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効率 化 仕事 が 増える

ときどき、年初に予定していなかった仕事やプロジェクトのオハチが回ってくることがあります。まあ、ケースとしてはいろいろなのでしょうけど、会社の状況が変わったり、今のプロジェクトがうまく行かなくて、担当を変えるときとか。そのときに「これはチャンスだ」と考えるか「また面倒なことを…」と考えるかによって当然結果も変わってきます。いやいややっていると仕事もやっつけ的な作業しかしませんし、うまくいかなくなると「時間がない」とか逃げ口上だけが.. ■同じテーマの記事 ● 時間を買う 特急券・座席指定券大阪から東京まで移動することがあったとして、あなたはどんな手段を使うでしょうか?新幹線(のぞみ指定席)\14, 050新幹線(ひかり指定席)\13, 220新幹線(こだま指定席)\13, 220新幹線(自由席)\12, 710夜行バス\ 9, 800~\ 5, 000格安航空券\ 9, 880~\10, 800青春18きっぷ\ 4, 260ちょっと調べてみたところ、こんな感じ。それなら安いほうが..
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4 この章のまとめ 4章 システムに機械学習を組み込む - 4. 1 システムに機械学習を含める流れ - 4. 2 システム設計 — 4. 1 混乱しやすい「バッチ処理」と「バッチ学習」 — 4. 2 バッチ処理で学習+予測結果をWebアプリケーションで直接算出する(リアルタイム処理で予測) — 4. 3 バッチ処理で学習+予測結果をAPI経由で利用する(リアルタイム処理で予測) — 4. 4 バッチ処理で学習+予測結果をDB経由で利用する(バッチ処理で予測) — 4. 5 リアルタイム処理で学習をする — 4. 6 各パターンのまとめ - 4. 3 ログ設計 — 4. 1 特徴量や教師データに使いうる情報 — 4. 2 ログを保持する場所 — 4. 3 ログを設計する上での注意点 - 4. 4 この章のまとめ 5章 学習のためのリソースを収集しよう - 5. 1 学習のためのリソースの取得方法 - 5. 2 公開されたデータセットやモデルを活用する - 5. 3 開発者自身が教師データを作る - 5. 4 同僚や友人などにデータ入力してもらう - 5. 5 クラウドソーシングを活用する - 5. 6 サービスに組み込み、ユーザに入力してもらう - 5. 7 この章のまとめ 6章 効果検証 - 6. 1 効果検証の概要 — 6. 1 効果検証までの道程 — 6. 効率 化 仕事 が 増えるには. 2 オフラインで検証しにくいポイント - 6. 2 仮説検定の枠組み — 6. 1 コインは歪んでいるか — 6. 2 二群の母比率の差の検定 — 6. 3 偽陽性と偽陰性 - 6. 3 仮説検定の注意点 — 6. 1 繰り返し検定をしてしまう — 6. 2 有意差とビジネスインパクト — 6. 3 複数の検定を同時に行う - 6. 4 因果効果の推定 — 6. 1 ルービンの因果モデル — 6. 2 セレクションバイアス — 6. 3 ランダム化比較試験 — 6. 4 過去との比較は難しい - 6. 5 A/Bテスト — 6. 1 2群の抽出と標本サイズ — 6. 2 A/Aテストによる均質さの確認 — 6. 3 A/Bテストの仕組み作り — 6. 4 テストの終了 - 6. 6 この章のまとめ 第II部 7章 映画の推薦システムをつくる - 7. 1 シナリオ — 7. 1 推薦システムとは — 7. 2 応用シーン - 7.

