ぴろ

院では #数学 やってました。 具体例の計算に重きをおいた数学勉強会をやりたいので興味あるかたは是非。#代数幾何 とか #多様体 とか。最近のテーマは「失敗を楽しむ！」と「自己肯定感の育み」#NCC綜合英語学院 に通ってました #機械学習 #ヴィオラ 英語アカ→@erdes_eng

[ぴろ @piro_erdes]

人工知能も悩むのかな。どうして人は悩むのか。#AI #人工知能
「理解する」と「納得する・腑に落ちる」の違いがわからない。

[ぴろ @piro_erdes]

寝ながら学べる構造主義 | 内田樹のあらすじ・感想 - ブクログ https://t.co/Q2aYoIQS3t #booklog #ブクログ @booklogjpより

[ぴろ @piro_erdes]

英検が若干悔いが残ったし、今日から6月なので、気持ちを仕切り直して、英語の勉強の習慣を立て直すか。。

[ぴろ @piro_erdes]

@NtXqgn78382 そこでハマってる人がいることにむしろ驚きでした。。

[RESEARCH Conference @researchconfjp]

🎊✨ 5周年イベント 大盛況で終了！ ✨🎊

現地・オンラインで集まってくださったみなさまと、素晴らしい時間を共に創り上げることができ、感謝の気持ちでいっぱいです😭✨

📝 #ResearchConf で感想募集中！
今夜の学びや印象に残ったお話など、ぜひハッシュタグをつけてポストしてください✨ 大切に読ませていただきます！

🔥 次はいよいよ、6/28(日)の本イベント！
またみなさまと熱い時間を共にできることを楽しみにしています！
https://t.co/FYdNcCh84Z

[Morite2(もりてつ) @morite2toeic]

2026年度第1回英検準１級語彙問題の分析
https://t.co/vWS0cxNVvt
今日受けた人は全員チェック！レベルが上がったという声が多かったです。いくつ知っていますか？

[ぴろ @piro_erdes]

#英検準1級 って今回難しかったの？自分にとってはいつも難しいから、いつもと比較して、、がわからない🫠

[ぴろ @piro_erdes]

単語はあれだけネチネチ、脳死のように毎日繰り返してたので、その効果を少し感じられた。

[ぴろ @piro_erdes]

#英検準1級 受けて来た。時間配分を前回よりは意識したから、自己採点的には、少し前回よりも良くなった気がする。。語彙問題は、単語は全正解、熟語はほとんど正答できなかった。。

[ぴろ @piro_erdes]

いうて、今年の4月ぐらいまではそれなりにモチベーション保って、単語毎日&リーディング対策もしてたけど、ここ1ヶ月ぐらいはほとんどなにもできてない割には、善処した方だと思う。

[Gorden Sun @Gorden_Sun]

ZOZO（日本最大服装电商）开源了他们内部的物理仿真接触求解器 ppf-contact-solver。
这套工具专门解决布料、绳索、软体在仿真中的碰撞接触问题，能保证完全无穿透、面料拉伸严格不越界（不会像游戏一样穿模），单个场景能处理超过1.8亿个接触点，有Blender插件。
Github：https://t.co/4wc72Tling

[プロ奢ラレヤー🍣 @taichinakaj]

ごめん、これ数学科は除く。

アイツらは、ちょっとヤバい😂

[あふろん @wakamusya_eigyo]

全ての社会人の方へ。
この考え方はマジで大事です。

[内向哲学 @naikoutetsugaku]

https://t.co/QfynSkuerA

[Dmitry Rybin @DmitryRybin1]

This talk by Terence Tao is really amazing

Outlines so many bottlenecks and missing infrastructure in math research

I never even noticed that in my undergrad. There is really huge work to do by math community

From 1:45:30 to 2:44:58

https://t.co/WF9Td8Axyg

[ぴろ @piro_erdes]

今日カウンセリング行ってきた。
人間関係を構築するのが苦手っていう話をしてきた。

[TJO @TJO_datasci]

面白かった。母数警察諸氏は是非ご一読を
https://t.co/STA4EZfvk5

[Suguru | データサイエンティスト @st_data_science]

データサイエンティストは、分析に関しての知識は豊富だけど、逆にそのドメインに関する知識は、顧客含む関係者の中で最も不足しているということを自覚することがスタートラインとさえ思う。

なので、分析初期はしばらく恥をかき続けて、赤ちゃんのように育ててもらう必要のあるフェーズが出てくる。

[ぴろ @piro_erdes]

価値発揮レポートを作成しました🚀
結果は美意識で品質を守り抜くスペシャリストです！

あなたも価値発揮できる場を診断してみよう！
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#価値発揮レポート_Findy

[Suguru | データサイエンティスト @st_data_science]

数理最適化はデータサイエンティストの領分だと思っている。ただ、未だにビジネスだと黎明期だと思っていて

統計とか機械学習の活用は、ある程度見通しが立っていて事例も多いのだけど

最適化はそもそも解決できない問題が多かったり、定式化がとても困難だったりで障壁が多い。そもそも数理最適化が必要になるほどDXが進んでないケースがほとんど。

大体ビジネスで聞く「最適化」の事例は、ちょっとした効率化の域を出ていない。なので、まだ人類には早すぎる領域のではないかと思っていたりする。