パワポでやりがちな9の無駄な努力 | knowledge / baigie
ビジネスパーソンはパワポが大好きです。 大事なプレゼンがあれば、とっておきのパワポを作ろうと考えます。立派なパワポを作ってきた部下には、中身が薄くても「よくがんばったね」とつい誉めたくなります。 そんなパワポ仕事の中で特に多くの時間が費やされるのが、見た目を整える作業、いわゆるデザインです。『パワポデザインコンクール』に出展するためにパワポ資料を作っているなら、時間を惜しまず、デザインすべきでしょう。しかし、目指しているのが仕事の成果なら、以下のバランスを見極めないといけません。 例えば、同じ1000万円の受注を獲得した、制作に2週間を費やした美しい資料Aと、制作期間たった2日の見た目が地味な資料B。美しさの勝負なら資料Aに軍配が上がりますが、仕事の成果という意味では、資料Bの方が圧倒的に優れています。2日で1000万円を獲得できる資料Bは、5日稼働の2週間なら5000万円を獲得できる資料
自然言語処理を用いたデータの分類 - Qiita
はじめに このプロジェクトは私が学生時代のアルバイトで某企業で働いていた時テキスト文の過去データを元にテキスト分類を行った記録である。記録として残しておきたいのでQiitaに投稿しました(20201212-1) 流れとしては、前処理→SVM→GridSearch→精度評価(混合行列・ROC曲線・acuuracy)の説明とプログラムを掲載しています！機械学習初めての方にとってはとても良い教材になるかと思います。 背景 背景としてその企業では毎年社内向けにあるコンテストが行われる(記事にもなってる)。そのコンテストにルールで決まった定型のテキスト文でエントリーをたくさん寄せられていた。所属していた部署ではそのテキスト文を審査する部署で、審査を過去のテキスト文の審査結果であるGood,Badのフラグを元に機械学習を用いて振り分けできないかというアイディアのもと始まった。振り分け後その結果によって
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