チャット派?それとも電話派、またはメール派

2018.06.07

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一昔前は電話で仕事のやり取りをすることが多かったかと思います。
今でも電話でのやり取りは少なからずありますが、伝達力としては
チャットやメールにはかなわないと思います。
この頃、職場でチャットなどを使用して
営業先とのやり取りを行っている会社も増えてきているのでは無いでしょうか?
電話は気持ちが伝わるとは思いますが要件は伝わりにくいものだと感じます。
それぞれ良い悪いはあるかと思います。
そういう面では新しく登場したワーク用チャットにも
改善の余地は大いにあると思いますし、
まだまだビジネスチャンスがあるものかと思います。

著者名  @taoka_toshiaki

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高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
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機械学習:ディープラーニング(TensorFlow)をインストールしてみた。

2017.03.24

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yum -y install python
yum -y install python-pip python-dev python-virtualenv
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
pip install --upgrade $TF_BINARY_URL
python -m tensorflow.models.image.mnist.convolutional

https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup#using-pip
上記を参照に機械学習:ディープラーニング(TensorFlow)をインストールしてみてください。
試しにイメージ学習(数字)をさせます。最初はエラー率が高いのですが徐々にエラー率が減っていきます。
自分はあまりメモリもCPUも積んでいない仮想サーバでしたが、何とか動きましたが
本気で機械学習をさせたい場合などは、それなりにCPUとメモリを積んでいないと
レンタルサーバー会社からサーバ負荷のため、停止させられる可能性がありますので
注意しないといけない点かもしれません。
学習後、数字の画像を与えるとで詰まるという方は、いろいろな本が出ているので
片っ端から読破するか、Netで調べるかになります。ちなみに今、じぶんは
片っ端から読破する方法を選びました。そこで気づいたのは、Pythonの言語を理解したほうが
良いということです。ノードが機械学習をする上で鍵になります!!
ということで?
時期を置いて続きを別記事として公開しますね。
!!(T_T)
https://github.com/tensorflow

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Googleさん頑張りすぎでしょ。人工知能VS人、囲碁対戦:人工知能勝利って!?

2016.01.28

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Googleさん頑張りすぎでしょ。人工知能VS人、囲碁対戦:人工知能勝利って!?
元ソースはこちら:http://www3.nhk.or.jp/news/html/20160128/k10010388481000.html
この人工知能というものは、かなりのスピードで世界を侵食していくと思っています。
これまでの必要だった仕事が人工知能へ置き換わるまでの期間が
おそらく20年はかかるからと思っていのですが、この発表を
聞く限りでは10年ぐらいで置き換わるのではないかと
思っています。
IT産業の人は人材不足だと言っていますが
おそらくこの分野にもGoogleさんは人工知能が投入して
いくんだろうと自分は思っているわけです。
そうなると今までの仕事を奪われちゃう可能性が
あるわけです。
おそらく簡単なコードならボタン一つで
書けちゃう時代がやってくると自分は思っているわけですが
あくまでも簡単なコードだけです。
ひらめきなどは、人工知能には無いので
おそらく簡単なコード:決まり切ったコードだけは
ボタン一つで書けちゃう時代が来る。
そうなると、今までの人材で事が足りると思うわけです。
今一番、人工知能に置き換わるであろうと
言われているのが、オペーレーターです、
特にメールでの問い合わせ窓口は殆どが人から
人工知能へ置き換わる可能性があります。
ロボットと人工知能・・・・。
脅威だと感じます、ただ便利なものは
世の中へ浸透するのも早いですね。
そろそろ人工知能やビックデータの
簡単な書籍なども発売されるとおもうので
チェックしとこうと思ってます。
 

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