結婚 デメリット しか ない 女的标 - ミニマ リスト と 呼ば れ たい
差別って本人が差別されたと感じた時点で成立してるんじゃないの? 差別された人のうったえを無効化できないよ。 少なくとも、リベラルにはできない。 まあハラスメントと一緒だよね 被害者が感じたら成立する 他にあるかどうかでいえばあるだろうね。 というか、ある前提で他者の声を聞くべきだろうね。 どっちかというと「弱者男性を馬鹿にする側のダブスタ問題」を訴えてるのであって弱者男性側問題ではないと思う それを弱者問題だとワーディングすべきでは?と思った 論点はズレるけど、「弱者なのに男性だと見過ごされやすい」と主張するならそのまま言葉にすればよくて、わざわざ他者の主張... 彼らが否定する他者の主張って主に 「弱者男性はわきまえろ」 「女をあてがえと喚くな」 「社会はお前のママじゃない」 という藁人形論法かつ抑圧的な主張なんだよ ほかの弱者はかば... 彼らが誰か想像できないけど、事情を知らない人からすれば「議論する相手の選択を間違えてるだけでは?」と思えるな。 特定性別だけ弱者問題が無視されることを問題視にしてるわけで、 例えるなら「ガラスの天井」は女性が幹部クラスになりにくい問題を指す言葉だけど、 それを性別を抜いて、「男女か... 「ガラスの天井」を引いたのはうまいな ほかにぱっと思いつくのは「BLMとALM」だが、あれはアジア系が絡んでややこしいもんな え?弱者男性論語ってる人こそダブスタだよね? 「弱者問題論者にダブスタはいない」 大きく出たな 「弱者男性論者は国語が得意」 大きく出たな ああ、俺はビッグな男だぜ 弱者とは違う 要するにロジハラ野郎ってことだからね ロジハライキリしてるつもりの詭弁野郎だよ モテない要素を抱えている人間の苦しみは、男女問わないと思う。 弱者男性と弱者女性のどちらがより不幸か、なんて話は不毛だよ。 普通に「金寄越せ」でいいのにね。 それならその結果として結婚できるかもしれないし、できないとしても独り身でそれなりに暮らせるだろうに でも女は下方婚しないからなあ ? 結婚 デメリット しか ない 女总裁. 持病も障害もあるけど、男性なのに情けない、みたいに社会で差別されるからでないの? 弱者男性問題はアンチフェミの運動であって、要するにクソフェミシネカスとしか言ってない。 実際に弱者男性を救おうとしてる人はいない。 クソフェミを殺してほしいと言っているやつならいる訳だから、じゃあそれについて話すか。 それが議論の大前提でないといけないんだよな。 そもそも、弱者男性には救われる道は最初からないというのに。 いやこれは都合良すぎるっしょ。 さんざん女叩きしてただの憎悪垂れ流しといて「俺たち(あの人たちは)はただ普遍的で男女関係のない問題を訴えてるだけなんだ(キリッ)」って誰にも信... 人気エントリ 注目エントリ
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人工知能をめぐる動向 人工知能分野の問題 機械学習の具体的手法 ディープラーニングの概要 ディープラーニングの手法 ディープラーニングの研究分野 人工知能をめぐる動向 以下の文章を読み、空欄に最もよく当てはまる選択肢をそれぞれ1つずつ選べ。 第一次AIブームは1950年台に起こった。この頃に人工知能と呼ばれたプログラムは(ア)をもとに問題を解いていた。特に、1996年にIBMが開発した(イ)は、チェスの世界チャンピオンであるガルリ・カスパロフに勝利したことで有名である。しかし、ルールや設定が決まりきった迷路やパズルゲームなどの(ウ)と呼ばれる問題しか解けないという課題があったために、研究は下火になった。 (ア) 1. 知識表現 2. 表現学習 3. 機械学習 4. 探索・推論 (イ) 1. Deep Blue 2. Bonkras 3. Ponanza 4. Sharp (ウ) 1. A/Bテスト 2. パターンマッチング 3. トイ・プロブレム 4. Minikokoの素敵に暮らしたいぶろぐ. ダートマスワークショップ 国際的な画像認識コンペティション"ILSVRC2012"について、正しいものをすべて選べ。 1. 画像認識は、2017年現在でディープラーニングが最も高い精度を実現できるタスクである。 2. ImageNetとは、手書き文字認識のためのデータセットである。 3. 優勝チームはトロント大学のジェフリー・ヒントン教授率いるSuperVisionである。 4. このコンペティションであげられた成果は、「人工知能研究50年来のブレイク・スルー」と称された。 人工知能分野の問題 以下に挙げる用語は、第二次AIブームが起こった際に取り上げられた問題である。それぞれの問題の説明としてふさわしいものをそれぞれ1つずつ選びなさい。 (ア)フレーム問題 (イ)シンボルグラウンディング問題 1. 人間の持つ膨大な知識を体系化することが難しい。 2. 膨大な情報のうちから、必要なものだけを選んで考慮することが難しい。 3. 単語などの記号と、それの表す意味を結びつけることが難しい。 4. 膨大な知識を処理するための計算機の開発が難しい。 5. 十分なデータを取るためのインターネットを整備することが難しい。 「強いAI・弱いAI」に関する説明として適切なものを2つ選べ。 1. 「強いAI」は、エキスパートシステムと呼ばれ、現在でも広く実用されている。 2.
