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スタートアップの ステージ毎の生存確率と生き残れない主な理由(5/n)シリーズB(生存確率50%) 生存できない理由 ・属人化排除/標準化/仕組み化ができない ・他の経営陣の成長が、CEOの成長に追いつかない ・守りのオペレーション(コーポレート/バック/ミドル)が弱い…
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機械学習モデルの予測の論理はブラックボックスになるから、なんでこの予想にしたん?っていうことは答えてくれないので分類の予測結果を標準化することは、モデルの傾向、予測の論理の癖を掴むのには有効だと思うんだよね。けど、予測結果はそのまま確率として考えたほうがいいんだな~勉強になったわ
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昨日授業で扱った標準化、あれめっちゃ凄いツールなんですよ。 ざっくり言うと、『数多ある確率分布を標準化することで、期待値が0、分散が1になるように規格化され、様々な解析が容易くなる!』 この例としてもっとも代表的なものが、任意の正規分布の標準化を行った標準正規分布での確率計算です。
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女性のオナラの匂いは好き 男性のオナラの臭いは嫌い どちらか分からない臭いの場合は男と断定し嗅がない選択をして生きてきた つまり確率的に50%の好機を捨ててきた歴史でもある 女性のみに含まれる匂い成分などを自身の鼻のみで特定できる技術やコツを標準化できたら界隈の神に近づけるのになぁ