【名前：ヒロ兄】
一般発表一覧
We study a nonparametric invertible regression, which estimates invertible continuous functions between [-1,1]^d. Invertible function estimation is one of the fundamental forms of shape-restricted estimation problems used in various domains, especially for generative バイナリチームという手法で稼ぐ方法とは models. Whereas the consistency and universality of some バイナリチームという手法で稼ぐ方法とは estimators have been well バイナリチームという手法で稼ぐ方法とは developed in this problem, their efficiency has not バイナリチームという手法で稼ぐ方法とは been fully clarified. In this study, we evaluate a minimax rate of L2 risks for the regression with Lipschitz invertible functions.
4 : γ-ABC: 頑健なダイバージェンス推定量を用いた外れ値ロバストな近似ベイズ計算
藤澤 将広, 手嶋 毅志, 佐藤 一誠, 杉山 将 （東京大学/理研AIP, 東京大学/理研AIP, 東京大学, 理研AIP/東京大学）
5 : 多層ニューラルネットワークモデルに基づくmatrix reordering
渡邊千紘, 鈴木大慈 （東京大学, 東京大学，理研AIP）
Matrix reordering (MR)とは，行列データにおける行と列の順を並べ替えることで，その潜在的な構造パターンを可視化する手法である．本研究では，新たにMRのための多層ニューラルネットワークモデルを提案する．これにより，観測行列からMRに用いる特徴を自動抽出することが可能になる．また，モデルにより再構成された出力行列を用いて，観測行列の大局的な構造パターンを可視化することができる．
6 : Neural Tangent Kernelを用いたSoft Tree Ensembleの解析
加納龍一, 杉山麿人 （国立情報学研究所, 総合研究大学院大学）
Neural Tangent Kernelを用いて、(Softな)決定木アンサンブルの挙動の理論解析を行った。その結果、無限本の木によるアンサンブル学習を考える場合には、分岐のルールを同じ深さで共有したとしても誘発されるカーネルに変化がないことや、深すぎる木では誘発されるカーネルが0に張り付き汎化性能の劣化が発生することなど、幾つかの非自明な性質を示すことに成功した。
7 : Fenchel-Young Losses with Skewed Entropies
包 含, 杉山 将 （東京大学/理化学研究所, 理化学研究所/東京大学）
We study class-posterior バイナリチームという手法で稼ぐ方法とは probability estimation (CPE) for binary responses where one class has much fewer data than the other. For example, events such as species co-occurrence in ecology and wars in political science are often much rarer than non-events. Logistic regression has バイナリチームという手法で稼ぐ方法とは been widely used for バイナリチームという手法で稼ぐ方法とは CPE, while it tends to underestimate the probability of rare events. Its main drawback is symmetry of the logit link—symmetric links can be misled by small and imbalanced samples because it is more incentivized to overestimate the majority class with finite samples. Parametric skewed links have been バイナリチームという手法で稼ぐ方法とは proposed to overcome this limitation, but their estimation usually results in nonconvex optimization unlike the logit link. Such nonconvexity is knotty not only from the computational viewpoint but also in terms of the parameter identifiability. In バイナリチームという手法で稼ぐ方法とは this paper, we provide a procedure to derive a convex loss for a skewed link based on the recently proposed Fenchel-Young losses. The derived losses are always convex and have a nice property suitable for class imbalance. The simulation shows the practicality of the derived losses.
コーチングとは？ ティーチングとの違いと活用方法
コーチングの主体は、コーチングを受ける人自身です。
あくまでコーチングを行う側は、その人がやりたいこと、考えていることを引き出す支援を行う存在です。何かを指示したり教えたりすることは基本的にありません。
そのため、人材開発や教育という言葉は上から指示されるイメージがありますが、コーチングは受ける人の能動的な行動や内発的動機を引き出す手法のため、誰かにやらされているのではなく「自分が主体である」というマインドになることが期待できます。
自ら考え行動していく力が得られる
コーチングを行うことにより、常に「自分自身が何を考えているのか」を問われることになります。
「自分のやりたいことは何なのか」「どのように成長していきたいと考えているのか」など、普段の生活では忘れがちな本質的な問いをたくさん受けることになります。
