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はてなキーワード: レベル5とは
なんかこういうの人事評価で使わされるんだど、汎用性優先しすぎてあんまり役に立たんのよ
全員レベル3か4みたいな
あと営業事務は社外と関わらないから、Excel知識ゴミな営業がレベル5でとExcelマスター事務がレベル4とかいう逆転現象が発生するんだよな
レベル2：数式が組める
レベル3：Ctrl+S、Alt→E→L などのショートカットが使える
レベル4：フィルタ設定、ウィンドウ枠の固定、入力規則が使える
レベル5：VLOOKUPが使える(INDEX MATCHでも可。絶対参照と相対参照が分かる)
レベル6：条件式が組める
レベル7：データ形式が分かる(Excelのお節介機能を黙らせてCSVファイルを正しく開ける)
レベル8：Excelについて質問されるほどの知見/信用がある
レベル9：依頼側の要件を聞き、譲渡可能な(作成者に依存しない)Excelファイルを作成できる
百英雄伝遊んでたら幻水Ⅱがやりたくなったのでソフトを買っておいて
いざ始めようとPS3に唯一残ってた幻想水滸伝のセーブデータをインポートしようとしたらできなかった
20時間レベル58なのにな～？と思いつつ仕方がないので幻想水滸伝のソフトも買ってきて起動したら確かに最終決戦前で
色々中身を確認したらどうやら雑魚敵を倒してレベル96にする方法を試してたところらしい
メインキャラほとんどレベル50行ってるからほぼ無意味だよな…と思いつつも、折角なので引き継げるキャラを何人かレベル上げていくことにした
ぜんぜん計画的に進めてなかったので結局適用できたのはフッチローレライメグというよくわからないメンツ
あとは風のつむいだ鎧をハンフリーに装備させたらこれで引継ぎできると思う
決定木は、質問を使って答えを見つけるゲームのようなものです。木の形をした図を使って、質問と答えを整理します。例えば、「今日は外で遊べるかな？」という大きな質問から始めます。
まず「雨が降っていますか？」と聞きます。「はい」なら「家で遊ぼう」、「いいえ」なら次の質問に進みます。次に「宿題は終わっていますか？」と聞きます。「はい」なら「外で遊ぼう」、「いいえ」なら「宿題をしてから遊ぼう」となります。
このように、質問を重ねていくことで、最終的な答えにたどり着きます。決定木は、こうした「もし〜なら」という考え方を使って、物事を順序立てて考えるのに役立ちます。
決定木は、機械学習における重要な分類・回帰アルゴリズムの一つです。データを特定の特徴に基づいて分割し、ツリー構造を形成することで、新しいデータの分類や予測を行います。
4. 枝：各ノードを結ぶ線、条件を表す
2. その特徴に基づいてデータを分割
3. 各サブセットに対して1と2を再帰的に繰り返す
4. 停止条件（深さ制限や最小サンプル数など）に達したら終了
決定木の利点は、解釈が容易で直感的であること、非線形の関係性も捉えられること、特徴量の重要度を評価できることなどです。一方で、過学習しやすい傾向があり、小さなデータの変化に敏感に反応する欠点もあります。
決定木は、分類および回帰問題に適用可能な非パラメトリックな監督学習アルゴリズムです。特徴空間を再帰的に分割し、各分割点で最適な特徴と閾値を選択することで、データを階層的に構造化します。
決定木の構築プロセスは、以下の数学的基準に基づいて行われます：
ここで、H(S)はエントロピー、Svは分割後のサブセット、piはクラスiの確率、yiは実際の値、ŷiは予測値を表します。
1. 事前剪定（Pre-pruning）：成長の早期停止
2. 事後剪定（Post-pruning）：完全に成長した木を後から刈り込む
決定木の性能向上のために、アンサンブル学習手法（ランダムフォレスト、勾配ブースティング木など）と組み合わせることが一般的です。
決定木は、特徴空間の再帰的分割に基づく非パラメトリックな監督学習アルゴリズムであり、分類および回帰タスクに適用可能です。その理論的基盤は、情報理論と統計学に深く根ざしています。
決定木の構築アルゴリズムとして最も一般的なのは、CART（Classification and Regression Trees）です。CARTは以下の手順で実装されます：
決定木の拡張：
これらの高度な手法により、決定木の表現力と汎化性能が向上し、より複雑なパターンの学習が可能となります。
決定木は、特徴空間Xの再帰的分割に基づく非パラメトリックな監督学習アルゴリズムであり、その理論的基盤は統計的学習理論、情報理論、および計算学習理論に深く根ざしています。
決定木の数学的定式化：
Let D = {(x₁, y₁), ..., (xₙ, yₙ)} be the training set, where xᵢ ∈ X and yᵢ ∈ Y. The decision tree T: X → Y is defined as a hierarchical set of decision rules.
