transniperのブックマーク / 2018年5月19日

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2018年5月19日のブックマーク (2件)

日本企業は「礼儀正しく時間を奪う」　マイクロソフトが働き方改革で歩んだ“地雷だらけ”の道 - ログミー[o_O]
最新テクノロジーやデータを活用する企業が一堂に会し、先進的な取り組みを共有するカンファレンス「ウイングアークフォーラム 2017」。11月14日に開催されたウイングアークフォーラム 2017 [東京]では日本マイクロソフト株式会社の澤円氏が登壇し、「『働き方改革』を本気で進めるために必要なこと、教えます。～ワークスタイルのリアル～」と題して講演を行いました。マイクロソフトが歩んできた“地雷だらけ”の道澤円氏（以下、澤）：澤と申します。よろしくお願いします。40分間を使いまして「働き方改革」を本気で進めるときに必要なことをみなさんにお伝えしたいなと思っています。タイトルが「『働き方改革』を本気で進めるために必要なこと、教えます。」だと、偉そうに聞こえますけど、なんていうことはない。我々が、散々先に踏んだ地雷の話をするわけですね。ですから、どのように地雷を踏んで道を作ったかというのを共
transniper 2018/05/19
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ディープラーニングの限界 | POSTD
(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』（Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。ディープラーニング：　幾何学的観察ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
transniper 2018/05/19
論理的な思考（プログラミング、科学的方法の適用）、長期的な計画、アルゴリズム的なデータ操作を必要とする問題には、ディープラーニングのモデルの力は及びません]

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