ダブルケアのページ一覧

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まとめ ✓ MECEとは、Mutually Exclusive and Collectively Exhaustiveの略称であり、 「ある事象がモレなくダブりなく切り分けられた状態」という意味 ✓ ビジネスパーソンにとって必須の考え方だが、 MECEに切り...

【モレなくダブりなく】MECEを徹底せよの#P7

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ロジックツリーとは何か? ロジックツリーの定義 物事の原因や解決策をモレなく・ダブりなく分解していくための方法 小項目 中項目 小項目 大項目 小項目 中項目 小項目 ロジック(=論理)が ツリー(=木)のよ...

【思考に広がりと深さを】ロジックツリーで分解せよの#P2

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定理4.3: 証明 • Reverse ProcessのInstance (𝜏) Miはi番目のステップでサンプリングされるトークンidの集合 Nステップ分行うと reverse Miは以下を満たす. つまりモレなくダブりなく 0 𝑁 𝑠 𝑡 𝑥01 𝑥𝑠1 𝑥𝑡1...

【Diffusion勉強会】Theoretical Benefit and Limitation of Diffusion Language Modelの#P11

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1 本 論 : イ ン プ ッ ト に よ る 理 解 ロジカルシンキングの基本(2/2) 考え方にモレやダブりがあると論理性が欠落し、調査や分析が不完全になってしまいます。 最近店舗の売上が減っているから、その理由を...

研修資料Afterの#P5

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1 本 論 : イ ン プ ッ ト に よ る 理 解 ロジカルシンキングの基本(2/2) 考え方にモレやダブりがあると論理性が欠落し、調査や分析が不完全になってしまいます。 最近店舗の売上が減っているから、その理由を...

研修資料①の#P5

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MECEな、プロジェクト計画 「MECE」とは、Mutually Exclusive Collectively Exhaustive の略で、「重複と漏れがない」という意味 合いのビジネス用語です。 これを行わないと。。。 • 作業が漏れていて、急に後から...

LycheeCCPMで始めるプロジェクト計画法の#P24

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MECEな、プロジェクト計画 「MECE」とは、Mutually Exclusive Collectively Exhaustive の略で、「重複と漏れがない」という意味 合いのビジネス⽤語です。 これを⾏わないと。。。 • 作業が漏れていて、急に後から...

ウェブ解析士協会2021_公開用の#P36

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本書を読んでの所感 • セキュリティには一応の配慮をしている • SQL呼び出しはmysql関数 + mysql_real_escape_stringによるエスケープ – mysql関数は、PHP5.5で非推奨になったが、本書発行時点 では決まっていなかっ...

今どきのSQLインジェクションの話題総まとめの#P22

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データセットの詳細 クリーニング有り・無しの2パターンのデータセットを⽤意 クリーニングで学習データが3万から2万枚に減った場⾯を想定 ※ ※ ※ クリーニング無しデータセットは端数を捨て、切りの良い枚数に削...

AutoML Vision 事例 〜 AutoML Visionでラーメン二郎全店舗識別を試す 〜の#P40

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4.2 KIP-98, 129で解決しない 1. Exactly onceなKafka mirroring • MirrorMakerはクラスタをまたぐ • クラスタまたぎのTransactionは管理されない 2. Kafka以外のコンポーネントに書き出す場合 • これまで通り、書...

At least onceってぶっちゃけ問題の先送りだったよね #kafkajpの#P14

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Lassoを試す前に Lassoのハイパーパラメタ(α)を変えて,妥当な 選択する際に,結果を同時に見れるようにします。 作業: 1. [Linear Regression],[Predictions], [Linear Regression]の後ろの[Data Table],[Scat...

(超初心者向け)Orange Data Miningによるマテリアルズ・インフォマティクスハンズオン第一回の#P58

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Lassoを試す前に Lassoのハイパーパラメタ(α)を変えて,妥当な モデル選択する際に,結果を同時に見れるように します。 作業: 1. [Linear Regression],[Predictions], [Linear Regression]の後ろの[Data Table]...

