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はてなキーワード: ボトルネックとは
金をかける順番は耳に近いところから
今どきのオーディオの単純な構成は上流から[音源]-[DAC]-[アンプ]-[スピーカー/ヘッドホン]-耳となるわけだけど、金をかけるなら下流から良くしていった方がコスパがよい。
たとえば耳とスピーカーの間に騒音源があるなら住環境を見直すなどしてノイズを無くすのが最優先。
四六時中工事の音が響くような環境でDAC変えて「音がよくなった！」なんてわかるわけがないのだ。プラセボです。
下流にボトルネックがあると、そのボトルネックの限界までしか音質は向上しないのがオーディオ。
3000円のアクティブスピーカーに50万円のDAC繋いだところで3000円の音が鳴るだけなのである。
オーディオにかけられる予算を見極めたうえで、下流から順番にアップグレードしていきましょう。
あ、電源はそれぞれ挿す場所の上流にあると思えばいいです。電柱立てるのは最後です。
やることが無くなったらオーディオルームの空気にこだわりましょう。ホコリが多いと高音域が濁ります。
https://arxiv.org/pdf/2304.10466.pdf
試行錯誤によって方針を学習する深層強化学習アルゴリズムは、環境と積極的に相互作用することによって収集された限られた量のデータから学習しなければならない。多くの先行研究が、データ効率の良いRLを実現するためには適切な正則化技術が重要であることを示していますが、データ効率の良いRLにおけるボトルネックの一般的な理解は不明なままでした。その結果、すべての領域でうまく機能する普遍的な技術を考案することは困難であった。
本論文では、非定常性、過剰な行動分布シフト、オーバーフィッティングなどのいくつかの潜在的な仮説を検討することにより、サンプル効率的な深層RLの主要なボトルネックを理解することを試みている。
強化学習ってよく知らない
我々は、状態ベースのDeepMind control suite（DMC）タスクについて、制御された体系的な方法で徹底的な実証分析を行い、遷移の検証セットにおける高い時間差（TD）誤差が、深いRLアルゴリズムの性能に深刻な影響を与える主犯であり、良い性能をもたらす先行手法は、実際、検証TD誤差を低く制御することを示した。この観察から、ディープRLを効率化するための強固な原理が得られる。すなわち、教師あり学習の正則化技術を利用することで、検証TD誤差をヒルクライムできる。
誤差を減らすのがDeepLearningだけど、それが時間差なのか。
我々は、検証TD誤差をターゲットとするシンプルなオンラインモデル選択法が、状態ベースのDMCとGymタスクにおいて効果的であることを示す。
1 はじめに
強化学習（RL）法は、大容量の深層ニューラルネット関数近似器と組み合わせた場合、ロボット操作などのドメインで有望視されている（Andrychowicz et al、
2020）、チップ配置（Mirhoseini et al.、2020）、ゲーム（Silver et al.、2016）、データセンターの冷却（Lazic et al.、2018）。アクティブなオンラインデータ収集の単位ごとに費用が発生するため（例．
実際のロボットを動かす、シミュレーションによるチップ評価など）、限られた経験量でも効率的に学習できる、サンプル効率の良い深層RLアルゴリズムを開発することが重要である。このような効率的なRLアルゴリズムの考案が、近年の重要な研究課題となっています（Janner et al、
2019; Chen et al., 2021; Hiraoka et al., 2021)。
原理的には、オフポリシーRL法（例えば、SAC (Haarnoja et al., 2018), TD3 (Fujimoto et al., 2018), Rainbow (Hessel et al., 2018)）は、データ収集のステップごとに多くの勾配ステップのポリシーと値関数を改善することを可能にするため、良いサンプル効率が得られるはずです。しかし、このメリットは実際には実現できないようで、1回の学習ステップを多く取りすぎることでを収集した各遷移は、多くの環境において実際にパフォーマンスを害する。過大評価（Thrun & Schwartz, 1993; Fujimoto et al., 2018）といったいくつかの仮説、非定常性（Lyle ら、2022）、またはオーバーフィッティング（Nikishinら、2022）が根本的な原因として提案されている。
