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『人を動かす 完全版』D・カーネギー ☆5

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言わずと知れたマネジメントの世界的名著。紹介されている”原則”は至極当たり前に見えますが、多数の具体的な事例と一緒に読むことで理解が深まるのです。定期的な読み直し推奨。

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この本を読むとわかること

全体の章立てと、紹介されている”原則”はこんな感じです。具体的なエピソードに興味がある方は是非読んでみてください。

人間の取扱説明書

  • 批判は避難で人は変わらない
    • 相手の行動の理由を理解する
  • 相手がほしいものを与える
    • 感謝と激励（心から評価し、惜しみなく称賛する）
  • 相手の視点で、相手の問題を解決する
    • 人は自分のことしか興味がないので利他的な行動は有利に働く
    • 相手のほしいものと、自分がほしいものを結びつける

人に好かれる6つの方法

  • 人に深い関心を持つ
  • 笑顔を見せる
  • 相手の名前に関心を持ち、覚える
  • 聞き上手になる、相手には自分自身のことを話してもらう
  • 相手の関心事について話す
  • 常に相手に価値があると感じさせる

相手を自分の考え方に同調させる12の方法

  • 議論で最善の結果を得たいなら、議論自体を避ける
  • 相手の意見に敬意を示す、絶対に間違いを指摘しない
    • 相手を刺激せず駆け引きを行う
  • 自分の間違いは素早くきっぱりと認める
    • 防衛的な態度は相手を硬化させる
  • 友好的に始める
    • 友好・共感・尊重は簡単に人の考えを変えることができる
  • 「イエス」で返せる質問を繰り返し投げかける
  • 相手にたくさん話させる
  • 自分で考えた気にさせる
  • 相手の視点から誠実にものを見る
  • 相手の考えと欲求に共感する
    • 相手の立場に共感して謝罪する
  • 崇高な使命感に訴える
  • 自分の考えを演出する
    • 見せ方を変えれば受け取られ方も変わる
  • 挑戦させる
    • 競争心・人より優れていたいという願望を刺激する

怒らせずに人を変える9つの方法

  • 相手を褒め、尊重するところから始める
    • 何も頼むことなく目的を達成する
  • 人の間違いは間接的に指摘する
    • 直接的な批判を口にしない
  • まず自分自身の失敗から話す
    • 今の自分と比較しない
    • 自分は謙遜し、相手を称賛する
  • 命令ではなく質問を投げかける
    • その人自身で取り組む機会を与える
  • 相手の面目を保つ
    • 相手の立場を思いやる
  • 小さな向上・改善点を褒める
    • わずかな賞賛が可能性を引き出す
    • 人には眠っている潜在能力がある
  • 実際以上の評価を与える
  • 改善点を分かりやすくし、簡単にできると思わせる・励ます
    • 相手に自信と勇気を与える
  • 相手が喜ぶ提案をする
    • 断る時も相手に配慮した対案を示す
    • 喜んで取り組めるような「肩書き」を与える

敵を味方に変える方法

  • 相手に小さな頼みごとをする
  • 相手の力を借りるスタンスで頼みごとをする

結婚生活を幸福にする7つの原則

  • 決して口やかましく言わないこと
  • 相手を変えようとしない
  • 非難しない
  • 心から感謝する
  • 小さなことに注意を払う
    • 日常の些細なことの積み重ね
  • 礼儀を守る
  • セックスについて良書を読む

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ベストビュー（過去1カ月）

【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第6回】乳がん診断AI　その1

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ソムリAI（ワインソムリエAI）で使った手法で乳がん診断AIを作ってみます。まずは決定木とニューラルネットワークの2つのモデルを試してみます。かなり高性能なモデルができました。名医誕生かもしれません　笑
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第1回】ソムリAI　～決定木編～

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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）【Day 4：卒業式】

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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第4回】ソムリAIの改良（正規化）

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ソムリAI（ワインの評価を機械学習で当てる「ソムリエ+AI」）はもういいかなと思っていたのですが、機械学習の教科書的な本を読んでいるといくつか改良ポイントが見えてきたので、実際に適用してみようと思います。 まずは データの正規化 という手法を試してみました。結論から言うと、 あまり効果はなかった のです。。 ソムリAIの振り返り ワインの成分とランクのデータに対して、決定木・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークの3通りのモデルを使って機械学習 を行い、モデルの精度を検証してきました。それぞれのソムリAIの性能はこんな感じでした。 どのモデルも概ね60％程度の精度 でした。 改良その1：正規化 正規化とは まずは 正規化 という手法を試してみます。標準化とも呼ばれます。正規化を行うことで 尺度の異なるデータを比べやすくする とともに、 はずれ値の影響を小さくする ことができます。正規化には 各データを平均0・標準偏差1に成形する手法 と、各データを 0から1の範囲に成形する手法 の2つがあります。 前者は標準偏差が出てくることからも分かるように、 データが正規分布に従うことを前提にした正規化手法 です。 元のデータが釣鐘型の分布になっている場合に有効 です。後者は単純に データの範囲を0から1の範囲に狭める手法 であり、 元のデータが一様分布の場合 （規則性が無くランダムなように見える場合） に有効 です。 どちらの手法でもデータの範囲を一定のレンジに狭めており、そうすることで異なる尺度のデータを比べやすくしつつ、はずれ値の影響を下げるのです。 正規化してみる 元データの分布を確認 前回同様のワインのデータを使って正規化してみます。まずはワインのデータを読み込んで表示してみます。ついでに機械学習で使うワインの成分と、ワインの評価にデータを分割しておきます。 【オリジナルのワインデータ】 UCI（University of California, Irvine：カリフォルニア大学アーバイン校） http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv #入力データセットを読み込み i...
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『深層学習 Deep Learning (監修:人工知能学会)』 ☆4

