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『君に友だちはいらない』瀧本哲史☆4

昨年逝去された瀧本哲史さんの本(図書館ユーザーなので、人気の本はなかなか読めない。。)。これからの時代を生き抜くためのマインドについての本(≠テクニック)。仲良しの「お友達」ではなく、志を持つ「同士」を探しましょう、ということだと思います。

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この本を読むとわかること

秘密結社をつくれ

  • かつて少数精鋭チームでイノベーティブな製品を生み出し世界を席巻した日本企業
  • 世代交代によって引き起こされる「パラダイムシフト」
    • 旧世代を代替しないとパラダイムシフトは起きない
    • 朝日新聞の傍流メンバーで結成され従来にない視点でヒットした「プロメテウスの罠」
  • ノマドやフリーランスは本来市場価値の高い「強者」にのみ許される働き方

本当の「よいチーム」とはなにか?

  • 圧倒的な成果を出すチームの5つの共通点
  • 役職や年次で選抜されるダメなチームと、必要とされるスキルセットで選抜されるよいチーム
  • SNSなどでつながりやすくなったことで広がる「つながりの格差」
    • 「増えすぎたものは価値が急激に低下する」という経済学の原則
  • フェイクニュース・デマに踊らされる人の特徴
  • 新しいものを生み出すには、すでにある知識を徹底して効率的に学ぶ
    • 「教養」とは違う世界の人と会話できる力
  • 重ならない複数のネットワークやネットワークのハブとなる人とつながる
  • 「行動する専門家」を集めたことで成功した震災直後の福島県の人工透析患者の緊急搬送

ビジョンをぶちあげろ、ストーリーを語れ

  • アメリカでもっとも人気の高い就職先であるTFA (Teach for America)
  • 成功する企業・チームは当初のゴールに縛られず時流に合わせて寄り道・ゴールの再設定ができる

よき仲間との出会いのために

  • つながるべきは社内の出世コース本流から外れているものの、魅力的な人柄で独自の人脈を持つ「大部長」
  • ストーリーを考える時に必要な「ロマンとソロバン」

チームアプローチはあなたと世界をどう変えるか

  • インターンとしてトップスピードで走る現場に放り込み、成果を出した学生にオファーを出すGoogleやFacebook
    • アメリカ企業の強さは「できる人間に下積み作業をさせない」こと
  • 自然発生的に集まった「なあなあ」の関係の集団を、目的を持って集まった集団に転換するのが日本社会の課題
    • いじめが起きるのは前者のような目的のない同質性の高い集団
  • 権力が一転に集中することで官僚化・硬直化しやすいカリスマ型リーダーに引っ張られる組織
    • 柔軟性が高いのは分散型・群雄型の組織
  • ナショナリズムに固執する人は外の世界に出れず、国家・国籍しかアイデンティティの拠り所のない貧しい人が多い

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ベストビュー(過去1カ月)

『動物たちのすごいワザを物理で解く』☆4

生物×物理という着眼点の面白い本。なぜヤモリは天井にへばりつけるのかや、百発百中のテッポウウオの視界、温かい生き物の血を吸う蚊の驚きの排熱メカニズムなど、生き物の不思議を物理の視点で解説してくれます。子どもにドヤ顔で話せるようになると思います。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day2:晩餐会】

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。

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

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。。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day5:帰国】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。5 日目にして帰国なのです。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day1:ボストンへ】

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

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

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。

【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】

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。

【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~

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。

【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

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

【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)

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...

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

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。

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第1回】ソムリAI ~決定木編~

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。

【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】

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】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day5:帰国】

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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】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day2:晩餐会】

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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~

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。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day1:ボストンへ】

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