For classification: P(y|x) = Σᵢ P(y|leaf_i) * I(x ∈ leaf_i)
For regression: f(x) = Σᵢ μᵢ * I(x ∈ leaf_i) where I(·) is the indicator function, leaf_i represents the i-th leaf node.
決定木の最適化問題： min_T Σᵢ L(yᵢ, T(xᵢ)) + λ * Complexity(T) where L is the loss function, λ is the regularization parameter, and Complexity(T) is a measure of tree complexity (e.g., number of leaves).
H(Y|X) = -Σᵧ Σₓ p(x,y) log(p(y|x))
I(X;Y) = H(Y) - H(Y|X)
2. ジニ不純度：
Gini(t) = 1 - Σᵢ p(i|t)²
MSE(t) = (1/|t|) * Σᵢ (yᵢ - ȳ_t)²
1. 一致性と収束速度： 決定木の一致性は、Breiman et al. (1984)によって証明されました。収束速度はO(n^(-1/(d+2)))であり、dは特徴空間の次元です。
2. バイアス-バリアンストレードオフ：深い木は低バイアス・高バリアンス、浅い木は高バイアス・低バリアンスとなります。最適な深さは、バイアスとバリアンスのトレードオフによって決定されます。
3. 決定木の表現力：任意のブール関数は、十分に深い決定木で表現可能です。これは、決定木がユニバーサル近似器であることを意味します。
4. 計算複雑性理論：最適な決定木の構築はNP完全問題であることが知られています（Hyafil & Rivest, 1976）。そのため、実用的なアルゴリズムは貪欲な近似アプローチを採用しています。
5. 正則化と構造リスク最小化：L0正則化（葉ノード数のペナルティ）やL2正則化（葉ノードの予測値に対するペナルティ）を用いて、構造リスク最小化原理に基づいたモデル選択を行います。
6. 情報幾何学的解釈： 決定木の学習過程は、特徴空間上の確率分布の漸進的な分割と見なすことができ、情報幾何学の観点から解析可能です。
7. カーネル決定木：非線形カーネル関数を用いて特徴空間を暗黙的に高次元化し、より複雑な決定境界を学習する手法です。
8. 量子決定木：量子コンピューティングの原理を応用し、古典的な決定木を量子系に拡張した手法です。量子重ね合わせを利用して、指数関数的に多くの分岐を同時に評価できる可能性があります。
これらの高度な理論と技術を組み合わせることで、決定木アルゴリズムの性能と適用範囲を大幅に拡張し、より複雑な学習タスクに対応することが可能となります。
○ご飯
朝：なし。昼：ピーナッツ。カップ味噌汁。夜：ピーマン、かいわれ大根、しめじ、ベーコンの和風スープ。たまごかけうどん。バナナヨーグルト。間食：和菓子。アイス。
○調子
むきゅーはややー。おしごとは、おやす。
これでボールを投げずにNPCからもらえるポケモン旅、NPCから交換してもらえるポケモン旅、ギャラドス短気旅、序盤ポケモン旅と4周遊んだ。
まだ満足していないので、また新しいルールを決めてポケモンを遊びたいと思う。
○ポケットモンスター緑(序盤ポケモンの旅)
シルフカンパニー、ナツメ、サカキ、チャンピオンロード、四天王、ライバルと一気に殿堂入りまでプレイして序盤ポケモンの旅はクリア。
序盤の技の少なさには苦戦させられたものの、イワヤマトンネルを抜けて選択肢が広がってからはスピードスターと空を飛ぶのタイプ一致二つでなんとかなった。
スピードスターは今回初めて旅で使ったけど、必中効果は初代ではないのは体感してから調べて知った。
飛行タイプ自体の通りの良さがあり、中盤に多い草タイプや格闘タイプに有利なのはよかった。