自分自身で選択することによって高いモチベーションが保たれる
人は指示されたことではなく、自らで選択したことに対して高いモチベーションを発揮します。
コーチングを通して自らで考え決断し、行動することができるようになり、非常に高いモチベーションを持って物事に取り組んでいくことができるようになります。
物事を多様な視点から捉えた思考ができるようになる
コーチングでは何かを指示したり教えたりすることはなく、気づきを与えるという視点が大切にされます。一人で考えているとどうしても視野が狭くなり、今置かれた状況や周りの価値観に縛られてしまいがちです。
コーチングによって、自分では気づかなかったものの見方を発見することができ、物事を多面的にとらえる力が養われていきます。
コーチングとティーチングの違いについて
ティーチングは学習プロセスが明確で速く大勢の人に提供できる反面、やり取りが一方通行になりやすく自主性や自分で考える力が育ちにくいというデメリットがあります。このようなことから、コーチングとティーチングは適切に使い分けを行うことが大切になります。
コーチングが有効なケース
コーチングを行う対象者に、一定以上の能力やスキルが備わっているとコーチングの効果は高まります。
例えば全く営業の経験や知識がない人に対して、売り上げ拡大に向けてどのような取り組みをすればよいのかと問いかけても、その人から考えを引き出すことは難しいといえます。
しかし、ある程度の経験を持った人であれば課題や対応策を考える土台があるため、能動的に引き出していく方法は有効的です。
重要なことである反面、緊急性が低いので普段は後回しにされてしまいがちですが優先度は高い内容です。
このようなじっくりと時間をかけて深く思慮する必要がある場合にはコーチング役に立つでしょう。
ティーチングが有効なケース
具体的なスキルや知識を伝えたい場合は、ティーチングが効果的です。
新卒や業務未経験などキャリアの初期段階では、ティーチングによって教えることで基礎的な力を身につけてもらうという選択肢も有効だと言えます。
コーチングは気づきを与えながら考えを引き出していく手法のため、一般的には時間が長くかかります。
そのため、緊急性の高い障害対応やクレーム対応などを担当している人に対して時間をかけてコーチングをするのは避けるべきです。
覚えておこう！フォアボール（四球）はインプレーだということを活かした走塁とは？
まーく
フォアボール（四球）はインプレーである
まず前提として、 フォアボール（四球）はボールデッドではなくインプレー ですので、もし守備側にミスや隙があれば、次の塁を狙ってしまって問題ありません。
例えばこのようなプレーです。
もし四球をキャッチャーが後逸したら全力疾走して2塁を狙い、送球させる
例えば、もし2塁にランナーがいる時に、ファボールになった4球目のボール球がワイルドピッチやパスボールであれば、バッターランナーは全力で走り、そのままオーバーランして2塁に向かいましょう。 それを見て、ボールを拾ったキャッチャーがあわてて2塁に送球してくれれば、狙い通りです。 3塁へ到達していた2塁ランナーは、そのまま3塁ベースを回って本塁を狙いましょう。 また、もしホームベースカバーに入ってきたピッチャーがカットし、送球をしなかった場合は、あえて1塁・2塁間に挟まれて、ランダウンプレーに持ち込むという方法もありです。（次の打者の打力がない時や、どうしても1点取りたい時）
4球目が後逸でなくても、あえて2塁を狙うプレーもある
基本的には、ランナー2塁で、フォアボールの4球目がワイルドピッチやパスボールの際は今回説明したような方法が有効です。しかし、 ランナー3塁でフォアボールだった時は、ワイルドピッチやパスボールでなくても、バッターランナーがそのまま1塁を回って2塁に向かい、キャッチャーが慌てて送球をしているスキに3塁ランナーがホームインを狙うという方法もあります。
つまり、 フォアボールの後、インプレーであるにも関わらず、守備側が隙を見せたら、即座に次の塁を狙ったり、揺さぶりをかけることが有効 なのです。
ぜひ参考にしてみてくださいね。みなさまの野球人生がより良いものになりますように。
インスタのインプレッション数とリーチの違いは？爆上がりした原因は？
しかし、その言葉の違いを理解している人は、少ないと思われます。
そして、インプレッションとリーチの違いは？？
って、今更聞きづらい部分でもありますね！
その中で、普段、インプレッションとリーチは、
最低600〜最高でも1300位が平均値でした。
しかし、ある時、インスタを真剣にやろうと思って、いろんな検証をしながら、 インスタの投稿をしてみるとインプレッションが、10,000万超え です。
インスタのインプレッション数とリーチの違いは？
早速、インスタのインプレッションと、リーチの違いについて説明していきます。
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バイナリチームという手法で稼ぐ方法とは
- インプレッションは、「投稿が閲覧された合計回数」のことを指します。
- リーチ数は「投稿を閲覧したユニークユーザー数」となります。
インプレッションは、「投稿が閲覧された合計回数」のことを指します。
リーチ数は「投稿を閲覧したユニークユーザー数」となります。
たとえば、1人のユーザーが、投稿を10回閲覧すると
「インプレッションは10」と表示されますが、「リーチ数は1」とカウントされるのです。
https://find-model.jp/insta-lab/insight-instagram/
インスタのインプレッション数とリーチを爆発的に上げた方法は？
その中で、 大きく関わっているのは、『ハッシュタグ』 ということが解ります。
そして、 僕のような一般人が、 爆発的にリーチやインプレッションを上げるためには、 影響力のある人のアカウントのハッシュタグを真似る 必要があります。
今、『ググる』から『タグる』への時代
そうした中で、 注目度の高いハッシュタグ というのは、インフルエンサーや、影響力のあるインスタグラマーが使っているものと言えます。
- リーチは見に来た人の数
- インプレッションは、見に来た人が複数見た合計
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【名前：ヒロ兄】
→バンドを通じて、インターネットやSNSの可能性に気づき、32歳で音楽業界を引退後は、バイトをしながら、ブログで収入の構築を研究し始める。
→30代でボディメイクに挑戦！自身の身体を変化しボディメイクをブログで広める活動を開始！
・2ヶ月目から問い合わせ多数！ バイナリチームという手法で稼ぐ方法とは
・ボディメイクチームのCMOを務める。
→現在はボディメイクの筋トレや食事指導とブロガーとして活動中！
WEB戦略が得意！
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