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福地: はい。弊社は2019年からHelloSign(法的拘束力のある電子署名ソリューション)のシステムを組み込み、Dropboxと組み合わせて利用できるようになりました。何が便利かというと、Dropboxで作成したドキュメントをDropboxから直接送付して署名依頼ができ、署名が終わったら最新版に同期されて、また同じ場所に安全に保管されます。サインが終わると最後のページに監査証跡が付くので、誰がいつ署名したかもすぐにわかります。ステップ数が少なく、簡単にやり取りできるのも特徴です。 電子署名も簡単に設定することができる 前田: なるほど。Dropbox上にあるデータにWebブラウザ経由でアクセスできるので、特別なアプリは不要ということですよね? 多様化するグラフィックデザインの仕事を効率化―テレワーク時代の「Dropbox Business」活用法 | デザイン情報サイト[JDN]. 福地: そうですね。これまでは見積書を送るために出社、またはFAXでやり取りしなければいけないという課題もあったと思いますが、これを使えばブラウザで簡単に完結できます。特にこのテレワークの時代に活用できるサービスだと思います。 【制作】トラブルが起きても180日前まで遡れるバージョン履歴 前田: 次に制作の段階ですが、ブラウザ経由で見ているファイルに対して、修正の工程でDropbox Businessの活用方法はありますか? 福地: 例えば、イラストレーターのソフトがなければaiファイルは開けませんが、Dropboxのブラウザでプレビューを選んでいただくと、ソフトがなくてもaiデータを表示することができます。そこに修正やコメントを入れて、相手にメンションすればOKです。これまでは、制作途中のファイルを一度PDFに変換して相手に送り、赤字を入れて送り返してもらう、というやり取りが発生していたかと思いますが、これもDropboxのブラウザ1つで完結できます。 通常はアプリがないと開けないaiデータも確認し、コメントを残すことができる。 前田: これだけでもだいぶ工程が減りますね。あとは例えば、上書き保存してはいけないタイミングで誤って保存して閉じてしまったとします。背中に滝のような汗が流れる瞬間かと思いますが(笑)、Dropbox Businessはバージョン履歴が細かく残っていくので、簡単に復元することができるんですよね? 福地: そうですね、バージョン履歴を長く残せるのがDropbox Businessの優秀な機能の1つで、いくら上書き保存しても180日前までの編集・削除履歴はすべて記録しています。過去の時点へ遡りたい場合は復元機能が便利です。業種によってはもっと長い期間残す必要があるので、オプションで最大10年まで保存期間を拡張できます。 前田: しかも、バージョンごとじゃなく日付で管理できるのも便利ですね。 【納品】大容量ファイルも安心のセキュリティで手軽に転送 前田: 次にデータの引き渡しです。例えばクリエイティブクラウドでいうと、ファイルへのアクセス権の設定があまり細かいとはいえません。また、デザインデータは重いので、メールに添付というわけにもいかないですよね。アクセス権の面で不安があったり、無料のファイル転送サービスはちょっと怖いという場合に、どうすればいいですか?

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その他、情報収集 :PCの電源の仕様、あるいは拡張カードの増設などによって、増設可能なメモリ数が制限される場合があります。メーカーのサイトやサポートセンターなどで、情報を集めましょう。 メモリを買おう メモリを買うには、店頭で希望のメモリ規格と容量、枚数(「DDR3 1333の4GBを1枚」「DDR3 1333の2GBを2枚」など)を告げればOKです。念のため、店員さんにPCの機種名を教え、メモリの対応に間違いがないか、確認してもらいましょう。 アイ・オー・データ製のDDR 3200対応リテール品メモリ さらに、実際に購入する場合には、メモリの品質に注意します。PCショップや家電店で販売されているメモリは、大きくバルク品とリテール品があり、以下のような違いがあります。 1. バルク品のメモリ :製造メーカーが動作を検証していない製品、または、PCメーカーが大量に買ったものの市場流出品です。バルク品にもいろいろあり、製造メーカーのブランドが入ったものと、名前のないノーブランド品、さらに「JEDEC」という国際規格に準拠した、安定度の高い「JEDEC準拠」メモリがあります。 バルクメモリは簡素なエアキャップに入って売られており、価格が安い反面、メーカー保証は付いていません。問題なく動作する場合が多いのですが、まれに不良品があります(初期不良の場合はお店で交換可能)。バルクメモリを買う場合は、有名ブランドか「JEDEC準拠」の品を選びましょう。特定の機種で、原因不明の不具合が起こる場合(「相性」と言います)には、交換できません。 2.

