【ネットリンチ】気軽な気持ちで行った”いいね！”や”リツィート”が、人生を壊す。
本書はインターネット上で炎上にあった人が、その後どういう風になったのかを追跡調査したもので、予想の斜め上をいくような興味深い事実がたくさん書かれている。 僕を含め、結構多くの人がインターネット上で不謹慎な行いを行った人を気軽な気持ちで嘲笑の対象として吊し上げがちだけど、ではその気軽な行いの結果、その人の人生がどうなってしまうのかについてをキチンと知っている人は少ない。 この本はSNS時代における自衛の書であると共に、過去に行った自分の行いに対する懺悔のキッカケとなる本である。 以下、どういう事かをみていこう。 たった1つのツィートで人生が壊れた女性 2013年12月20日のことだ。ある女性が、飛行機に乗る前に170人ほどのフォロワーにむけて、このようなつぶやきをした。 「アフリカに向かう。エイズにならないことを願う。冗談です。言ってみただけ。なるわけない。私、白人だから！」 彼女はそのまま
「いるだけで周囲を安心させる人」は一体何が違うのか？
by Min An 「その人が部屋に入ってくるだけで人が安らぎを覚える」という人がいれば、何かをしたわけではないのに人にいらだちや不安感を覚えさせる人も存在し、心理学者たちはこのような影響力を「Affective Presence(感情的存在)」と呼び研究しています。その人が個人的に悲しみや不安を抱いていたとしても、周囲にはよい影響を与えてチームのパフォーマンスを上げるという「ポジティブな感情的存在」はどのようにして生まれるのか、海外メディアのThe Atlanticで明かされています。 'Affective Presence': How You Make Other People Feel - The Atlantic https://www.theatlantic.com/family/archive/2019/01/affective-presence-how-you-make-ot
SageMakerでTensorflowのオートエンコーダをトレーニングする - ぐるなびをちょっと良くするエンジニアブログ
こんにちは。 データインテグレーショングループの長谷川です。 今回はTensorFlowでオートエンコーダを作成し、SageMakerのトレーニングジョブを使って分散学習を行いたいと思います。 SageMakerとは オートエンコーダ TensorFlowを使ったオートエンコーダの実装 エンコーダ デコーダ トレーニングモデル 誤差関数 tf.estimator tf.estimator.Estimator tf.estimator.EstimatorSpec トレーニング用データ関数 推論 SageMakerの分散処理を実装する model_fn train_input_fn eval_input_fn serving_input_fn トレーニングを実行する デバッグ 推論エンドポイントをデプロイ 推論 推論エンドポイントの停止 トレーニング済みモデルのアタッチ まとめ SageMak
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
