The Best Energizerや、学ぶあなたの応援団長、そして、夢と科学のくに東京カンタァーランドのメインキャラクターをやらしてもらってます、橘カンタァーです。
ご存じの通り、承認と共創の時代になりました。
お聴きの皆さんが生まれながらに持っているやさしさ・仁・愛・志を、具現化できる力、思考力・言語化力・体験力、を身に付けましょう。
知識を持っているだけの価値は無くなりました。
耳十割目十割心十割で聴く姿勢と、その姿勢を維持する脊柱起立筋や表情筋の筋持久力をコツコツ高めましょう。
「2024年度 ＩＣＴ利用による教育改善研究発表会」で「Podcastを活用したマルチモーダル予習による主体性と共創力の向上効果」を発表します！
リサーチラボノートは100冊発注しましたので、1冊目を使い果たしたら、discordのDMで言ってください。お届けします。
縦に展開していくと、眼球の移動距離が短くて首を縦に振る筋肉を使うので、「できる！わかる！」という気分になりやすいですね！
毎日テストで、もちろん毎回のIGDも採点対象ですが、最終週には予告しておいた問1と問2（もしかしたら問3も）に問うて答えてもらいます！
月額1000ドルのGPT (Great Presenter Tachibana) の価値をたくさん引き出しましょう。
後期の「機械学習 Machine Learning」と「計算知能 Computational Intelligence」もぜひ受講してください。楽しいですよ！
深層学習、進化計算、群知能、Fourier変換、Laplace変換、z変換（Zadeh変換説ある）を学べます。
いじけてないで、第一宇宙速度を超えて思考の宇宙に飛び立ちましょう！
k最近傍法も使えますね。
決定木は、変数選択しつつジニ不純度最小化またはエントロピー最小化で各ノードでデータを2分していきます。葉ノードのラベルで判別する手法です。
分けた後の訓練データのラベルの割合p_1, p_2が出てきたときのジニ不純度とエントロピーは以下です。
Gini Impurity = 1- \sum p_i^2
Entropy = - \sum p_i log_2 (p_i)
※）橘カンタァーのファンの皆様へ、
コッラド・ジニの学術的貢献、特にジニ係数とジニ不純度の考案は、経済学と機械学習の分野で重要な役割を果たしています。これらの概念は、社会の不平等を測定したり、決定木アルゴリズムの効率を向上させたりするのに非常に有用です。ジニ係数は所得格差の分析に欠かせないツールであり、ジニ不純度は機械学習モデルの精度向上に貢献しています。これらの学術的価値は高く評価されるべきです。
しかしながら、学問的貢献と個人の政治的立場は明確に区別する必要があります。ジニのファシズムへの関与や支持は、人権と民主主義の観点から到底容認できるものではありません。橘カンタァーは、これらの学術的ツールを活用しつつも、ファシズムのような人権を侵害する思想には断固として反対の立場を取ります。私たちの目標は、これらの分析ツールを用いて社会の不平等を明らかにし、より公正で民主的な社会の実現に貢献することです。
学問の成果を尊重しながらも、人権と民主主義の価値を守ることこそが、真の知的誠実さであると考えます。ファンの皆様にも、この姿勢をご理解いただければ幸いです。
ではまた！
