告＝避難所へ行く、ではありません】安全を確保するという意味です」とツイッターで呼びかけた。 その上で、「土砂災害や河川の氾濫などの被害が予想される場所にお住いの方で、安全な避難所に行くのが難しい場合は、近くの頑丈な建物の上の階へ、外に出るのも危険なときは自宅の二階以上や崖から離れた部屋など少しでも安全な場所へ」とアドバイスを送る。 警戒レベル、発令の確認を より具体的には、避難勧告は警戒レベルの4（最大5）に当たる。住民が取るべき行動は斉田氏のツイートの通りだ。 より自体が深刻になると、発令は「避難指示（緊急）」に変わる。道路の冠水や土砂崩れが起きている場合があり、発令前に避難しておく必要がある。 静岡、神奈川、東京、埼玉、群馬、山梨、長野の1都6県（16
日本が｢生産性が低すぎる国｣になった五輪イヤー 衰退への一手を打った法律とは?
オックスフォード大学で日本学を専攻、ゴールドマン・サックスで日本経済の「伝説のアナリスト」として名をはせたデービッド・アトキンソン氏。 退職後も日本経済の研究を続け、日本を救う数々の提言を行ってきた彼が、ついにたどり着いた日本の生存戦略をまとめた『日本人の勝算』が刊行されて8カ月。生産性を高める具体的な方法を示した新著『国運の分岐点』（講談社＋α新書）が刊行された。 日本に足りない「要因分析」とはどういうことか、生産性が低い現実を「要因分析」すると何がわかるのか。解説してもらった。 前回の記事（｢中小企業の改革｣を進めないと国が滅びるワケ）に対するコメントの中に、よくある誤解に基づいたものがありました。極めて重要なポイントですので、ご紹介したいと思います。 「町のラーメン屋が多すぎるといって10軒を1軒にまとめたところで中国には勝てません」 私の主張はまったく違います。今は10軒のラーメン
成功した機械学習モデル150個を分析してわかったことまとめ、Booking.comの場合
by stem.T4L 宿泊予約サイトのBooking.comはプラットフォームに機械学習を取り入れており、毎日いくつものA/Bテストを実施して最適なオプションや表示方法を模索しています。機械学習を取り入れるなかで失敗と成功の両方を何度も経験してきたBooking.comが、150の成功モデルから学んだことについて論文を発表しました。「機械学習が現実の企業やプラットフォームのパフォーマンスにどう影響するのか」を述べたこの論文を、VMwareのCTOを務めたのちにAccelのベンチャーパートナーとなったAdrian Colyer氏がかみ砕いて解説しています。 150 Successful Machine Learning Models: 6 Lessons Learned at Booking.com (PDFファイル)http://delivery.acm.org/10.1145/3340
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