東京新聞:自販機大手求人、紹介中止を 都内職安に都労委が通報:社会(TOKYO Web)
東京都労働委員会が都内の複数のハローワーク（公共職業安定所）に対し、飲料の自動販売機事業大手でサントリーのグループ会社「ジャパンビバレッジ東京」（東京）に求職者を紹介しないよう通報したことが十七日、労働組合への取材で分かった。労組は未払い残業代などを求めてストライキを実施しており、都労委の通報は、新規雇用によるストの無効化を防ぐ狙いとみられる。 社員の一部が加入する労組「総合サポートユニオン」によると、八月はじめまでに、職業安定所の中立性を定めた職業安定法により、組合員らが働く都内の三支店を所管するハローワークに通報された。この種の通報は珍しく、同労組によると、都労委は「十年以上ぶり」と説明したという。 同法二〇条は「求職者を無制限に紹介することで、争議の解決が妨げられる場合は紹介してはならない」としている。会社が新たに社員を雇い、スト実施職場に充てることで、組合員が不利益を受けるのを避け
Python: ベイズ最適化で機械学習モデルのハイパーパラメータを選ぶ - CUBE SUGAR CONTAINER
機械学習モデルにおいて、人間によるチューニングが必要なパラメータをハイパーパラメータと呼ぶ。 ハイパーパラメータをチューニングするやり方は色々とある。 例えば、良さそうなパラメータの組み合わせを全て試すグリッドサーチや、無作為に試すランダムサーチなど。 今回は、それとはちょっと違ったベイズ最適化というやり方を試してみる。 ベイズ最適化では、過去の試行結果から次に何処を調べれば良いかを確率分布と獲得関数にもとづいて決める。 これにより、比較的少ない試行回数でより優れたハイパーパラメータが選べるとされる。 Python でベイズ最適化をするためのパッケージとしては Bayesian Optimization や skopt、GPyOpt などがある。 今回は、その中でも Bayesian Optimization を使ってみることにした。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers Produ
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