に じ さん じ ネットワーク。 さらば「裏方さん」、ネットワーク管理者が新時代の創造者たる理由

ネットワークビジネス関係者は『金持ち父さん貧乏父さん』をよく勧めてくるから気をつけろ!私が勧誘されかけた実体験を語る。

に じ さん じ ネットワーク

別に覗こうと思ったわけではない・・・ でも、カフェで不意に彼氏のスマホの画面が目に入ることだってあるだろう。 LINEの内容が目に入ってしまうこともあるだろう。 もちろん、彼氏のことを疑っているわけではないのだ。 しかし、たまたま目に入ったLINEが微妙な内容だった場合、どうしてもその相手が気になってしまう。 そのLINEの相手が 「おじさん」であれば全く問題ないのだが、 もし「女の子」だったら…と考え出すと夜も眠れなくなる。 そこで、眠れない夜を回避すべく、LINEの相手が「おじさん」であるか「女の子」であるかを見破るための分類器を作成することにしました。 ニューラルネットワークとは? 今回は、LINEの内容から「おじさん」か「女の子」かを見破るためにニューラルネットワークを使おうと思います。 ニューラルネットワークは人間の脳を真似して作られています。 脳の神経細胞であるニューロンの仕組みをニューラルネットワークでは下記の図のように再現しています。 (ニューラルネットワークでもこの部分のことを「ニューロン」と呼んでいます。 ) Xという値が入力されると、重みWが掛けられ、バイアスbが足し合わされます。 その値が関数fでごにょごにょっと計算され、Yという値が出力されます。 このようなニューロンを組み合わせて、下記の図のようにニューラルネットワークは構成されています。 また、ニューラルネットワークには「教師あり学習」と「教師なし学習」というものがあります。 今回使ったのは、予め人間が用意した正解付きのデータ(教師データ)を訓練データとしてニューラルネットワークに与える教師あり学習です。 教師あり学習では、上記の図のように出力された値と教師データを比較し、正解に近づくように重みWとバイアスbの値を調整していくこと(誤差逆伝播法)で、より正解に近い値を出力できるようにします。 超ざっくりとした説明でしたが、なんとなくニューラルネットワークのイメージを掴んでいただけたら幸いです。 ここまでは、シンプルなニューラルネットワーク(上の図は2層ニューラルネットワーク)を例に説明をしてきましたが、この層の数が多いニューラルネットワークを用いた手法のことを ディープラーニング(深層学習)と言います。 「おじさん」か「女の子」かを見破るプログラムの作成にも、このディープラーニングの手法の1つである「Recurrent Convolutional Neural Network(RCNN)」を使います。 これは、「Recurrent Neural Network(再帰型ニューラルネットワーク)」と「Convolutional Neural Network(畳み込みニューラルネットワーク)」を良いところを組み合わせたニューラルネットワークなのですが、上のニューラルネットワークの調子でRCNNまでを説明しようとすると記事10本くらいは書けちゃいそうなので、またの機会とします。 「おじさん」と「女の子」のLINEのデータを集める 先ほどのニューラルネットワークの説明にあった教師データを作成するために、まずは「おじさん」と「女の子」のLINEデータを集める必要があります。 今回は私の周りのおじさん4名と女の子5名に協力してもらい、おじさんのLINEデータ5,300件、女の子のLINEデータ13,500件を集めました。 このようなデータを「おじさん」と「女の子」に分け、[写真]や[スタンプ]などのノイズを取り除き、教師データとしました。 また、データ数に偏りがあると…めっちゃ女の子は見破れるけど、おじさんのLINEはわかんない! などあまり良い分類器を作ることができない可能性があります。 なので、今回は女の子のデータからランダムにおじさんと同じ件数のデータを抽出して使いました。 ちなみに、おじさん同士のLINEの入手がめちゃくちゃ難しかった…。 今回入手できたのも、おじさん同士のLINEグループのデータでした。 そもそも、おじさん同士はあまりLINEをしないのでしょうか? 今後さらに良いデータで分類器を作成するために、おじさん同士のLINEデータを提供してくださる方がいましたら、ご連絡お待ちしております。 ニューラルネットワークに「おじさん」と「女の子」を学習させる 集めたLINEデータをニューラルネットワークに学習させていきます。 RCNNは、Pythonのニューラルネットワーク実装用ライブラリの「Chainer」を用いて書かれた下記の「Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification」のコードを参考に実装しました。 教師データは下記のように作成しました。 おじさんには「0」、女の子には「1」とラベルをつけて、ランダムに並び替えました。 今回はepoch数(学習を繰り返す回数)を100に設定し、教師データを投入し…学習開始!!! そして、3日経過…(もっと処理速度が早いPCが欲しい) ようやく100epochに突入し…学習終了。 100epoch終了時での教師データに対する正解率は85. ニューラルネットワークは「おじさん」か「女の子」かを見破れるのか? 協力者のおじさん1名、女の子1名に次の2つのシチュエーションで送るLINEの文章を考えてもらいました。 また、協力者の2人にはこの実験の意図を伝えていない状態でお願いしました。 1 男性に対して来週の日曜日に遊びに誘うLINE 2 女性に対して暇つぶしで相手が何をしているかを尋ねるLINE まずは、おじさんに考えてもらったLINEから試していきます! ニューラルネットワークに見破ってもらうLINEがこちらです。 ・・・なんか長いっ! とゆうか、「まなちゃん」って誰?!(特にそんな指定していない) という感想は置いておき、これらの結果を見てみます。 おじさんだったら「0」、女の子だったら「1」が推定結果として表示されます。 どちらもおじさあああああん!!! 続いて、女の子に考えてもらったLINEがこちらです。 という感想は置いておき、これらの結果を見てみます。 おじさんだったら「0」、女の子だったら「1」が推定結果として表示されます。 シチュエーション(2)については女の子であると見破れたものの、シチュエーション(1)は推定結果がおじさんとなってしまいました。 まとめ 今回の結果について私の研究を指導してくれている神奈川大学工学部の佐々木先生に聞いてみました。 「おじさんか女の子かを見破るのって意外と難しいと思うよ。 逆に若い男の子とおじさんとか、男の子と女の子のほうが簡単かもしれないね。 女の子のほうが成熟するのが早いし、男はいつになってもガキだから…そういう視点から考えると今回の「おじさん」と「女の子」ってあんまり精神年齢的には変わらないかもしれない。 だから、言葉遣いの違いくらいでしか判別できないのだろうと思った。 」 今回はおじさんっぽいキーワードや女の子っぽい言葉遣いがあれば、見破ることができるという程度の分類器を作ることには成功したと言えそうです。 しかし、この分類器を作る動機となった彼氏のLINEの相手がおじさんであるか女の子であるかを見破りたいときに頼れるレベルへ至るにはもう少し時間がかかりそうです。 今後はもっとたくさんのおじさんや女の子からLINEのデータを集め、より高精度な「おじさん」or「女の子」見破りマシーンを開発に向けて頑張っていきたいと思います。

