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10万円から始める高配当株投資術(坂本彰)

10万円から始める高配当株投資術(坂本彰)を読んだ。

10万円から始める高配当株投資術―――低リスク、低予算で1億円儲ける方法10万円から始める高配当株投資術―――低リスク、低予算で1億円儲ける方法
坂本彰

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目次
 第1章 株で着実に資産をつくるために知っておくべき7つのこと
 第2章 勝ち組投資家が絶対に手を出さない「買ってはいけない株」
 第3章 勝ち組投資家が絶対に手を出さない「買ってはいけない業種」
 第4章 すべてのシナリオで勝ち抜ける投資法 ~有望な高配当株の見極め方~
 第5章 高配当株で1億円儲けるためにすべきこと
 特別付録 高配当有望銘柄リスト14 付

高配当株投資術のマインドマップ
高配当株投資術
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TOEIC究極のゼミPart7(ヒロ前田)

TOEIC究極のゼミPart7(ヒロ前田)を読んだ。

【新形式問題対応】TOEIC L&R テスト 究極のゼミ Part 7【新形式問題対応】TOEIC L&R テスト 究極のゼミ Part 7
ヒロ 前田

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目次
 Part 7の取り組み方
 設問タイプ1 ピンポイント型
 設問タイプ2 文脈型
 設問タイプ3 選択肢照合型
 設問タイプ4 ピンポイントのNOT型
 設問タイプ5 選択肢照合のNOT型
 設問タイプ6 位置選択問題
 設問タイプ7 同義語問題
 設問タイプ8 意図問題
 不正解の見抜き方
 パワフレーズ
 設問タイプ9 情報分散型
 設問タイプ10 DPの2文書参照型
 設問タイプ11 TPの2文書参照型
 定型パターンの文書
 ミニ模試の解答・解説

TOEIC究極のゼミPart7のマインドマップ

TOEIC究極のゼミPart7

TOEIC究極のゼミPart 5&6(ヒロ前田)

TOEIC究極のゼミPart&6(ヒロ前田)を読んだ。

[新形式問題対応]TOEIC(R) L&R テスト 究極のゼミ Part 5 & 6 TOEIC究極シリーズ[新形式問題対応]TOEIC(R) L&R テスト 究極のゼミ Part 5 & 6 TOEIC究極シリーズ
ヒロ前田

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目次
●Part 5
 第1回ゼミ Part 5の取り組み方
 第2回ゼミ 品詞問題1基本編
 第3回ゼミ 品詞問題2発展編
 第4回ゼミ 動詞の形
 第5回ゼミ 代名詞・関係代名詞・限定詞
 第6回ゼミ 前置詞・接続詞
 第7回ゼミ 語彙問題
●Part 6
 第8回ゼミ Part 6の取り組み方
 第9回ゼミ 独立型問題
 第10回ゼミ 文脈から解く問題1(動詞の時制)
 第11回ゼミ 文脈から解く問題2(語彙問題)
 第12回ゼミ 文脈から解く問題3(代名詞・接続副詞)
 第13回ゼミ 文選択問題
●ミニ模試
 問題
 解答解説
 弱点問題タイプ診断

TOEIC(R) L & R テスト 究極のゼミ Part 5 & 6のマンドマップ

TOEIC究極ゼミPart56

TOEIC究極のゼミPart3&4(早川幸治・‎ヒロ前田)

TOEIC究極のゼミPart3&4(早川幸治・‎ヒロ前田)を読んだ。

TOEIC(R)テスト 究極のゼミ Part 3 & 4 (CD・DL特典付) (TOEICテスト 究極シリーズ)TOEIC(R)テスト 究極のゼミ Part 3 & 4 (CD・DL特典付) (TOEICテスト 究極シリーズ)
早川幸治 ヒロ前田

