先週更新した「ママ友図鑑」について3種のママ友についてをまとめて解説しておきたいと思います。 まずは「ママ友図鑑」のご紹介 ママ友図鑑では、「このママはちょっと好きだな」「この人、だめだー！」「この人ちょっと私みたいかも？」みたいなアルアルトークの延長としてかるーく楽しんでいただくエンターメイメントを目指しております。 www.mamazero.com　発端となったシリーズはこちら このブログの読者様は「ママ友いない人」か「ママ友いるけどこじらせている人」のどちらかを想定していますので、そういう方に向けて一体どういうママ友図鑑を書けば良いのか？需要はあるのか？と考えあぐねいだ結果、妄想上のママ友を事細かにプロファイリングして紹介していくスタイルをとることにしました。 実在する人間を揶揄するとあんまりいい気持ちがしないし、読んでいただく皆様にとりましても、妖怪のような「いそうでいない人」の方

ラジオ番組「JOHNNIE WALKER presents WALKER’S CLUB H」始まります。 小牟田 亮 フイナム編集長 誰も肌の色で特権を受けていることについては言わない。これは 百年以上続く、大きな問題の蓄積だと多くの人に知って欲しいと願います。George Floyd BLACK LIVES MATTER  →BLACKOUTTUESDAY テガキ $HOW5 (#テガキ)

本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 こんにちは、AI開発部の伊藤です。 今回のブログは、「深層学習はいったい画像のどこを見て判断しているのか」という素朴な疑問に答えてくれる技術として、昨年提唱された「Grad-CAM」という技術を紹介します。 目次 目次 1. はじめに 2. Grad-CAMの紹介 Grad-CAMの仕組み： 3. 適用例 3-1. 画像キャプション生成（Image Captioning） 3-2. VQA（Visual Question Answering） 3-3. 学習用データのバイアス 4. 実施例（お好み焼きとピザを分類） 4-1. 画像データについて： 4-2. CNNの構築： 4-3. Grad-CAMの実装： 4-4. 実施結果の評価 お好み焼き画像でCNNの判定が当たっているケース： ピザ

毎月末の金曜日の仕事を早く切り上げるプレミアムフライデー。朝日新聞社が８、９日に実施した全国世論調査（電話）で、期待された個人消費の盛り上がりについて尋ねると、「効果をあげていない」が７６％で、「あげている」はわずか１１％だった。 職業別では、事務・技術職層の８５％、製造・サービス従事者層の８３％が「効果をあげていない」と答え、主婦層の７２％などと比べ、より冷ややかな目を向けていた。 この官民挙げた取り組みは２月に始まったばかり。今後について聞くと、「やめた方がよい」が４９％で、「続けた方がよい」３２％より多かった。年代別では１８～２９歳だけは「続けた方がよい」が５３％と多数派だったが、３０代以上のすべての年代で「やめた方がよい」の方が多かった。