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令和元年 台風19号被災地緊急支援についての ご報告 フジネットワークでは、東日本を中心に大きな被害をもたらした、令和元年10月の台風19号および同月24日からの大雨に伴う災害の被災地を支援するため「サザエさん募金」を実施致しました。 全国の皆様からお寄せいただいた募金の総額は、 2億1,501万7,197円 になりました。 皆様からお預かりいたしました募金は、 義援金として全額を日本赤十字社へ寄付します。 日本赤十字社に寄付した義援金は、被災地救援に活用されます。 皆様からの心温まるご支援、ご協力に心より感謝申し上げます。 <寄付金控除について> フジネットワークサザエさん募金に寄せられた皆様からの募金は、義援金として日本赤十字社を通じて被災地に送られます。 令和元年台風19号被災地救援については、所得税法第78条第2項第1号及び法人税法第37条第3項第1号の「国または地方公共団体に対する寄付金」に基づきフジネットワークサザエさん募金が、「預り証」を発行いたします。 この「預り証」をもって、個人の方は特定寄付金に該当し、寄付金控除の対象となり、法人の場合は損金算入の適用を受けることができます。 また、フジネットワークサザエさん募金の「預り証」が無くても確定申告時の手続きの際に、 サザエさん募金へ寄付したことが確認できる書類(銀行の「ご利用明細」や「払込金受取書」等)があれば、寄付金控除が受けられますので、大切に保管してください。 尚、「預り証」ご希望の方は、大変お手数ですが、下記電話番号までご連絡をお願いいたします。 その際、振込銀行名、振込日、寄付額、お名前、住所、連絡先等を伺いますので、ご了承ください。

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患者さんに安全で高品質な医療を提供し、地域医療の質の向上を目指しています。 公開3病院とは 山口大学医学部附属病院、山口労災病院、宇部興産中央病院 です。 ・入院中も、かかりつけ医が状況を確認することができます。 ・公開病院とかかりつけ医が、病状をより正確に把握でき、定期的な行き来も安心です。 必ず患者さんから同意をいただき、その同意書を送った情報公開病院の診療情報がかかり つけ医や参照施設から閲覧可能となります。 ・患者さんの利用料金の負担はありません。 利用料金をご負担頂くことなく、さんさんネットをご利用いただけます。 ・利用はいつでも取りやめることができます。 同意の撤回により、いつでも利用を取りやめることができます。 ・情報は厳重に守られています。 各医療機関をつなぐネットワークにインタネット回線を使用しますが、通信に高度暗号化 通信を使用し、利用端末には最新のウイルス対策を導入することにより個人情報を保護して います。 地域の医療機関がまるで一つの病院のように機能しあうことを目指しています。

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