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皆さまで悩みや情報を共有しつつ、前向きに頑張りましょう🤗✨
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※こちらの惑星は申請制です。
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美人になろうの星は、毎日を楽しく過ごしてなりたい美人を目指す星です
人がどう言っても関係ない、なりたいからなる
心の美しさは間に合ってるので見た目も美しくなりたい
そんな貴方がゆるっと美人活動した時や褒めて欲しい時に報告したりいいねしたり、ギスギスしない美人ライフをこの星で送ってください*ˊᵕˋ*
美人は心の余裕も大切ですから!
なお、特定企業などへの勧誘、宣伝、販売、金銭が関わる投稿はお辞めください。出会い系やお相手募集もダメに決まってますのよ?予告なく惑星からキックする場合もありますので悪しからず
英語学習
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【このコミュニティが目指すところ】
・初学者が安心して積極的に、自分の学習状況や学んだ内容、問題点などを言語化できる
・上級者が有益な情報を発信できる
・学習者のレベルに関わらず、健全にモチベーションを高め合える
【推奨される投稿】
《英語に関することなら基本何でもOK!》
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・有益だと思われる情報
・単に英語で面白いと思ったこと
・英語に関する質問や、お悩み相談
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・英作文の添削もありかも?
【BAN対象について】
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・その他初学者の学習意欲を削ぐ発言
これについてはあえて固く明文化せずに、ケースバイケースで常識に基づいて対処します。私が投稿をずっと見守っているのは難しいので、問題のある人物がいたら、僕に報告くだされば対処します。
上級者の方が効率的な英語学習法を発信してくださるのは大大大歓迎ですが、押し付けのようになってしまうと、逆に学習者のモチベーションを下げかねないので気をつけてください。これは私の持論ですが、非効率な勉強法も未熟なうちは必要だと思います。元メジャーリーガーのイチロー選手の言葉で、「無駄なことをいっぱいしないと、何が無駄じゃないかわからない」というものがあります。非効率な勉強も成長の過程では重要だということを表しています。
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ここは語学が好きな人、勉強中の人、興味あるけど何から始めればいいか分かんない人、ぜ〜んぶ大歓迎の惑星です!
英語・日本語・スペイン語・韓国語・中国語・その他どんな言語でもOK!
わからないことは気軽に聞いて、うれしいことがあれば一緒に喜びましょ〜!間違えても気にしない。楽しく学べる空間にしたいです!
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エントロピー
が エントロピーの最後のトラップとして仕掛けてくる認識出来ない世界について
認識させる方法 と 認識しない の境目は
単に「意味がわからない」「意味が通じた」
のオンオフなのでこれがめちゃくちゃ深いのだ
で分かりましたあなたから知識は取り上げるねと
分かりましたあなたは解いてないダメです
というオンオフで人類全員テストしてるのが
エントロピー君となります
つまり認識情報というのはとても重要なのです
AI による概要
認識(にんしき)とは、物事の存在、状態、本質を正しく理解し、把握する心の働きや作用を指します。五感を通じて得た情報を元に、それが「何であるか」を意味づけし、脳で解釈するプロセスです。ビジネスでは状況把握のスキルとして、哲学・心理学では対象の明確な捉え方として使われます。
1. 認識の主な意味と特徴
物事の理解と把握: ある事象の存在や内容を、的確に理解していること。
心理学・哲学の概念: 知覚・記憶・推理・判断を含む、人間が環境を理解する広義の知的作用。
「知識」との違い: 知識は認識によって得られた「成果」を指すのに対し、認識は対象を把握する「作用」や「過程」を含みます。
2. 認識の二つの側面
知覚認識: 五感を通して対象の特徴(色、形、音など)を捉えること。
認知認識: 捉えた情報に意味付けを行い、「これは〇〇である」と理解すること。
3. ビジネスにおける使い方と例ビジネスシーンでは、状況の共通理解を示すために多く用いられます。
認識が甘い: 問題の重要性を正しく理解できていない。
認識を新たにする: 今までとは違った見方や、新しい理解を持つ。
〜と認識しております: (事実や状況を)正しく把握・理解しています、という丁寧な表現。
認識の不一致: 相手との理解にズレがある状態。
4. 類似語との違い
理解: 意味や内容を把握することに加え、感情や背景に寄り添うニュアンスがある。
認知: 認めること、知ること。心理学では、情報を処理するプロセス全体を指すことが多い。
把握: 状況などをしっかりと掴むこと。客観的な状態を指す。
認識は、AI技術(画像認識・音声認識)においても、学習したパターンを基に対象を判断する重要な知的能力として定義されています。

デウスエクス牧野
#初投稿 #今日の1枚
はちみつ姫
ヒエラルキーの末端みたいなもんだから
人類変わらないと闇に飲み込まれるよ

ベール
回答数 12>>
シンギュラリティを迎えていない今のAIだと数世代で使い物にならないゴミになる。
だが特定の分野では学習データが十分に集まると学習に人間を必要としなくなるフェーズがある。そうなったときに部分的に人間を超え始める。
抹茶芭
除雪で時間取られてキレそう
除雪してる最中から雪は降って積もってくるし、1時間もしないうちに真っ白になってもう限界
雪で喜ぶ人は除雪ボランティアで来ないかな
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