人は無能に到達するまで昇進するという「ピーターの法則」というのがある。 「階層型の組織においては、どんな人も、昇進を繰り返すことでいずれは能力の限界に達し、十分に職責を果たせなくなって無能化する。その結果、「あらゆるポストは、職責を果たせない無能な人間によって占められる」という。 https://mba.globis.ac.jp/about_mba/glossary/detail-20919.html グロービスとくにリーダーが劇的な環境変化に異動、転職、抜擢で放り込まれるとこの法則が強烈に作用する。なぜなら周りの方が知識や経験があり自分がその組織内で最もそれがない人になってしまうからだ。一方で、この人は何かしてくれるのでは？という期待を関係者からは持たれる。「組織内で最も無能なのに最も期待される」という特殊状態を過ごすことになる。 12年ほど前に突然、社長をというキャリアチェンジを経験を
リリースしたアプリ リンクはこちら。 アプリを開発したきっかけ エンジニアが筋トレ習慣を身につけるためのアプリを作りたかった エンジニアが愛着の湧くような筋トレ記録アプリがなかった エンジニアが筋トレをするメリット 筋トレ(運動)することで脳のパフォーマンスが上がる(これは職に限らず) 依存先を増やせる(技術力だけでなく「筋肉」にも依存できる) 技術力 + 筋肉 = 最強 どんなアプリ？ 主要な機能 筋トレの成果をcommit & merge(記録) mergeした数によって色が変わるカレンダー チーム作成・招待機能 Issue機能 README機能 基本的な使い方 リポジトリ作成 フォルダ・ファイル作成
ここしばらく機械学習を使う仕事が少なかったので近年のNNの進歩はあまりキャッチアップしていなかったのですが、最近になって自分が守備範囲とする広告・マーケティング領域でも様々な種類のデータにNNを適用して従来になかったタイプのインサイトやアウトプットを出していこうという機運が高まってきておりまして、一念発起して僕もちょっとやってみようと思ったのでした。 で、ただ実装コードを垂れ流すだけというのも芸がないなぁと考えたもので、ついでにRパッケージにしてみました。 このパッケージの概要ですが、devtoolsでGitHubからインストールすれば、後はrun_nnmrktという関数を実行するだけでその威力を実感していただけるかと思います。 devtools::install_github('ozt-ca/nnmrkt') library(nnmrkt) run_nnmrkt() 是非皆さんに使ってい
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【DL輪読会】Hyena Hierarchy: Towards Larger Convolutional Language Models
苦節2年、とうとう完成しました。機械学習のパラメータチューニングに悩める皆さんのために、コーディングも数学も大の苦手な僕が頑張って作りました。それがPTGH (Parameter Tuning by God's Hand)フレームワークです。RでもPythonでも動きます。 中身としては、代表的な機械学習であるロジスティック回帰・SVM（線形orガウシアンカーネル）・ランダムフォレスト・Xgboost・Deep NN・Convolutional NNのそれぞれのパラメータチューニングを、arXivに上がっている論文に頻出のパターンに絞った上でそのパラメータ構成をRなら{mxnet}で、PythonならChainer / TensorFlowで回す際の記法に合わせてDeep Learningで学習させ、その学習済みモデルに基づいてMCMCで最適なパラメータの組み合わせを適応的に探し出して最適
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