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読んだ本を（なるべく）図解を入れながら紹介します。 ブログ：https://clean…

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読んだ本を（なるべく）図解を入れながら紹介します。 ブログ：https://clean-copy-of-onenote.hatenablog.com

  • 読書日記

  • ネットワークトラブル記

    実際に経験したネットワークトラブルとその対応をまとめています。

  • 切り抜き動画のノウハウ

    切り抜き動画作成のノウハウ記事をまとめます。

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【図解】YouTubeで再生されやすい切り抜き動画とは【VSEO】

これまでnoteにあげてきた記事をまとめた電子書籍『データで見る再生されるための切り抜き動画』をKindleから出版しました。そこで、今回は本書について、図解を交えながら紹介したいと思います。読んだ本の紹介はnoteでも何度か行ってきましたが、自分の本を紹介するのははじめての試みになります。 この本はタイトルの通り切り抜き動画と言う切り口から、YouTubeで再生されやすい動画の特徴をデータに基づいて明らかにしていくものです。「内容が被る場合早く切り抜きをアップロードした方

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    • 生成AIにパワポ画像渡したらプレゼンしてくれた

      プレゼンの準備って面倒ですよね。 そこで、なんとか生成AIを使ってプレゼンを自動化しようと試行錯誤しています。下の記事は一応完全自動でプレゼン動画を作成した話です。 ただ、全自動化はクオリティの担保が難しいなと思ったので、一部自動化の方向で考え直してみました。 具体的には、パワーポイントのスライドだけは人の手で作成して、用意されたスライドをAIにプレゼンしてもらいました。 できたもの下の動画がAIにスライドを渡してできたプレゼン動画です。 作成手順準備: スライド画

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      • 話が通じない凄いやつから話が通じる凄いやつへ

        AIは何度もブームを繰り返しながら、発展してきました。大規模言語モデルが一般的になって第四次のブームとも言われています。この大規模言語モデルの登場で、何がそこまで変わったのかについて少し大きな視点でみたいと思います。 大規模言語モデルの革命大規模言語モデルでは、AIが自然言語を理解し、私たちの言葉でコミュニケーションを取ることを可能にしました。これまでのAIは、人間の言葉を理解することができない「話が通じないが能力は高い」という状況でした。しかし、大規模言語モデルにより、A

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        • 意外と知らない箱ヒゲ図

          データの分析や可視化の際に頻繁に用いられる箱ヒゲ図ですが、実はその読み方を正確に理解していない研究者も少なくありません。この記事では、箱ヒゲ図の基本的な見方と、それがどのようにデータを表現しているのかを詳しく解説します。 箱ヒゲ図の構成要素箱ヒゲ図は、データの散らばり具合を視覚的に表すグラフで、主に以下の要素から構成されます。 箱: データの中央の散らばりを表し、上下の辺はそれぞれ上四分位数（75%点）と下四分位数（25%点）に相当します。つまり、箱の中にはデータ全体の半

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          自分の仕事は自分で決める〜AIと共に働く働き方〜

          本書の概要目的本書の主な目的は、AI技術の進展がもたらす新しい時代において、私たちがAIとどのように関わっていくべきかを探求することです。特に、個人レベルでのAIとの関わり方に焦点を当てています。本書は、仕事や日常生活において、私たちが自分の決定を自立的に行うための考え方を提供することを目指しています。 構成AIと人間の協調の概論: 最初に、AIと人間がどのように共存し、協力していく可能性があるかについての一般論を展開します。 新しい形の協調: 次に、AIと人間の協力の新

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          ５プロジェクト並行してた時の私のタイムマネジメント方法

          最近、タイムマネジメントに関する書籍をいくつか読んでみました。その中で紹介されている方法が、私が既に取り入れている手法に非常に近いことに気づきました。そこで、この記事では、私が実践しているタイムマネジメント方法について紹介したいと思います。 きっかけ私がこの方法を採用したのは、ある時、同時に進行している5つのプロジェクトがあり、それぞれ2週間ごとにミーティングが設定されていたためです。これは、10日間の周期で、2日ごとにミーティングの準備をしなければならない状況を意味してい

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          データと関数を分離するデータ指向プログラミング

          データ指向プログラミングプログラミングの方法には様々なものがありますが、今回はデータ指向プログラミングという方法について勉強したので、その理解を共有したいと思います。データ指向プログラミングとは、一般的なオブジェクト指向プログラミングとは異なるアプローチで、データとメソッドを分離してプログラミングを行う方法です。この方法のメリットや特徴などを見ていきましょう。 オブジェクト指向プログラミングとの違いオブジェクト指向プログラミングとは、データとデータの処理をする方法をセットに

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          アウトライナー＋LLM＝爆速アウトプット

