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『神戸新聞の100日』☆4

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阪神淡路大震災で本社が全壊しながらもスピード復旧した神戸新聞の記録。こんなご時世だからこそ、過去起こった危機から学ぶことはないかなと。BCPのための同業者とのアライアンスや、迅速にシステムを復旧する方法など気づかされることが多かったです。また、政府・自治体の危機管理能力は当時と比べて格段に進歩していると思いました。

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この本を読むとわかること

本社崩壊

  • 震災前日に各地で起きていた海の異常現象、地下水の濁り
    • 濁りや大量に増えた魚と姿を消した魚

輪転機始動

  • 人々を放心状態に陥れた「震度7」
  • 生き残った神戸新聞記者の「生を与えられた者」としての取材活動
  • 神戸新聞復旧の要となった京都新聞との相互支援協定
  • 震災によってパンクし95％の一般通話がカットされた電話回線
  • 「電話送稿」によって京都に送られ編集された4ページの夕刊
    • 「特命」を受けた運送業者が自前のバイクで印刷所に届けた夕刊のフィルム

決断

  • 全壊した本社機能の移転
  • 阪神大震災のビル被災の多くが途中階の挫屈
  • 震災で明らかになった情報統制の困難さ
    • 自衛隊の災害支援を要請できる知事・県庁に集まらない情報
    • パンクした電話回線と司令塔の不在
    • 自治体庁舎が被災するという防災計画の「想定外」
  • 日経新聞本社で製作されたデイリースポーツの紙面
    • 共同通信の配信網を活用した他社への記事転送
    • 日頃縁のない競馬などギャンブルの記号に四苦八苦した日経新聞の制作マン
  • 貸オフィスの20％が被災したことで発生した賃貸オフィスバブル・オフィスビル争奪戦
  • 神戸新聞読者を狙い撃ちする他紙の顧客横取り運動

父と母

  • 倒壊した戸建ての多くは1階が崩落
    • 犠牲になったのは階段の昇降がつらくなった高齢者たち
  • 多くの記者が苦しんだ「取材する者」と「取材される者」の壁

再構築

  • 全壊した新聞製作システムを10日間で復旧・稼働させるという前代未聞の挑戦
    • 同じ富士通製の京都新聞のシステムをベースに復旧することに決定
  • 中国新聞・中日新聞・毎日新聞など全国の新聞社の協力で集まった不足品
  • ノウハウの塊であるソフトウェアを無償提供した京都新聞
    • 京都新聞特殊仕様である「京都弁」の紐解きに苦労
  • 労組の後押しもあり夜通しでフル回転した印刷工場

生きる

  • 神戸新聞・京都新聞の前例のない合同企画「生きる」
  • 若手からベテランまですべての記者・論説委員が被災地を駆け回り取材
    • 「他人事」のようなこれまでの災害報道に対する反省
  • 神戸新聞が地道な検証の末に立証した震災の「古傷複数説」
    • 全国各紙が報道した「東西一本の潜伏断層説」を真っ向から否定
  • 高齢者の孤独死という大きな社会問題
    • 震災で、避難所で、仮設住宅で亡くなる高齢者

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ベストビュー（過去1カ月）

【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】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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『九龍城探訪 魔窟で暮らす人々 - City of Darkness』 ☆4

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魔窟とも言われた香港の九龍城の住人へのインタビューや、在りし日の写真集。香港の本土返還に伴い取り壊されてしまっているけど、その怪しさに妙に惹かれるのです。
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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】

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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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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day3：終日観光】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。３ 日目は終日フリーなので、ゆっくりボストンを観光しました。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day5：帰国】

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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】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～

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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】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】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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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】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】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】

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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】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～

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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）【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】

投稿日：
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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『深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト』 ☆5

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一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している「Deep Learning for GENERAL (通称G検定 ） 」 の公式テキスト 。 ディープラーニングについて1冊で網羅的によくまとめられているので 、 ディープラーニングの入門書としてもおすすめです 。 ついでに勢いで資格も取ってしまいました 。 AI人材への第一歩なのです 笑
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