PageRankアルゴリズムを使った人事評価実験 | 株式会社サイバーエージェント
2-2-1.一般的な360度評価による評価方法 問題点 一般的に評価プロセスが公開されていないため、最終評価までのプロセスが不透明である 全員が全員を評価するのは多数の社員がいる場合は不可能である ランダム抽出によるお互いの評価を行うと、まったく違う専門分野を評価したり、まったく関わりあいのない人を評価することになり精度が下がる 2-2-2.専門分野での評価者による評価方法 問題点 *評価者になる人材の不足 高い専門スキル、会社とのビジョンマッチ、メンバーからのその専門分野での高い信頼の全てを備えている人材が専門分野毎に必要。 さらに、評価の納得性を保つためにはメンバーからの信頼がある人材ではないと評価できない。 *評価者によって評価ポイントの違いがある 同じ分野の技術者でも、スキルの価値をどこに置いているかというスタンスの違いから評価ポイントにゆらぎが発生する。 さらに評価者自体
新しい暗号技術
2. 自己紹介 大学時代 京都大学数理解析研究所では代数幾何 コンピュータとは縁のない世界 暗号にも興味を持つ mp3エンコーダ「午後のこ～だ」の開発(LGPL2) 就職後 IPAからの依頼で暗号解読プログラムの作成(2004年) 『機械学習の学習』(CCA-BY3) 2012年ジュンク堂のコンピュータ書籍売り上げ3位 http://compbook.g.hatena.ne.jp/compbook/20130110 暗号の高速な実装(2013/8の時点で世界最速) The Realm of the Pairings(SAC2013) http://sac2013.irmacs.sfu.ca/sched.html 2013/11 2 /58 3. 目次 暗号 mod pの世界 巾乗の計算 離散対数問題 ElGamal暗号
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
処理を実行中です
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