業務を効率化することで仕事がどんどん増える、ということはありますか? - Quora

1 機械学習はどのように使われるのか - 1. 2 機械学習プロジェクトの流れ — 1. 2. 1 問題を定式化する — 1. 2 機械学習をしなくて良い方法を考える — 1. 3 システム設計を考える — 1. 4 アルゴリズムを選定する — 1. 5 特徴量、教師データとログの設計をする — 1. 6 前処理をする — 1. 7 学習・パラメータチューニング — 1. 8 システムに組み込む - 1. 3 実システムにおける機械学習の問題点への対処方法 — 1. 3. 1 人手でゴールドスタンダードを用意して、予測性能のモニタリングをする — 1. 2 予測モデルをモジュール化をしてアルゴリズムのA/Bテストができるようにする — 1. 3 モデルのバージョン管理をして、いつでも切り戻し可能にする — 1. 4 データ処理のパイプラインごと保存する — 1. 5 開発/本番環境の言語/フレームワークは揃える - 1. 4 機械学習を含めたシステムを成功させるには - 1. 5 この章のまとめ 2章 機械学習で何ができる? - 2. 1 どのアルゴリズムを選ぶべきか? - 2. 2 分類 — 2. 1 パーセプトロン — 2. 2 ロジスティック回帰 — 2. 3 SVM — 2. 4 ニューラルネットワーク — 2. 5 k-NN — 2. 6 決定木、ランダムフォレスト、GBDT - 2. 3 回帰 — 2. 1 線形回帰の仕組み - 2. 4 クラスタリング・次元削減 — 2. 4. 1 クラスタリング — 2. 2 次元削減 - 2. 5 その他 — 2. 5. 1 推薦 — 2. 2 異常検知 — 2. 3 頻出パターンマイニング — 2. 4 強化学習 - 2. 6 この章のまとめ 3章 学習結果を評価しよう - 3. 1 分類の評価 — 3. 1. 1 正解率を使えば良いのか? — 3. 2 データ数の偏りを考慮する適合率と再現率 — 3. 3 F値でバランスの良い性能を見る — 3. 4 混同行列を知る — 3. 5 多クラス分類の平均のとり方: マイクロ平均、マクロ平均 — 3. 6 分類モデルを比較する - 3. 2 回帰の評価 — 3. 1 平均二乗誤差 — 3. 2 決定係数 - 3. 3 機械学習を組み込んだシステムのA/Bテスト - 3.

もともと時間あたり1万円しか売上げがないのであれば、1時間かけてやっても30分でやっても、結果は同じですよね。 そんなの頑張った 意味が無い 。 ■成果を変える 時間術を勉強したり実践したりする前に、考えないといけないのは 「何で成果を増やすか」 ということです。 たとえば、投入工数を2倍にしても、成果が3倍になれば、その方がいいです。 でも効率で考えると、 工数を半分にするだけだと 2. 0 工数を倍にして、売上を3倍にすると 1. 5 になって、数字上は、工数を下げたほうがよく見えてしまいます。 だから、 あなたの仕事を「効率」で測ってはいけない んです。 成果を増やす活動をするために、追加の時間が必要であれば、次にどうやってその時間を捻出するかを考えればいいのであって、「まず効率化」をしようとすると、パーキンソンの法則のように、 完成したプレゼン資料を再々再チェックして完成度を高める なんていう仕事をするはめになります。 あなたがもし時間術やそれにまつわるテクニックを身につけたいと思っているなら、まず 今の成果はそのままに、プラスアルファの成果として何をしますか?