NISHIO Hirokazu
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予測モデル
このページでは機械学習の分野での専門用語である「予測モデル」をメタファー的に使っている
学びのサイクル
では「モデル」という言葉を使ったが、もう少し抽象度を落とすと「予測モデル」だなと思った
2024に
LLMを使いこなすエンジニアの知的生産術(講演資料)
を作ってて思った
抽象的な「予測モデル」が存在することによって、そこから具体的な「
予測結果
」が出てくる
この具体的な予測結果が正しいかどうかは
実験によって検証
される
何らかの行動によって有益な結果が得られることが予測されたとき、それを実践し、予測通りなら
有益な結果が得られて得
、予測が外れたら予測モデルの改善の機会が得られて得
予測結果は
応用のための仮説
仮説
であるから
検証
するわけ
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ノウハウが溜まっていない人には飛躍が起きたように見える
×
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×
メンタルモデル
×
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学びのサイクル
×
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×
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×
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×
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×
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→
ノウハウが溜まっていない人には飛躍が起きたように見える
→
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×
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×
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検証
×
知識は実践によって検証されなければならない
×
fx
×
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ポジショニング
→
ポジション
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×
学びのサイクル
×
実践・検証
×
(1.1.3)_実践・検証
×
知識のピラミッド
×
試行錯誤の重要性と共有のすすめ
×
「裏の努力」見えずに「天才」と叫ぶ現象
→
試行錯誤は見えにくい
→
パターン
×
仮説
×
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→
仮説パターンの更新
→
学びのサイクル
→
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→
知識
×
実践
×
検証
×
知識は行為によって証明されなければいけない
×
実践による検証
×
知識は検証されなければならない
→
知識は実践によって検証されなければならない
→
天才
×
曖昧
×
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×
異質
×
レッテル
×
隔離
×
自尊心
×
天才を殺す凡人
×
見慣れないものをちゃんと見ずに攻撃する
×
ある種の賢さ
×
賢さ
×
iq
×
メタゲーム力
×
学びのサイクル
×
学びのサイクル(旧)
×
見た目が綺麗にまとまってるものは疑わしい
→
ある天才の観察と考察
→
現実は複雑
×
一見綺麗
×
モデル
×
疑わしい
×
すべてのモデルは間違っている
×
学びのサイクル
×
低い段差
×
段差
×
学びのサイクル(旧)
→
見た目が綺麗にまとまってるものは疑わしい
→
素人
×
助言
×
受け売り
×
検証
×
玄人
×
感想
×
多数派
×
プロのアドバイス
×
素人の感想
×
プロの感想
×
素人のアドバイス
×
知識は実践によって検証されなければならない
×
事実と解釈
×
専門家はマイノリティ
×
誰も市場とイコールではない
×
専門家の意見を市場の意見だと思ってはいけない
→
玄人の助言と素人の感想
→
理解
×
仮説
×
検証
×
理解は仮説
→
構造理解は仮説
→
英語版作成に伴う推敲(2,3章)
×
情報収集
×
第4刷に向けての修正差分
×
ゴール
×
ゲーム
×
チュートリアル
×
社会的証明
×
情報収拾の3つの方法の図
×
図2019-01-23
×
検証
→
英語版作成に伴う推敲(~1章)
→
検証
×
実験による検証
×
現象
×
予期しない発見
×
直接照合の結果に3パターンある
→
現象による検証
→
実践によって検証された知識
×
実践・検証
×
実践
×
検証
×
なんちゃってX
→
実践知
→
クックパッド
×
グノシー
×
顧客価値
×
仮説
×
問題は理想と現実のギャップ
×
顧客
→
価値仮説シート
→
思い込み
×
仮説力
×
検証力
×
検証
×
仮説はどうやって作る
×
アイデアはどうすれば生まれる
×
仮説
×
アイデア
×
根拠の乏しい思い込み
×
根拠のなさ
×
自己肯定感
×
根拠は後付け
×
根拠
×
メンタリング
→
思い込み激しい=仮説力
→
議論
×
過度の一般化
×
反証済みの主張
×
検証
→
好き嫌いに基づく意見
→
答え
×
問題
×
事後
×
検証
×
完全な問題
×
大久保_康平
→
答えのない問題
→
metaphor
×
learning cycle
×
the_three_elements_correspond_to_three_dimensions
×
具体
×
concrete
×
体験
×
experience
×
情報収集
×
information_gathering
×
抽象
×
abstract
×
抽象化
×
abstraction
×
モデル化
×
modeling
×
パターンの発見
×
pattern_discovery
×
応用
×
application
×
実践
×
practice
×
検証
×
verification
×
(1.1.1)_information_gathering
×
(1.1.2)_modeling_and_abstraction
×
(1.1.3)_practice_and_verification
→
(1.1) The learning cycle
→
複雑
×
システム
×
事前
×
整合性
×
検証
×
生物
→
複雑すぎるシステム
→
motivation
×
記憶
×
memory
×
外部の情報
×
external_information
×
input
×
情報収集
×
information_collection
×
information_gathering
×
断片的情報
×
fragmentary_information
×
積み上げる
×
stack
×
抽象化
×
abstraction
×
モデル化
×
modeling
×
パターンの発見
×
pattern_discovery
×
噛み砕く
×
chew
×
具体化
×
concretion
×
言語化
×
verbalization
×
文章化
×
to_create_sentences
×
output
×
実践
×
practice
×
応用
×
application
×
reaction
×
検証
×
verification
×
自分以外(世界・他人)の反応
×
reactions_other_than_yourself
→
(0.3) Structure of this book
→
information_gathering
×
modeling
×
verification
×
具体
×
concrete
×
情報収集
×
体験
×
experience
×
抽象
×
abstract
×
抽象化
×
abstraction
×
モデル化
×
パターンの発見
×
pattern_discovery
×
応用
×
application
×
実践
×
practice
×
検証
×
(0.2.1)_collect_information_concretely
×
(0.2.2)_compare_and_find_patterns
×
(0.2.3)_practice_and_verification
×
learning cycle
→
(0.2) How to learn programming
→
方法的懐疑
×
掘り下げ
×
自分の言葉で説明する
×
自分の言葉
×
正解を外に求めない
×
説明できるかどうか
×
検証
×
思考の結節点20190419
×
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modeling
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concrete
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×
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優先順位付け
×
kj法
×
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しくみ
×
抽象化
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×
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×
注
×
プログラム
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ボトムアップ
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×
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×
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知的生産術
×
分野
×
概念
×
アウトプット
×
グループ
×
学び
×
目的
×
他人
×
言語化
×
海馬
×
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×
考え方
×
誰か
×
視点
×
創造性
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書き出し法
×
速度
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盲点
×
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生物はランダムに試行錯誤していない
"
Engineer's way of creating knowledge
" the English version of my book is now available on
[Engineer's way of creating knowledge]
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