IT人材の雇用・人事制度にジョブ型を取り入れる動きが加速している。富士通は時田隆仁社長の号令一下、グローバルの人事制度統一に向けてジョブ型の本格導入に着手した。柔軟な人員配置を阻む既存制度の壁の打破に挑む。 国内のIT大手3社がジョブ型雇用制度にかじを切った。富士通は2020年4月、国内のグループ会社を含む管理職以上の約1万5000人の幹部社員に同制度の運用を始めた。労働組合との協議を経て一般社員にも適用する計画だ。 ⽇⽴製作所は管理職を対象にジョブ型制度を部分的に導⼊していたが、2021年4⽉から⼀般社員も含めたすべての社員に向けて全面的な導入を始めた。2024年度中の完全移行を目指す。 NECは2021年度にジョブディスクリプション(JD)を作成し、2022年4月から管理職向けに運用を開始する。同制度への本格移行に向けて、2021年4月から管理職を対象に成果主義を強めた新たな人事評価制
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機械が自動で標的を認識して攻撃するAI=人工知能を用いたAI兵器の規制について話し合う国際会議がスイスで始まりましたが、兵器の開発を進め規制に慎重な国と規制に積極的な国との隔たりは大きく各国が歩み寄れるのか見通せない状況です。 AI兵器の規制をめぐっては、4年前から政府の代表や専門家が話し合う会議が定期的に開かれ、おととしには兵器の開発や使用にあたって国際人道法を守るなどとする報告書をまとめました。 ことし初めての公式な会合が3日、ジュネーブの国連ヨーロッパ本部で始まり、冒頭国連で軍縮問題を担当する中満泉事務次長のメッセージが紹介され「数年にわたる議論と貴重な貢献に基づき具体的な成果を上げる重要な時を迎えている」と規制の議論を深めるよう呼びかけました。 このあと各国の代表が意見を表明し兵器の開発を進めるロシアなどが規制に慎重な立場を示したのに対し、オーストリアなどは規制に向けた国際的な基準
真夏の台所は蒸し風呂状態。少しでも熱を使わずに調理した~い! と思いませんか? そんなあなたに、ゆで卵を茹でずに作ることができる裏技を紹介します。 水から茹でる、お湯から茹でるなどあるものの、一般的に、何分間茹で続けるかで決まるゆで卵の出来栄え。茹ですぎると破裂してしまうし、茹で時間が短すぎると白身すら固まっていなかったりと、意外と難しいですよね。しかも、夏にグラグラと茹で続けるのは暑くて大変だし、ガス代ももったいない。 しかし……、この方法ならそんな悩みを全て解決! しかも、仕上がりも美しいなんて、主婦(夫)には嬉しいことばかりですね。 この投稿に、「すごい!!!」「やってみよーーーーーっと!」「次からこれで作ろ~! 素敵な情報ありがとうございます」「節約バンザイです」といった反響が寄せられていました。 投稿者のあめの(@amenonoouchi)さんは、いかに工夫してラクに暮らすかをモ
※キャンペーンは終了しました。たくさんのご応募、ありがとうございました。 【記事末に書籍のプレゼント情報あります!】ブログ「たぱぞうの米国株投資」のたぱぞうさん(id:tapazou/@tapazou29)による著書第2弾『米国株で始める 100万円からのセミリタイア投資術』が2021年6月に刊行されました! 出版を記念し、たぱぞうさんと担当編集の磯俊宏さんにコメントを寄せていただきました。記事末には抽選で10名様に書籍が当たるプレゼントのお知らせもあります! この記事は、はてな×KADOKAWAの「ブログ書籍化プロジェクト」で出版される書籍のプロモーション記事です。 セミリタイア生活を送るたぱぞうさんの著書、第2弾! ブログ「たぱぞうの米国株投資」のたぱぞうさんは、2019年にフルタイムの勤務先を退職。同年に著書『お金が増える 米国株超楽ちん投資術』(KADOKAWA)がベストセラーとな
Twitterでたびたび告知させていただいていますが、『施策デザインのための機械学習入門』という本を技術評論社さんから出させていただきます。紙版は8月4日発売(本記事公開の翌日)、電子版は7月30日にすでに発売されています。 gihyo.jp www.amazon.co.jp 本書の概要は次の通りです。 予測に基づいた広告配信や商品推薦など,ビジネス施策の個別化や高性能化のために機械学習を利用することが一般的になってきています。その一方で,多くの機械学習エンジニアやデータサイエンティストが,手元のデータに対して良い精度を発揮する予測モデルを得たにもかかわらず,実際のビジネス現場では望ましい結果を得られないという厄介で不可解な現象に直面しています。実はこの問題は,機械学習の実践において本来必要なはずのステップを無視してしまうことに起因すると考えられます。機械学習を用いてビジネス施策をデザイン
Data Engineering Study #9「企業規模別に見る、データエンジニア組織の作り方」での発表資料
機械が自動で標的を認識して攻撃するAI=人工知能を用いたAI兵器の規制について話し合う国際会議がスイスで始まりましたが、兵器の開発を進め規制に慎重な国と規制に積極的な国との隔たりは大きく各国が歩み寄れるのか見通せない状況です。 AI兵器の規制をめぐっては、4年前から政府の代表や専門家が話し合う会議が定期的に開かれ、おととしには兵器の開発や使用にあたって国際人道法を守るなどとする報告書をまとめました。 ことし初めての公式な会合が3日、ジュネーブの国連ヨーロッパ本部で始まり、冒頭国連で軍縮問題を担当する中満泉事務次長のメッセージが紹介され「数年にわたる議論と貴重な貢献に基づき具体的な成果を上げる重要な時を迎えている」と規制の議論を深めるよう呼びかけました。 このあと各国の代表が意見を表明し兵器の開発を進めるロシアなどが規制に慎重な立場を示したのに対し、オーストリアなどは規制に向けた国際的な基準
A key element in solving real-life data science problems is selecting the types of models to use. Tree ensemble models (such as XGBoost) are usually recommended for classification and regression problems with tabular data. However, several deep learning models for tabular data have recently been proposed, claiming to outperform XGBoost for some use cases. This paper explores whether these deep mod
Gradient Boosting や XGBoostについて調べたことをまとめました. Gradient Descent や Newton法と絡めて説明していきたいと思います. 目次 Boosting Gradient Descent (Steepest Descent) Gradient Boosting Regression Tree Gradient Tree Boosting Learning rate Newton Boosting XGBoost Generalization Error Conclusion Reference Boosting Boostingとは,ランダムより少し良い程度の”弱い”学習アルゴリズムを使って, そのアルゴリズムよりも”強い”学習アルゴリズムをつくることです. イメージとしては,弱い学習アルゴリズムを”boost”してあげる感じでしょうか.
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