技の少ない初代ポケモンあるある影分身でお茶濁すは、確かに強いんだけど、これすると本当にどんなポケモンでも良いじゃん感があり程々にしたい。
タイプ一致必殺前歯は命中不安もあり、サントアンヌ号で早々にのしかかりへ変更。
タイプ一致の威力80は流石で、種族値が足りないだろう後半でもそれを意識することなく最後まで活躍させられた。
特殊技も水と氷で隙がなく、ノーマルの通りが悪い岩タイプに抜群がとれる相性補完が良き。
特に最後の四天王戦、ワタルのドラゴン軍団相手に冷凍ビームで立ち回れたのはとても良かった。
また、あなをほるも威力高いし、やたらと出てくる毒タイプに相性良しとこちらもよく使って、四つ全部無駄なく使えたのもエースっぽさだ。
最序盤に仲間になるポケモンながら、タイプ一致の高威力技と、範囲の広い相性補完技とが噛み合っていて、普通に強いポケモンだったと思った。
セキチクとグレン、グレンとマサラと水タイプ持ちトレーナーが多い後半戦に活躍してくれた。
ただ、期待してた序盤の水タイプジムリーダーのカスミ戦では耐久が足りず電気タイプらしさは出すことができなかった。
中盤、マチスから10まんボルトのわざマシン、それとタマムシで雷の石を買って進化させてからが本領発揮。
地面タイプに手も足も出ないところは、ラッタやピジョットの出番を奪わないためにあえてこうした感じ。(メガトンパンチかレベル技のスピードスター辺りを電磁波と交換した方が良かったかも)
自動運転のレベル5を目指すとか、いつ実現するかもわからん技術じゃなくてよお。
アクセル踏み込みとか、信号無視とか逆走とか、いまのコンピューターの反応速度でリアルタイムで検知対応できないの？
高齢者の運転傾向学習しまくって、はみだしとか急発進とか抑え込むシステムにしてくれ。
10年前ならタクシーも機能してたけど今はもう無理。バスだって同じだろ。
だいたいバス停まで歩くとか、タクシーの予約とって待つとか、今すぐどっか行けてた人にとっては相当の自由の制限。
あと完全自動運転なんて老人だって求めてないのよ自尊心あるから。
生成AIだって、実装じゃ「コパイロット」って言ってるじゃないか。
レベル0～5なんて単純な規格でなく、高齢化社会に対するリアルな規格作って補助金出しまくってくれ。
軽トラなら無料で自動運転に買い替えできますよぐらいの補正でもいい。
○ご飯
朝：サンドイッチ。昼：黄身のでカレーチャーハン白菜と大根と白身のスープ。夜：ニンジン、大根、椎茸、餃子の鍋。たまごおじや。ネギポン酢。間食：なし。
○調子
むきゅーはややー。おしごとは、おやすみー。
○ポケットモンスター緑(NPC交換の旅)
シルフカンパニー、ナツメ、サカキ、チャンピオンロード、四天王、ライバルと一気に殿堂入りまでプレイしてNPC交換の旅はクリア。
サイコキネシス、れいとうパンチ、あくまのキッス、のぢかかり。
メインロムとの通信交換を駆使することで合法なシーンブレイク的にハナダシティ到着直後に入手した。
エスパーと氷という非常に通りの良い組み合わせだったので、技が揃ってからは大活躍。
ただ技が揃うまではおうふくビンタぐらいしか攻撃技がなく、概ねあくまのキッスの睡眠要因だった。
れいとうパンチを自前で覚えるのもありがたく、ワタル戦はもちろん、飛行と毒というダレガチなセキチク付近のトレーナー相手に活躍してくれて大好きになった。
ただ泣き声のSEがめちゃくちゃ長いので他メンが育ってからはエースとしてピンポイント起用が多かった。
というのも、まず今回セキチク、グレンの後にヤマブキを攻略したのでメインウェポンの、じしんのわざマシン入手が大きく遅れた。
その上で、致命的なことにショップで道具の整理をしていて間違えてじしんのわざマシンを売り払ってしまった。
とはいえ、赤緑ではヨクアタールつのドリルと影分身があればなんとかなるので、それなりには活躍できた。
NPC交換故の経験値稼ぎのしやすさでレベルが基本的に推奨レベルより上だったのでPPが多い、つのでつくも良いワザだった。