これらの仮説に基づき、より多くの勾配ステップを持つオフポリシーRLを可能にする方法として、モデルベースのデータ増強（Jannerら、2019）、アンサンブルの使用（Chenら、2021）、ネットワークの正則化（Hiraokaら、2021）、再生バッファを維持しながらRLエージェントをゼロから定期的にリセット（Nikishinら、2022）などのいくつかの緩和戦略が提案されている。これらのアプローチはそれぞれサンプル効率を大幅に向上させるが、これらの修正の有効性は（これから示すように）タスクに大きく依存する可能性があり、根本的な問題やこれらの手法の挙動を理解することはまだ未解決である。
ICLR 2023で会議論文として発表 本論文では、より多くの勾配ステップを取ることが深層RLアルゴリズムの性能悪化につながる理由、ヒューリスティック戦略が役立つ場合がある理由、そしてこの課題をより原理的かつ直接的な方法で軽減する方法を理解しようとするものである。
最近提案されたタンデム学習パラダイム(Ostrovski et al., 2021)を用いた実証分析を通じて、TD学習アルゴリズムは、学習の初期段階において、すぐに高い検証時間差(TD)誤差(すなわち、保留した検証セットにおけるQ-ネットワークとブートストラップターゲットの間の誤差)を得る傾向にあり、悪い最終解をもたらすことを明らかにする。
このホワイト ペーパーでは、深い RL アルゴリズムで勾配ステップを増やすとパフォーマンスが低下する理由、場合によってはヒューリスティック戦略が役立つ理由、およびこの課題をより原則的かつ直接的な方法で軽減する方法を理解しようとします。 最近提案されたタンデム学習パラダイム (Ostrovski et al., 2021) を使用した実証分析を通じて、トレーニングの初期段階で、TD 学習アルゴリズムが高い検証時間差を迅速に取得する傾向があることを示します。
(TD) エラー (つまり、保留された検証セットでの Q ネットワークとブートストラップ ターゲットとの間のエラー) が発生し、最終的なソリューションが悪化します。 さらに、データ効率の高い RL 設定のために考案された多くの既存の方法が、検証 TD エラーを低く制御する限り有効であることを示します。
この洞察は、深い RL を効率的にするための堅牢な原則を提供します。データ効率を向上させるために、検証 TD エラーを山登りすることによって、特定の問題に最も適した正則化を選択するだけです。
この原則は、オンラインRLトレーニングの過程で特定のタスクに最適な正則化戦略を自動的に発見しようとする単純なオンラインモデル選択方法の形で実現され、これを検証TDエラーを使用した自動モデル選択(AVTD)と呼びます。
AVTD は、各エージェントが異なる正則化を適用する共有リプレイ バッファーで、いくつかのオフポリシー RL エージェントをトレーニングします。 次に、AVTD は、環境内で動作するための検証 TD エラーが最小のエージェントを動的に選択します。
この単純な戦略だけでも、多くの場合、さまざまな Gym および DeepMind コントロール スイート (DMC) タスクで個々の正則化スキームと同様のパフォーマンスを発揮するか、それを上回ることがわかります。 重要なのは、パフォーマンスがドメイン間で大幅に異なる可能性がある以前の正則化方法とは異なり、私たちのアプローチはすべてのドメインで堅牢に動作することに注意してください。
要約すると、私たちの最初の貢献は、サンプル効率の高いディープ RL のボトルネックの実証分析です。 これらの課題の背後にあるいくつかの潜在的な説明を厳密に評価し、トレーニングの初期段階で高い検証 TD エラーを取得することが、データ効率の高いディープ RL のパフォーマンスを阻害する最大の原因の 1 つであることを観察します。 私たちの 2 番目の貢献は、単純なアクティブ モデル選択法 (AVTD) です。これは、検証 TD エラーの山登りによって正則化スキームを自動的に選択しようとします。 多くの場合、私たちの方法は、さまざまな Gym および DMC タスクで、最適な個々の正則化スキームに匹敵するか、それを上回ります。