          箇条書きに特化した文章ツールであるアウトライナーですが、ChatGPTなどのLLMと組み合わせることで、簡単に任意の形式の文書を作成できちゃいます。 アウトライナーとはアウトライナーとは、文章や考えを階層的に整理するツールです。アウトライナーでは箇条書きがベースになっていて、項目を編集しやすいようになっているのが特徴です。 例えば、見出しや項目を作成し、それらを自由に並べ替えたり、折りたたんだり、展開したりすることができます。これは文章を書く前にあらかじめ大まかな構成や内

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          ネットワークトラブル記：IPアドレスの枯渇

          色々なネットワークトラブルを経験してきましたが、ここではIPアドレスが足りなくなったという話をしようと思います。 症状症状としては、よくあるネットワークに繋がらないという症状なんですけど、あるコンピューターは繋がっていて、別のコンピューターは繋がっていないようでした。同じルーターに繋がっているのに、片方は繋がって、もう片方は繋がらないという状況でした。 繋がっていないコンピューターのネットワーク設定を確認してみると、IPアドレスが振られておらず、自己割り当てIPが振られて

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          ネットワークトラブル記：スイッチの故障

          管理するスイッチが多くなると、意外と頻繁に経験することになるのがスイッチの物理的な故障です。故障といっても、色々なパターンの故障があるので、故障の種類と故障の判断ポイント、対応方法をまとめておきます。 スイッチ、ハブとはスイッチまたはハブとは、複数のパソコンやサーバーなどをLANケーブルで繋ぐためのネットワーク機器です。スイッチやには、ポートと呼ばれるLANケーブルを差し込む穴があります。スイッチは、ポート同士を通信させる役割を果たします。 見た目はルーターとほぼ同じで、

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          ネットワークトラブル記：ループ接続

          ネットワークのトラブルにはさまざまな種類がありますが、中でもよくあるものに「ループ接続」という現象があります。この記事では、ループ接続が何で問題となるのかについて詳しく解説します。 ループ接続とはループ接続は、ネットワーク機器同士が無限ループ状態に陥る現象を指します。 例えば、1つのスイッチの2つのポートに、1本のLANケーブルを輪っかにして接続すると、そのスイッチから自身にそのまま戻ってくるループ接続となります。 ループ接続の問題点ループ接続が起きると、データが無限に

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          ネットワークトラブル記：WANとLANを逆に指すとどうなる

          最近、ネットワークに繋がらないという連絡が入りました。調査の結果、原因はルーターのWANとLANを逆にさしてしまったことによるDHCPの競合でした。この問題について、詳しく説明します。 DHCPとはまず、DHCPとは何かを理解することが重要です。ネットワークに接続するためには、各デバイスに一意のIPアドレスが必要です。しかし、我々が普段意識していないのは、これらのIPアドレスがどのように決まるのかということです。その答えがDHCPです。 DHCPはルーターが持つ機能では、

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          なぜ大規模モデルなのか

          近年、ChatGPTをはじめとして大規模言語モデルが注目されいます。ここで言う"大規模"とは具体的に何を指すのでしょうか？また、なぜモデルが大きい方が良いのかについても疑問があります。これらについて説明します。 モデルのサイズとは？まず、モデルのサイズとは何でしょうか？これはモデル内部のパラメーターの数を指します。モデルは入力と出力があり、その間でどのように情報を処理するかがパラメーターとなります。 身近な例えをすると、パラメーターとはつまみのようなもので、ガスコンロには

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          なぜ私たちは人の期待に応えるのか

          「期待に応える」というワードは普段よく使うものですが、なぜ私たちは期待に応えるのでしょうか？この疑問に答えるために、私たちの脳の働きを理解する「予測誤差最小化」という仕組みを使って、期待に応えることについて考えてみましょう。 予測誤差最小化人の脳は実世界の状況を予測し、その予測誤差を最小化する働きがあります。つまり、私たちは実際の状況を脳内に持つ内部モデルを持ち、その内部モデルにズレがある場合は修正します。これが私たちの認知や推論のプロセスなのです。同時に、内部モデルから立

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          AI君は何を考えてるの？

          AIが高度になるほど精度向上しますが、一方でAIのブラックボックス化も進んでいます。つまり、AIが行う処理が複雑になりすぎて「AIが何故その結論を出したのか」が分からなくなるという問題です。 結果の精度が高いならそれでいいのではと思いたいところですが、結果を出した理由を説明できないと実世界での応用が難しいことがあります。 そのような背景から、「説明ができるAI」(XAI: eXplainable AI)の研究が進められています。そして、ついにXAIの専門書『XAI（説明可

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          脳の働きを説明するたった一つの原理

          脳は外から入ってくる様々な感覚情報を処理して周囲の状況を知覚したり、状況に適した運動信号を発して行動を起こしたりします。知覚と行動は全く別の機能のように思えますが、どちらも一つの原理から説明できるとするのが「予測誤差最小化理論」です。 この理論では、脳の機能は「予測誤差を最小化する」という基本的な動作に帰着します。そして、脳で行われる推論・行動・感情などが全て、この基本的な動作によって説明されるという魅力的な理論です。 ここでは、推論・行動・感情が「予測誤差を最小化する」

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