そこまでもメガトンパンチの基礎火力でゴリ押せたし、のしかかりもあるしで、タイプとか関係なくワザで活躍してた。
とはいえ、ニドクインらしさといえばらしさなのでまあこれもよし。
秘伝要員ながら、タイプ一致そらをとぶときりさくで普通に戦えて驚いた。
特に赤緑の急所仕様で使うきりさくは爽快で、岩に手も足も出ない点を除けば、かなり出番があった。
きりさくを覚えるまでも、つつくと、いあいぎりでタイプ一致補正自体は活用できたのも良し。
10まんボルト強いっすわ。PP15、命中100、威力95、電気の通りの良さと、全然バリヤードとしてでなく10まんボルトとしての活躍だった。
でんじはでマヒを打てるのも程よく、電気タイプみたいに使ってしまった。
サイコキネシスが一点ものわざマシンで、まさこに使ったための苦肉の策だったが結果おーらい。
残念ながら活躍はさせられなかった。
ノーマル単タイプはわざマシンの補強が大切なんだけど、具体的に何を覚えさせるかピンとこず適当な構成にしてしまった。(なみのり、テリーと被ってるし)
クッション役しかできなかったが、それでもレベルが50になってるのは経験値が多いNPC交換らしさかな。
・まとめ
NPC交換の旅と題して、ゲーム内でNPCと交換できるポケモン達だけで旅をしてみた。
普段使わないバリヤードやルージュラで旅をできたのは楽しかったし、何より経験値がたくさんもらえるからサクサク遊べるのも良かった。
通常プレイでは気にしない、バッチの他人からもらったポケモンに関するレベルキャップを意識してプレイするのも楽しく、こういう遊び方もあるんだなあと感心しつつ面白いと思った。
マジで？
マジかあ…… 僕、遊ぶのかなあ？ 遊ぼう！
ユグマグ石の限界超越を進めて250にした。
これでマグナ石の限界超越はリヴァマグ石以外の5属性は250。
残りのリヴァマグ石も220で、砂もあるので少しづつ進めていこう。
今の時代（笑）は冗談ですよーなんてエクスキューズにはならず、煽りでしかない💢💢💢
明らかにどうでもいいだろってことに怒りレベル5💢💢💢💢💢を付ける冗談が流行って怒りレベルが形骸化して…また新しい憤怒記号が必要となるかも💢💢💢💢💢
寄って集って批判してるからすごい炎上してる感じになってるけど、実際のところ一人一人の怒りはそれほどでもない、ってことはあると思うんだよな。
だから批判コメントのあとに怒りレベルを書いておけば「本気度」がわかっていいと思うんだ。
怒りレベル1：そこまで怒っているわけではないが、良いこととは思わないのでいちおう批判しておく。
怒りレベル2：瞬間的に怒りが湧いたので批判するが、継続的に批判し続けるほどではない。
怒りレベル3：とても怒りを感じる問題なので、これからも批判し続けていく。
怒りレベル4：この話題を見るたびに激しい怒りに苛まれ、次々に罵倒が溢れてくる。
怒りレベル5：激おこスティックファイナリアリティぷんぷんドリーム。
こんな感じでよろ。
町長や村長や議員のパワハラセクハラとか、本人は「そんなつもりはなかった」とか何とか言い張るけど、
「AI判定でパワハラレベル5と判断されました。レベル5のパワハラは辞職処理になります。町長権限を一ヶ月後に失効します」
とか
「AI判定で虐待と判断されました。レベル10の虐待は親権剥奪が該当になります。三日後に子供の引き取り処置が実行され、あなたの戸籍から子供を抹消します」
とか
いじめで人が死んだけど特にやってないとかいいはる虐めの加害者にも
「AI判定であなたの行動は虐めと判定されました。レベル8に該当するため、慰謝料1000万を徴収、現職場からの強制解雇処分を行います」
とかさ
文句つけても「AIが判定したことなので私ら人間にはどうにもならねえなあ」って言い張っちゃえばいい
AIが決定したから無理ですーって責任を人間以外に押しつけるの悪くないと思うんだよな
ファミレスのロボットとかそうじゃん。猫ちゃんロボットが運んでくるから多少のミスしても「機械だからしょうがないな」ってなるじゃん