この記事を読んで、新卒で入社して辞めた会社のことを思い出した。
https://anond.hatelabo.jp/20230416015338
新卒で入社した会社は、成功したベンチャー企業で、入社した頃は社員が皆若く、みんな遅くまで労働していたが、何より事業に全員が本気だった。
3年ほど経った頃から、役員クラスの人間たちの子育てラッシュが始まった。
女性役員は産休・育休に入り、男性も育休を取った。先進的ないい会社だったと思う。
結果から言えば、権限の移譲がうまくいっていなかったんだとおもうが、育児中役員がいない間、大事な議論はペンディングされ続けた。
しかし、役員が休んでいる間はまだ全員が「今だけふんばろう」という雰囲気があった。
問題は、育児中役員が復帰したあとだ。彼ら・彼女らは腑抜けになっていた。
リソースが削られるのはもちろん、「子育てのほうが楽しい」というのが伝わってくる。
実際に「あの人はもう事業にそんなに興味がないらしい」という噂も聞いた。SNS投稿も子供の内容で溢れていた。
彼ら・彼女らの不在中、踏ん張っていた社員たちは戸惑った。何人かは「会社のフェーズが変わった」とやめていった。
冒頭の記事にあったように、当然のように周囲が彼ら・彼女らの働き方に付き合わされるようになった。
冒頭の記事と違うのは、彼ら・彼女らに「夜中でもやっといてくれれば良い事務処理だとか、一人で勝手に進められるような雑な仕事」を任せるわけにはいかないことだ。
俺がもっとも辟易したのは、そいつらのせいで重要な仕事が遅延していくこと、そいつらが働きやすくするために細かな作業が増えていくこと、
そして、明らかにボトルネックになっているのに、そういう人間が権限を移譲しないことで、若い社員がキャリアに行き止まりを感じて流出していくことだった。
「結局人事から役員続けてくれって言われるんだよね」とヘラヘラしながらそいつらは役員の席に居座った。
若くてやる気のあるやつらはどんどん疲弊していった。細かなタスクに忙殺され、重要な仕事に取り組む時間がすり減り、キャリアの先行きは見えなかった。
子育てに夢中になるのはいい。家庭と両立しながらキャリアを作れるのはいいことだと思う。会社に甘えてもいいと思う。
の4つにだいたい整理できると思ってる。あと、現時点だとiDも作っておく価値はまああるかなあ。
理由は以下に述べる。
あとのペイ類は消えはしないだろうが、ポイントカードみたいなモノで、お好みでと言うぐらいだと思う。
あと、iDは、クレカのコンタクトレスは使えないが、iDだと使えるという所がそこそこあるので（自販機とか）、Google PayやApple Payにクレカを入れるときに同時に入れておくとよい。ただ手数料は絶対にiDの方が高いので、どちらか選べるときはコンタクトレスを選んでくれ。
金をかける順番は耳に近いところから
今どきのオーディオの単純な構成は上流から[音源]-[DAC]-[アンプ]-[スピーカー/ヘッドホン]-耳となるわけだけど、金をかけるなら下流から良くしていった方がコスパがよい。
たとえば耳とスピーカーの間に騒音源があるなら住環境を見直すなどしてノイズを無くすのが最優先。
四六時中工事の音が響くような環境でDAC変えて「音がよくなった！」なんてわかるわけがないのだ。プラセボです。
下流にボトルネックがあると、そのボトルネックの限界までしか音質は向上しないのがオーディオ。
3000円のアクティブスピーカーに50万円のDAC繋いだところで3000円の音が鳴るだけなのである。
オーディオにかけられる予算を見極めたうえで、下流から順番にアップグレードしていきましょう。
賢い人にとっては当たり前のことなのかも知れないが、私は最近になってようやく気付いた。
そもそもの発端は周囲にいるアンフェアとしか言いようがない人間の思考について様々な考察を重ねたことにある。
とにかく奇妙なほどに身勝手な人種がいて、それでも彼らと何とか交流して仕事を進める必要があるために、その生態について推理する必要があったのだ。
彼らは子供のように駄々を捏ねているだけなのをさも「自分の正当な主張が通らない。不当な権力勾配や多数決の原理に苦しめられている」と言わんばかりに主張するのである。