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目次
●Part 3
 第1回 Part 3の取り組み方
 第2回 概要に関する問題(場所・話題・職業)
 第3回 詳細に関する問題1(依頼・提案・申し出)
 第4回 詳細に関する問題2(問題・懸念事項)
 第5回 詳細に関する問題3 (次の行動)
 第6回 非定型の設問1 (Where/When/What/How)
 第7回 理由・意図に関する設問
 第8回 図表に関する設問
●Part 4>
 第9回 Part 4の取り組み方
 第10回 電話メッセージ
 第11回 アナウンス(イベント・公共)
 第12回 広告・宣伝
 第13回 スピーチ、ツアー、紹介
 第14回 ニュース
 第15回 会議
●ミニ模試>
 ミニ模試 1【問題】
 ミニ模試 1【解答・解説】
 ミニ模試 2【問題】
 ミニ模試 2【解答・解説】
 弱点問題タイプ診断

TOEIC(R) L&Rテスト 究極のゼミ Part3&4のマインドマップ

TOEIC究極のゼミPart34

TOEIC究極のゼミPart1&Part2(西嶋愉一)

TOEIC究極のゼミPart1&Part2(西嶋愉一)を読んだ。

TOEIC(R)テスト 究極のゼミ Part 2 & 1 (CD・DL特典付) (TOEICテスト 究極シリーズ)TOEIC(R)テスト 究極のゼミ Part 2 & 1 (CD・DL特典付) (TOEICテスト 究極シリーズ)
西嶋愉一 ヒロ前田

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目次
●Part 2
 第1回ゼミ Part 2の取り組み方
 第2回ゼミ WH疑問文(1)(直接的な応答)
 第3回ゼミ WH疑問文(2)(間接的な応答)
 第4回ゼミ 提案・命令・依頼
 第5回ゼミ Yes/No疑問文(1)(直接的な応答)
 第6回ゼミ Yes/No疑問文(2)(間接的な応答)
 第7回ゼミ メッセージ
 第8回ゼミ パニック型
●Part 1
 第9回ゼミ Part 1の取り組み方
 第10回ゼミ 動詞句の聞き取り
 第11回ゼミ 不自然な描写
●ミニ模試
 ミニ模試 1 【問題】
 ミニ模試 2 【問題】
 ミニ模試 1 【解答・解説】
 ミニ模試 2 【解答・解説】
 弱点問題タイプ診断

TOEIC究極のゼミPart1&Part2のマインドマップ

TOEIC究極のゼミPart1&Part2

グーグルに学ぶディープラーニング(杉本俊幸)

グーグルに学ぶディープラーニング(杉本俊幸)を読んだ。

グーグルに学ぶディープラーニンググーグルに学ぶディープラーニング
日経ビッグデータ

日経BP社 2017-01-26
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目次
 序 章 ディープラーニングがすべてのビジネスを変える
 第1章 <超入門>人工知能と機械学習とディープラーニングはどう違う?
 第2章 <入門>ディープラーニングの仕組み
 第3章 <グーグル事例編>グーグルのディープラーニング活用事例
 第4章 <企業事例編>ディープラーニングで業務効率化、国内で続々始まる
 第5章 <活用フレームワーク編>データ×目的で整理し、活用の展開図を描こう
 第6章 <将来展望編>ディープラーニングが課題を解決する未来へ
 グーグルクラウド・マシンラーニング・グループ研究責任者のジア・リーさんに聞く
CEOのスンダー・ピチャイは、機械学習も人工知能もグーグルの技術を徹底的に革命的にする技術だと語る。グーグルにとって革命を起こす原動力。

デープラーニングについて、とてもシンプルな例として、身長と体重のデータに加えて、大人か子供のデータがあり、大人と子供の境界線を引く例を説明している。
この境界線、最初は乱数で初期化するので間違った方向に設定してしまうが、データが増えるにつれて、答えの違いがすくなるなるよう、コンピュータが学んでいく。

データが複雑になるほど、多くの層のニューラルネットワークが必要になる。
最大のポイントは、人間がプログラムして動くのではなく、コンピュータが自ら特徴を見つけだすこと。

