株価が大きく下がったときに「この下げによって3兆円が失われました」なんてニュースが流れます。一瞬ですごい金額がなくなるんだな……なんて感想とともに、「あれ？　でもこの失われた3兆円っていったい何だろう？」と思ったものです。あなたは何が失われたと思いますか？ お金を落としたり災害で街が壊れたり 架空の虚の富なのか？ お金とは肩叩き券である お金が将来約束しているもの 富とは労働力とその成果だ 10代のときに読みたかった お金を落としたり災害で街が壊れたり 「富が失われた」とはどういう意味でしょう。例えば自分の財布からお金を落としてしまったというようなときは、お金という富が失われた分かりやすい例ですね。また、例えば災害が起きて「復興には100億円かかる見込みです」というときも、あぁ100億円分の建物とかインフラとかが失われたんだなとシンプルに分かります。 でも、株価が下がることで失われた富とは

40代にもなると給与も出世も先が見えて、「頑張っても無駄」という気持ちが強くなる。モチベーションはダダ下がり。いったいどうすれば。新著『ライフキャリア』が話題のキャリア未来地図研究所共同所長の千葉智之さんは「定年後に35年もの長い時間が待ち受けているのが『人生100年』という時代。実は“今”が自身の人生キャリアを再設計する最良のタイミングだと気づいてほしい」という――。 幸福度が最低になるのは「48.3歳」 幸福度と年齢の関係性について世界145カ国で実施された研究がある。 アメリカのダートマス大学のデービッド・ブランチフラワー教授が行った研究（＊）によると、ヨーロッパ、アジア、南北アメリカ、オーストラリア、アフリカなどを含む世界145カ国において、幸福度と年齢の関係はU字形になることがわかっている。そして「U字の底」、つまり幸福度が最も低くなる年齢は平均48.3歳である。 ＊Blanch

前回まで扱っていた回帰問題は、データ点にマッチした関数を見つけるものでしたが、機械学習には他にも様々な問題を解くための手法があります。 今回からはその中の一つ、「⁠分類問題」に入っていきましょう。 分類問題 「分類問題」とは、データをそれぞれカテゴリに分類するもので、機械学習の代表的な使い道の一つです。 例えばメールをスパムと非スパムに分類したり、文中の単語に名詞や動詞などの品詞ラベルを割り振ったり、Webページの内容に応じて「スポーツ」や「政治」などのジャンルに分類したりするのもすべて分類問題と見なすことで、機械学習を使って解くことができるようになります。 「分類」に雰囲気のよく似た言葉として「クラスタリング」というものもありますが、機械学習の分野ではその2つは明確に区別しています。 「分類問題」では、データをどのようなカテゴリーに分けるかは問題を解きたい人が指定します。したがって学習用

自称・出木杉くんの兄男(中1) 持ちギャグが豊富な妹子(小4) おやつがプロテインな夫 日々、子どもが賢くなれるネタを探しています。 いいね！コメント、とっても嬉しいです♥️ ありがとうございます✨ いつも、たくさん アクセスありがとうございます🥰 おかげで毎日更新頑張れます。 保温&保冷できるランチバッグ🍀 オシャレすぎるー🥺 【1点980円！2点購入クーポンで】【楽天1位】ランチバッグ 保冷 保温 お弁当 ケース お弁当入れ お弁当袋 洗える 大容量 アルミ素材 バッグ 巾着 かわいい 軽量 水筒 アウトドア キャンプ レジャー ピクニック 手提げ 大きめ 新生活 新学期 丈夫[郵1] ^bm1208^