我田引水を主張し合うことを社会の基本構造と捉える、アメリカ式を勘違いしたような世渡り術なのかと思ったが、どうもそもそも自分の状況を理解していないようなのだ。
我田引水という慣用句の世界観を流用すると、他人が共有水路の水を使えば自分の田んぼの水が減ることは認識できても、自分が共有水路の水を使うことで他人の田んぼから水が減ることが認識できないようなのである。
単に近視眼的と言えばそれまでだが、近視眼なりに他者が自分と同じ状態になっていないかを想像することが出来ないのだ。
他人と自分が両者にとっての赤の他人から見れば等しく同じ重さであることが想像できず、自分にとっての自分自身の重要性を他人から見た自分に対しても平気で適用し続けている所がある。
これこそがまさに「世間はお前のママじゃない。お前のママみたいにお前を特別扱いしたりしない」という奴なのだろう。
自分の両親が自分を特別扱いしてくれたのを、人生のあらゆる所で繰り返し、その面倒臭さから大目に見てもらってきた日々を成功体験とし、自分は常に特別扱いされるのが当たり前だと信じている永遠のプリンセスなのだ。
こういった身勝手クソ野郎共を「ただのバカ」で終わらせるのは簡単だし、実際彼らはその分野において明らかにバカなのだが、ソレ以外の分野においてもバカかと言うと意外とそうではない。
十二分な経歴と思考力を持った人の中にも、このような自己中思考回路を世渡りのためのロールプレイでもなく本気で正しいものと思っている狂人が混じってくる。
ある種の得手不得手として、自分が公平に振る舞えているのかを客観的に想像する能力があるようなのだ。
そう考えてみるとこの能力は意外と奥が深いことに気づく。
・複数の重み付けが絡み合った状態を計算するだけの思考のメモリ
・個人の認識している世界には歪みや限界があることを理解するだけの思考力
「出来るやつは幼稚園の段階でもなんとなく出来るだろ。出来ないやつは小学生未満のカス」の一言で終わらせたくなってしまうのをグっと堪えて考察を深めると驚くほど多様な前提能力を要していた。
「公平であるかどうかを考える」というのはこれらの能力の掛け算に寄って成立しており、どこかにボトルネックがあるとそれだけで一気に習得が難しくなる。
ただこれらの能力の多くが知識獲得によるブーストが可能であるため、生まれつきそれらの能力が弱くても学習意欲や偏りのない好奇心があればいつの間にか習得できてしまう。
逆に言うと、勉強が嫌いで特定分野に対してだけ強い興味をもつような人間として産まれてしまうと、まともな共感能力を持つこともないまま一生を終えかねないのだ。
もしかしたらこの世界にある「人格破綻としか思えない言動」も、大抵の場合は「特定の能力にボトルネックがあることによって、それに関連する思考に至ることが出来ていないだけ」なのではないか。
そう考え出すと途端に恐ろしくなる。
ぶっちゃけてしまえば、生まれつき知能に関する能力のバランスが悪い、ないしは知能に関してあらゆる面で劣っている場合、本人の意思とは無関係に人格破綻者としての道を転がり落ちるということじゃないか。
こんなに恐ろしいことがあるか？
私はどこかでノートルダムの鐘のような「グズでのろまに見えるが、心はきれいな人物が存在する」という物語を何処かで信じていた。
だがそうではないのだ。
知能が低いものは、人生において一時的に極めて優れた人間性を見せることはあるかも知れないが、その知性の低さゆえに何が正しいのかを判断する能力をいつ失ってもおかしくないのだ。
公平とは「天秤を正常に傾かせることが出来る」という状態なのだが、この重み付けは簡単ではない。
身近なもので天秤をモチーフにしているものと言えば裁判所があるが、あの中でメインキャストとして働くために求められる頭脳労働能力の高さたるや。
だが、「あらゆるものの重み付けを正しく行う」ということを目指せば、自然とあれだけの学習が求められてしまうのだろう。
地獄だ。
「身勝手に自分の都合や価値観を押し付けずに公平に物を見るだけのことがなんで出来ないの？」という私の今までの思考もまた、その難易度の高さに対しての無自覚さから来ていたに違いない。
つまり、私もまた誰かからみてひどく不公平でポジショントークを繰り返す異常な人物として映っていた可能性があるのだ。
なんてことだ。
ただ誠実にフェアに生きていくというただそれだけのことがなんでこんな難しいんだ。
しっかりお風呂で温まったとてとて
あれはやっぱり時間が経ってもなかなか私の場合湯冷めしないのよね。