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人工知能学会が定期発行する学会誌『人工知能』に掲載された連載解説を単行本化した本。ディープラーニングの基礎から、画像認識・自然言語認識のような実践まで網羅的に書かれているので全体像をつかむには最適かも。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day0：渡米前にやっておくこと】

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UMASS Lowellの卒業式＠Bostonについて、計画の立て方やら行く前にやっておくことやらをまとめておきます。
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【番外編】ビッグデータ解析やってみた。【第1回】地震解析　～最近地震多くないですか？～

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「なんか最近地震多くない？」と思って調べ始めたら結果としてBI（ビジネスインテリジェンス）ツールを使った”なんちゃってビッグデータ解析”になってしまいました。4回くらいに分けて連載してみようと思います。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第7回】乳がん診断AI　その2

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乳がん診断AI第二弾です。前回に引き続き、ランダムフォレスト・多数決などのアルゴリズムを使って精度を確認していきます。前回、ニューラルネットワークが叩き出した診断精度95%を大きく超える結果になりました！
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第5回】ソムリAIの改良（アンサンブル学習）

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ソムリAI（ワインの評価を機械学習で当てる「ソムリエ+AI」）の改良として前回は正規化を試しました（大した効果なし）。今回は「アンサンブル学習」と「交差検証」というものを試してみようと思います。 アンサンブル学習とは ざっくりいうと、 複数の機械学習モデルのいいとこどりをしてより精度の高いモデルを作る ということです。「アンサンブル」っていう表現がおしゃれですよね。複数のモデルを組み合わせることで 過学習を防ぐ効果 もあるそうです。 交差検証とは 今までのソムリAIでは、データを訓練用と検証用に分けて訓練データでモデルを作成し、検証データ（モデルにとっては未知のデータ）でモデルの精度を測定していました。 訓練データでの精度に比べて検証データでの精度が高い場合は訓練データに個別最適化された過学習なモデルということになります。一方で、訓練データと検証データでの精度があまり変わらない場合は汎化性能の高いよいモデルということになります。 交差検証（Cross Validation）は、 訓練データをさらにn個に分けて訓練することで過学習を防ぎつつモデルの精度を上げる手法 です。例えば、3個に分ける場合こんなイメージです。複数のモデルを使ってよりよいものを作るので、アンサンブル学習の1手法ともいえます。 実際にやってみる 毎度おなじみですが、まずワインデータを読み込んで、訓練データ・検証データに分割します（データの正規化は後でやります）。 #入力データセットを読み込み import pandas as pd #データハンドリング用ライブラリ呼び出し data = pd.read_csv('winequality-red.csv', encoding='SHIFT-JIS') #機械学習で求める解である「評価」以外の項目をdata_Xに、「評価」をdata_Yに格納 data_X = data.copy() del data_X['評価'] data_Y = data['評価'] data.head() #読み込んだデータの先頭5行を出力 #入力データセットの70%を訓練データ・30%を検証データに分割 from sklearn.model_selection ...
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day2：晩餐会】

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ベストビュー（全期間）

Malaysia Quarantine Premium Package　【番外編】Malaysia赴任記　隔離ホテル情報

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Once entering Malaysia, we need to be quarantined for 14days. At the beginning of COVID-19 spread, the hotel for quarantine have been determined randomly. In these days, we can choose "premium quarantine stay package" in advance . This article is summary of premium packages which I asked each hotel. Note: Information in this article might be old. It's better to confirm the latest plan to the hotel. Note: Only Hotel Istana can be booked via its homepage so far. As the other hotels don't show their premium package plans on their homepage, you need to contact them through their reservation E-mail address or "Contact us". マレーシア入国とともに14日間ホテルで隔離されます。当初は滞在ホテルがランダムに割り振られていたようですが、より快適なプレミアムプランが追加されました。各ホテルにどんなプランがあるのか聞いてみたので、聞いた内容をまとめます。 ※情報が古い可能性があるので、念のため最新情報を各ホテルに確認したほうがよいかもしれません。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第1回】ソムリAI　～決定木編～

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最近ブームのAI（機械学習）に手を出しました。まずは、決定木（Decision Tree）というモデルを使って「ソムリAI（ワインソムリエAI）」を作ってみようと思います。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第3回】ソムリAI　～ニューラルネットワーク編～

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AI（機械学習）やってみた、第3弾です。「ニューラルネットワーク（Neural Network）」を使ったソムリAIを作ってみようと思います。”ニューラルネットワーク”、見るからにAIっぽい名前ですよね。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day5：帰国】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Boston。5 日目にして帰国なのです。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）【Day 4：卒業式】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。４ 日目は卒業式本番です。とても賑やかでアメリカンな式典でした。ただしあいにくの雨、僕曇り男なのに。。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day2：晩餐会】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 2日目は午前中はボストン観光、夕方から Hooding ceremonyという卒業生（大学院生）向けの晩餐会です。卒業式で被るHoodをもらいました。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第2回】ソムリAI　～ロジスティック回帰編～

投稿日：
AI（機械学習）やってみた、第2弾です。前回は決定木（Decision Tree）を使ったソムリAI（ワインソムリエAI）を作りました。今回は「ロジスティック回帰（Logistic Regression）」というモデルを使ったソムリAIを作ってみようと思います。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day1：ボストンへ】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 1日目は移動だけで終わりました。
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