実際にニューラルネットワークを動かすことができるWebサイト(Playground)をグーグルは用意している。

現在の機械学習は、大部分は教師ありの機械学習。
例えば、名前を正解を聞きながら正解を覚えていく学習は、教師あり学習。
サッカーの試合に勝つために、繰り返しゲームのスタイルでパスやシュートを繰り返しながら、勝ちパターンを学んでいくのは強化学習。

グーグルのディープラーニング活用事例
・Google Home
・データデンターを劇的に省エネ化
・写真を自動で分類するGoogleフォト
・迷惑メールフィルタの精度も格段に向上
・Google翻訳が進化
・Googleが提供するAPI
  Cloud Vision(画像)、Speech(音声からテキスト)、
  Natural Launguage、Translate

単にデータがあればいいかわではなく、解決したい課題や活動の目的があるのが大前提。その目的に沿ったデータが必要になる。
目的は、コスト削減、付加価値を高めて新たなビジネス創出、クリエィテブ性の向上に分類される。

ビブリオバトル(谷口忠大)

ビブリオバトル(谷口忠大)を読んだ、

ビブリオバトル 本を知り人を知る書評ゲーム (文春新書)ビブリオバトル 本を知り人を知る書評ゲーム (文春新書)
谷口 忠大

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目次
 第1章 ビブリオバトルの遊び方
 第2章 ビブリオバトルはどうして生まれたのか?
 第3章 本と出会い人を知るためのテクノロジー
 第4章 広がるビブリオバトル

ビブリオ(Biblio)は「本、書物」を意味する接頭辞で、ラテン語の「biblion(本)」に由来する言葉。

ビブリオバトル協会による公式ルール
・発表参加者が読んで面白いと思った本を持って集まる。
・順番に一人5分間で本を紹介する。
・それぞれの発表の後に参加者全員でその発表に関するディスカッションを2~3分行う。
・全ての発表が終了した後に「どの本が一番読みたくなったか?」を基準とした投票を参加者全員で行い,最多票を集めたものを『チャンプ本』とする。

発表5分、質疑応答2〜3分、合計8分なので、ビボリオバトルは4〜6名程度が適切。

テーマビボリバトルは広がりがある設定なのに対して、縛りは設定は強い。
縛りの設定はそれなりの注意が必要。

個人的な感想こそ共感しうる。その共感を通して、その本が読むべきかどうかを感じ取ろうとする。

集まってくる人の興味を馳せながら、それでも自分が心から好きで、本当に読んでほしいと思える本を持っていって、誠実に紹介する。

ビボリオバトルによる推薦は、意外な本だけど、読みたくなる本を推奨にする機能に秀でている。

基本的には発表者も投票、発表者は自分以外に投票するのが紳士協定。
最多票を集めた本をチャンプ本として表彰。

書評することで、自分がどう解釈するのか、どう考える人間なのか、どういう文脈に置く人間なのか、さらけ出すことに他ならず、自分自身を紹介されることになる。

本を通して人を知るというコミュニケーションの場づくりの側面こそビボリオバロルの本質。

人工知能は人間を超えるか(松尾豊)

人工知能は人間を超えるか(松尾豊)を読んだ。
人工知能は人間を超えるか (角川EPUB選書)人工知能は人間を超えるか (角川EPUB選書)
松尾 豊

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目次
 序 章 広がる人工知能――人工知能は人類を滅ぼすか
 第1章 人工知能とは何か――専門家と世間の認識のズレ
 第2章 「推論」と「探索」の時代――第1次AIブーム
 第3章 「知識」を入れると賢くなる――第2次AIブーム
 第4章 「機械学習」の静かな広がり――第3次AIブーム(1)
 第5章 静寂を破る「ディープラーニング」――第3次AIブーム(2)
 第6章 人工知能は人間を超えるか――ディープラーニングの先にあるもの
 終 章 変わりゆく世界――産業・社会への影響と戦略