圧倒的な湯量の熱量の迫力が違うわ迫力が。
家のさー
湯船って言っても限度があるし
つまりはカタログ2冊目をコンプリートするって目標に到達しないと
でもさあれ3冊目いくじゃん、
やっぱりもう2冊目と同様なフードチケットかギアの欠片か何かだったら良いけど、
まさか急に3冊目からゴージャスになるわけ無いわよね？どう考えても。
だから私が今シーズンスプラトゥーン3をお休みできるのは早く2冊目コンプリートして3冊目の初報酬のレヴェル10までやってみることって、
若干達成するレヴェル増えてるけど10ね。
今もう2冊目レヴェル92なので頑張って早くオフシーズンしっぽりキメたいところよ。
だから昨日は早々に温まっておでんの鍋に火を通してって感じで、
相変わらず育ってるおでんのルーシーの出汁のスープはいい味出してるんだけど、
昨日だってもう何も食べずにばたんきゅーでお風呂入って温まって22時ぐらいには寝てしまって風邪の予兆を早く吹き飛ばそうと早く就寝した次第よ。
随分と使っていない石油ファンヒーターを本当に再稼働したいと思ってるんだけど
洗濯物は乾いて良いけれども、
肌がバリバリになる朝の起きたての乾燥はのりが悪い感じがするわ。
そうこうしている間にさあれの時期の季節もやってきて、
そうよ！確定申告！
あと京都かは通帳記帳しに行かなくちゃって几帳面に記帳して慎重に
貴社の記者が汽車で帰社したって文言の日本語変換システムの難しさを
通帳記帳しに几帳面な面持ちで慎重に記帳して吉兆庵に行ったって一発で変換出来る様に
やってみたら出来たので
なかなかやるわね！って思ったわ。
そうよ！記帳してデータ整理して
クレジットカードとかの明細も全部見てチェックしてバババっと
確定申告は済ませておかないと
私がせっかくスプラトゥーン3シーズンオフになってバカンスを楽しもうと思った矢先に待っていたものは確定申告だった！って
猿の惑星の映画のオチみたいに新しい惑星に到着したと思ったらなんたるちゃーってことと同様な気持ちにならないように、
そう言った点でのポイントは簡単かも知れなくて簡素化できてんだけどねー。
今日はちょっとリアルにマジで通帳記帳には行ってこなくちゃって思うわ。
なんかさー
全部デジタルに置き換わりつつあると思いきや、
なんかこう言う紙の処理が残っていたりするのよね。
それだけに限らず
請求書発行とかも紙でしょ？
世の中の事務処理のボトルネックってもしかしてそういった紙媒体のものがひょっとしてひょっとするのかしら？って
私気付いてしまったわ。
帳簿も差付けているの全部デジタルで紙じゃなくて、
どこかに申請やら申告やらする際に紙で印刷して見せに行くって場合もあるから
ネットでできる分はほぼそのデータを送れば良いのが多いけれども、
実体があるかどうかを確認するにはそのデータを印刷して持って行ってちゃんとやってます！って見せに行かなくてはいろいろと申請が捗らないこともあったから、
なんだかなぁーって思うわけなのよ。
多分もうコロナも落ち着いてきている世の中なのかしらか分からないけれどもきっと小規模事業者向けの助成金もそうそう今後どーんと大きいものはもう無いだろうから、
そんなちゃんとやってますけど！って紙を印刷してわざわざ持って行ってちゃんと事業やってますって出向く必要もないと思うから
そういうのも懐かしい匂いがした～って以下省略のらららの大黒摩季さんの歌のように懐かしく思い出すかのタニコーの五徳かも知れないわ。
まあ私はちゃんとノルマこなしてカタログレヴェル目標更新を新しく210を掲げて
ちゃんと確定申告を終わらせてゆっくり銭湯でしっぽり温まるのが、
私のシーズンオフまでの流れになっているわ。
うかうかしているとまた3月に入って新シーズンスプラトゥーン3始めるから本当に油断出来ないのよね！まったくだわ。
とりあえず目標とノルマを達成すべく日々の活躍にご期待してちょうだいってところかしらね！
うふふ。
うーんじゃあどれにしようかな？って
となるとミックスの3種類の味が楽しめる無難なチョイスになちゃうわね。
そんなところのミックスかしら。
でもちゃんと毎朝の事務所に持って行く水筒のホッツ緑茶ウォーラーは続けているから
ちょうど朝淹れてお昼過ぎぐらいにはまだ熱いけど飲めない程度の熱さではないぐらいの飲み頃なので
すいすいすいようび～
今日も頑張りましょう！
世阿弥は40までに芸事が大成しなかったらやめとけと風姿花伝で言ってたけどさ、