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Dropout 2. Batch Normalization 3. Regularization 4. Weight Decay 次の文章の(A)、(B)の組み合わせとして、最も適しているものを1つ選べ。 時系列データの分析には、もともと( A )が最も適していると考えられていたが、時系列データのひとつである音声処理の分野では( B )が非常に高い精度を記録している。 1. (A)リカレントニューラルネットワーク (B)畳み込みニューラルネットワーク 2. (A)リカレントニューラルネットワーク (B)Autoencoder 3. (A)畳み込みニューラルネットワーク (B)リカレントニューラルネットワーク 4. (A)畳み込みニューラルネットワーク (B)Autoencoder 5. (A)Autoencoder (B)畳み込みニューラルネットワーク 6. (A)Autoencoder (B)リカレントニューラルネットワーク 以下の文章の空欄に最も適切に当てはまる選択肢を、各語群の中からそれぞれひとつずつ選べ。 RNN(Recurrent Neural Network)は、(ア)を扱うために開発された。それまでのフィードフォワードニューラルネットワークと比較して特徴的なのは、入力データに加え(イ)を隠れ層に入力する(ウ)構造を取り入れたことである。 (ア) 1. 周期データ 2. 累積データ 3. 連鎖データ 4. 系列データ (イ) 1. 前回の入力 2. 前回の中間層の状態 3. 過去のすべての入力 4. 過去のすべての中間層の状態 (ウ) 1. 再帰 2. 畳み込み 3. 逆伝播 4. 正則化 通常のニューラルネットワークにはない、畳み込みニューラルネットワークがもつ分類問題の汎化性能の向上に寄与する特徴として、最も適切なものを1つ選べ。 1. ネットワークの中間層で、再帰的にフィードバックが与えられる。 2. 決定境界を非線形にするために、活性化関数が利用される。 3. 画像全体に対して、一定範囲ごとに入力の特徴量が抽出される。 4. 出力層において、出力が確率に変換される。 ディープラーニングの研究分野 以下の文章の空欄に最もよく当てはまるものを1つずつ選べ。 ロボティクス分野でも、機械学習の応用が進められている。例えば、ロボットの動作制御にQ学習やモンテカルロ法などの(ア)のアルゴリズムを利用する事例は多く存在する。また、ロボットはカメラ(視覚)、マイク(聴覚)、圧力センサ(触覚)などの異なったセンサ情報を収集できる(イ)システムを持っていることから、これらの情報をDNNで統合的に処理する研究や、ロボットの一連の動作の生成をひとつのDNNで実現しようとする(ウ)の研究も行われている。 (ア) 1.
お金・時間・労力などのコストを削減できる モノを減らすことは、 お金や時間、労力の節約 にも繋がる。 買い物の機会が減れば、今まで購買行動にかけていたお金と時間を節約することができる。また、モノを所有するということは、モノを管理するということでもある。つまり、片付けたり、掃除をしたり、探し物をしたりする時間や労力までもを少なくすることができるのだ。 メリット03. 生活にゆとりが生まれる モノを購入、管理するお金や時間、労力が減ることで、 自分へ投資できるお金、時間、労力が増える 。余裕ができた分、自分磨きをしても良いだろうし、親孝行やボランティなどに参加してみるのもいいだろう。"自分にゆとりがあるからこそできること"が増えるのは、ミニマリストになることのメリットのひとつだ。 メリット04. 引っ越しや転職など変化にも柔軟に対応できる 何度も言うようだが、ミニマリストは持ち物が少なく身軽。よって、 場所の移動 がしやすいのだ。また、自分にとって重要なものや優先順位が変化した際にも、自分の意思で 柔軟に方向転換 がしやすい。 メリット05. 外的要因に左右されない ミニマリストは、外的要因に踊らされはしない。なぜなら自分にとって何が重要か知っていて、自身の判断軸を持っているから。 例えば衝動買いが少ないのもミニマリストの特徴だろう。「無駄なショッピングをしないためにじっくり考え決断する」といった、 強い意思で決断することを繰り返すことで、自分自身のコントロールができてくる のだ。 ミニマリストになるには? © ここでは、これからミニマリストになりたいという人のために、ファーストステップとして実践しやすい、具体的なアクションやコツを紹介したい。 01. ミニマリストになる理由を考える まずはミニマリストになりたい理由や目的をはっきりさせること。そうすることで、 モノやコトを整理するときに、迷いなく判断できる ようになる。 例えば、「身軽に生きたい」という目的であれば、大きな家具を減らしてもいいだろうし、「毎日のルーティンから無駄な時間を減らしたい」であれば、服を減らしてコーディネートを固定化してみてもいいだろう。 02. 重複するものから減らしていく もし同じようなモノを複数持っているなら、思い切って捨ててしまおう。 例えば、計量カップのような実用的なモノが家に2つあるとき、きっと実際に使っているのはどちらか1つだけのはず。こうした 「どちらを残すか」といった簡単な選択から始めてみるのも1つの手 なのだ。1つしかないものを「本当に必要なものなのか」と考えるよりも簡単に作業が進められるはず。 03.