(超初心者向け)Orange Data Miningによるマテリアルズ・インフォマティクスハンズオン第一回(2023/07/26版)の#P67

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“Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer” 事前学習用データセットの質・量と下流タスクの性能の関係性 • ベースモデル: 220M params, 34B tokenでの 学習 前処理の効...

【DL輪読会】事前学習用データセットについての#P9

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“Scaling Language Models: Methods, Analysis & Insights from Training Gopher” MassiveText | 2T token超えの巨大データセット(非公開) • 英語に絞る • SafeSearch (not bad word list) 1.4B params 5GB of te...

【DL輪読会】事前学習用データセットについての#P15

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“A Pretrainer's Guide to Training Data: Measuring the Effects of Data Age, Domain Coverage, Quality, & Toxicity” Filteringの効果をQAタスクやtoxic判定/生成で検証 | Trade offが存在 • C4, pileに対して...

【DL輪読会】事前学習用データセットについての#P17

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第1章 産総研、GASGプロジェクト 2035年、つくばの山際に佇む産業技術総合研究所(産総研)。その一角で、ひとつの野心的なプロ ジェクトが水面下で動き始めていた。それが、これまでにない高度な人工知能の開発を目...

novel_Claude_refineの#P1

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MECEとは? 最近店舗の売上が減っているから、その理由を分析してみて! 売上低下の原因を探るために、まずは顧客を主婦・サラリー マン・子供・家族連れに分けて分析しました! 具体的には・・・ ファミリーレスト...

【モレなくダブりなく】MECEを徹底せよの#P3

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ピラミッドストラクチャーとロジックツリーの違い ピラミッドストラクチャー ロジックツリー 両者は目的がまったく異なる 小項目 結 論 中項目 小項目 根 拠 根 拠 根 拠 大項目 小項目 根 根 根 拠 拠 拠...

【論理的な伝え方】ピラミッドストラクチャーで伝えよの#P9

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まとめ ✓ ピラミッドストラクチャーとは、自分の思いを伝える際にまずは結論を述べ、 その後に結論を支える根拠を述べていく方法 ✓ 思いつきで考えを述べる伝え方は聞き手にとっては大変分かりにくい一方、 最初...

【論理的な伝え方】ピラミッドストラクチャーで伝えよの#P10

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‑ e * SAS . : : L ‑ ‑ 1 F 71l~7IT'J.lD>';S~~ユーザー総会 7続問J…νーンセ均ン 州 I ~,]g モチベーション ‑海外とのプログラムの共有(プログラム資源の有効活用) ‑ SBCSSASの稼動している海外サイトと、 DBCSS...

SASユーザー総会論文集 2013年の#P485

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b .カリキュラムの作成と実施│ 本カリキュラムの作成のため、社内でタスクチームを編成し、資料の準備・実施運営を行った。以 下にカリキュラム作成時の手順と、実際の運用方法について示す。 前述の解析業務の手順...

SASユーザー総会論文集 2005年の#P25

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法低感受性、腕嵩リンパ節転移陽性乳がん症例を対象とした術後化学療法ランダム化比較 試 験J (以下、 N ‑ S A SBC0 2試験)についても、 DEMANDを使用することになったC その際、 データベース構造やコンピュータの...

SASユーザー総会論文集 2002年の#P445

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2 .プログラム変更に伴うバリデーション システムのバージョンアップ。やブρログラム変更に伴い、パりデーションが必要となる。 [EXSAS]のノ叩 デーションは、各手法毎に SASの natl¥.e プログラムでの実行結果との...

SASユーザー総会論文集 2000年の#P311

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日本 S A Sユーザー会 (SUG I‑J) 臨床試験における入力データの信頼性確保について O渡 辺 敏 彦 ¥ 米 田 博本ぺ笠原 芳明ホホホ 科 研 製 薬 株 式 会 社 開 発 1部統計解析グループ本 4 臨床統計グループホホ 株...

SASユーザー総会論文集 1996年の#P298