フツーの会社員でも40くらいからセカンドキャリアとか、何かしらの学び直しは制度化した方がいいと思う。昔より寿命も伸びて技術の変化は早い。
技術から管理職行くなら尚更管理職にちゃんとコース変更しろ。管理は専門職だから。プレイングマネージャーとかホントやめろ馬鹿って感じ。
学び直したいと思う人はまだマトモで、
俺は平気、キャッチアップしてるし、と思えてしまう方がやばい。この分野では社内で1番頼りになる…そういう人が実はボトルネックだったりする。会社都合で便利にそのポジションに塩漬けされてるだけ。
専門職20年もやればプロフェッショナル？いや〜悪いけど卒業して20年経ったらどんなに努力してても若者のが「使える」んだよね。そりゃそうなんだよ、最新の勉強で育ってるから。
塩漬けおじさんプライドマシマシ社内権威君より、時短取って帰ってきたママとかのがまだ、謙虚さと経験値が同居しててマシだったりする。
若い人から学ぼうとしたり、新しい道に挑戦する方がカッコいいと思う。
つか変な儒教精神で上からくるオッサン嫌い。歳をとってるから上というの、マジ害悪だからやめた方がいいし、この先は若い人も若いから許されるとかなくて、人格とシェア精神が求められるよ。
id:entry:4731525159018182404 等の件についての国会インターネットアーカイブからの書き起こし。後半は130万の壁で別の話ではあるが、質疑の粒度として不可分であったため対象としている。
大家が「育休中にリスキリングしたらよい」と提案したのがまず最大の誤解であり問題でもあるが、岸田がその誤解・問題の指摘をせずに飲み込んだ上で、リスキリング支援について一般的に後押ししていくとしたところは大問題である。
なぜ大問題かというと、これが参議院本会議における質疑であり、質問内容が事前に明らかであり、十分に考える余地があった上での答弁だからである。岸田は大家の質問内容を変えないのであれば、育休中にリスキリングする事がナンセンスだと明言する必要があった。
以下、書き起こし。
https://www.webtv.sangiin.go.jp/webtv/index.php
岸田総理は、指定方針演説において構造的な賃上げ政策の一環として新たな分野で活躍するための能力スキルを身につけること、いわゆるリスキリング支援を続けておられます。企業経由となっている支援を個人への直接支援に見直すことなどが極めて重要であります。岸田総理、是非ともご検討頂きたい新しい案について私からを示したいと思います。
子育てのための産休育休がなぜ取りにくいのか？理由のその一つが一定期間仕事を休むことで、昇進昇給で同期から遅れをとることだと言われてきました。しかし、この間にリスキリングによって一定のスキルを身につけたり、学位を取ったりする方々を支援することができれば、子育てをしながらもキャリアの携帯を最小限にしたり逆にキャリアアップが可能になることも考えられます。
大胆な子ども政策を検討する中で、例えばリスキリングと産休育休を結びつけて支援を行う企業に対し、国が支援を行うなど、親が元気と勇気をもらい子育てにも仕事にも前向きになるという二重三重にボトルネックを突破できる制作は考えられんではないでしょうか。この政策によって結婚育児期に女性の就業率が低下する M 字カーブや育児を非正規で働くようになる L 字カーブの解消にも資するものだと考えます。今ある仕事が近い将来 AI にとって替わられることも予想され、私たちのキャリアにとってリスキリングが当たり前になる時代が来る中、このようなリスキリング支援メニューの拡充が必要になるのではないかと思いますが、総理のお考えをお伺いします。
これまでの取り組みにより働きたい女性がこれまでよりも働きやすい環境になってきているとしたら、それは一歩前進と言えると思います。しかし、総理の施政方針演説で言われていた通りに、まだ存在する女性の就労の壁については今すぐにでも取り除かなければなりません。税制の面では女性の就労の壁は解消されてきましたが、社会保険の面では依然として大きな壁が存在しています。
私の周りでお一人こういう方がいらっしゃいました。二日間のパート勤務で、仕事がよくでき職場にも馴染んでおられました。経営者はその方にさらに活躍していただくために、勤務を1日増やして週3日間の勤務に移行して頂いたそうであります。このようにお仕事を楽しみやりがいを持っておられましたが、数ヶ月経てこのままだと130万円の壁を超えることが明らかになったため、勤務を週2日に戻したそうです。
追加で働いた給料よりも多い額がそのまま保険料になる現実に驚き躊躇したのであります。130万円の壁の存在によって、ご本人の意思に反して勤務時間を減らしたという減らしたいという気持ちになってしまう、こうした働き方に中立的でない制度はご本人から仕事への意欲を奪い、女性活躍にもの趣旨にも反しているように思います。このように未だに存在している女性就労の壁を一刻も早く取り除き、全ての女性が納得感をもって活き活きと活躍していただく環境を作ることが、包摂的な経済社会づくりのためにも重要であると考えます。総理のご所見を伺います。
子育て世代に対するリスキリング支援と女性の就労の壁を取り除く取り組みについてお尋ねがありました。
政府としては、人への投資の支援パッケージを5年で1兆円に拡大し、リスキリングへの支援を抜本的に強化していく中で、育児中など様々な状況にあっても主体的に学び直しに取り組む方々をしっかりと後押しして参ります。
またいわゆる130万円の壁については、これを意識せず働くことが可能となるように、その解消に向けて短時間労働者への被用者保険の適用拡大を進めているところです。
いずれにせよ少子化対策を強化する上で、男女共に働きやすい環境の整備、これは重要でありいわゆる L 字カーブの解消、男女間の賃金格差の是正などの課題に対して、女性の就労の壁となっている制度の見直しに取り組んで参ります。議員の方からもご提案をいただきました。こうしたご提案も参考に参考にさせて頂きながら取り組み飯を進めて参ります
これは本当にそう。現代の人類のボトルネックは自然言語だと思うわ。
俺も書こう・・と思ったけどそんなになかった
デロンギのやつ。豆入れて水入れてボタンポチ！で挽きたてのコーヒーが出てくる。数日に一度くらい惹いた後の豆のガラを捨てて水換えればいいだけ。
エントリーモデルで十分だけどそれでも5~6万円くらいはするので高いのがたまにキズ
②iPadをベッドに固定するアーム
寝転がりながらiPadしてても腕が痛くならない！すごい！見栄えは酷いし人間としてダメになっていくのを実感できる。
一人暮らしの1LDKで広めとはいえ調理スペースが小さすぎたので、拡張するとすべてがはかどった。自炊する人向け。
④ちょっと良い枕
1000円の枕から1万円近い枕に変えたら首回りがあまり痛くならなくなった。枕なんてどうでもいいわとか思ってたが年を取るごとに身体がバッキバキになっていくので、枕選びは重要。
あと基本的に家電は（最高級品でなくてもいいけど）ちょっとだけいいお値段するの買ったほうがいいよね
アイロンとか掃除機とか1万～2万円くらいの違いでストレス量が結構変わる
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逆にいらんかったもの
①Nature Remo（スマホで電気とかテレビとかリモコンを一括管理できるやつ）
スマホをとってアプリを開いて・・・・とかが面倒で普通にリモコンを使ってしまう。外から電気消したりつけたりもしないしほぼ使っていない。
②かなり高めのWi-Fiルーター
無線でそんな高速に何かを見ることあんまりないし、一人だから機器の数もショボいので個別機器の処理速度とかそもそもの回線速度がボトルネックになった
個人的にInstinct MI300に注目しているのは、今後のコンピュータ構成はこうなるだろうな、というのを実現していることだ。
Ryzen Threadripperだとコア数が多いもののハード的なボトルネックがそこかしこにあるので使いにくいわけだが、
Instinct MI300は良さそうに見える。
現状のPCIeだと帯域が遅く、CPU側のDRAMから、GPUのVRAMにコピーするのはそれなりに時間がかかる。
ゲームだと局所性のあるデータを繰り返し使うのでキャッシュで逃れられるし、シーンの切り替えなどでデータ転送するといったことが出来る。
だがAI向けになるとVRAM容量以上（80GBとか）のデータに全てアクセスするので、メモリ転送レイテンシを隠蔽するだけのバッファとしての効果しか意味がなく、メモリ帯域が効いてくる。
Instinct MI300にHBM3が使われていて帯域は広い。レイテンシは大きいと思われるので、そこは気になるが。