第1次AIブーム(推論と探索の時代)
・推論・探索をすることで、特定の問題を解く研究が進む。
・おもちゃの問題は解けるけど、複雑な現実な問題が解けない。

検索の木は要するに場合分け。
コンピュータはいつしか答えを見つける。
深さ優先探索はメモリをそれほど必要ない。

将棋が強くなった秘訣
①よりよい特徴量が発見された
3つの駒の相関関係を使って、どうなれば有利なのか、過去の棋譜というビッグデータから見つけ出し、次の指し手を絞るときの精度が向上した。
②モンテカルロ法で評価の仕組み変える
ある局面からランダムに指してどちらが勝つかシミュレーションをする。

第2次AIブーム(知識を入れる賢くなる)
・実用的なエキスパートシステムがたくさん作られた。
・知識を記述、管理することの大変さが明らかになる。

ワトソンは、質問の意味を理解して答えるのではない
質問に関連するキーワードに関連しそうな答を高速で引っ張ってきている。


質問応答による診断システム
知識獲得のボトルネック
シンボルグラウディング問題、シマウマの例

第3次AIブーム①(機械学習)
機械学習の学習する:分類、イエスノー問題の精度、正解率を上げる
学習には、教師あり、教師なし
学習には時間がかかるが予測は一瞬
特徴量をどう作るかが機械学習における本質的問題。

第3次AIブーム②(デープラーニング)
データをもとに、コンピュータが自ら特徴量をつくり出す
デープラーニングが従来の機械学習と異なる点
・1層ずつ階層ごとに学習していく
・自己符号化器という情報圧縮機を用いること

デープラーニングでやってることは、主成分分析を非線形にして、多段にしただけ
ちょっと違ったデータを使う

頑健性の高め方:①ノイズを加える、②ドロップアウト
いじめ抜かないとデータの背後にある本質的な特徴量を獲得できない

異常検知は、高次の特徴量を生成し、そこから通常起こるべきものを想定し、それと異なっていれば何かおかしいと感じることだから、特徴表現学習の得意とするところ。
この仕事をコンピュータができるようになると、運転を人工知能が行うことも、遠隔で操作することも、今よりずっと簡単になる。

基本テーゼ
人間の知能がプログラムで実現できないはずがない。

人工知能が人間を征服する心配をする必要はない。

まず議論すべきは、人工知能が将来持つべき倫理ではなく、人工知能を使い人間の倫理、人工知能をつくる人に対する倫理。

人工知能の問題の60年に及ぶ研究で、いくつもの難題にぶつかったが、それらは特徴表現の獲得という問題に集約でききる。
デープラーニングという特徴表現学習方法によって、一部解かれつつある。
高い知識能力、予測能力、概念獲得能力、言語能力を持つ知能が実現する可能性がある


停滞する日本産業、高齢化社会などに関する問題を打開にあたっては、人工知能の活用がkeyになるかもしれない。

オニールの成長株発掘法(ウィリアム・J・オニール)

オニールの成長株発掘法(ウィリアム・J・オニール)を読んだ。

オニールの成長株発掘法 - 良い時も悪い時も儲かる銘柄選択をするためにオニールの成長株発掘法 - 良い時も悪い時も儲かる銘柄選択をするために
ウィリアム オニール 竹内 和巳 松本 幸子 増沢 和美 William J. O'Neil

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目次
 第1部 勝つシステム―CAN‐SLIM
 第2部 最初から賢明であれ
 第3部 投資のプロになる

勇気を持ち、前向きに構え、決してあきらめない。
小さなどんぐりはいずれ、大きな木に育つ。
何事も忍耐力と勤勉さがあれば成し遂げられる。その意思こそが重要。

オニールの成長株発掘法のマインドマップ

オニールの成長株発掘法

貧乏人のデイトレ金持ちのインベストメント(北村慶著)

貧乏人のデイトレ金持ちのインベストメント(北村慶著)を読んだ。

貧乏人のデイトレ 金持ちのインベストメント―ノーベル賞学者とスイス人富豪に学ぶ智恵貧乏人のデイトレ 金持ちのインベストメント―ノーベル賞学者とスイス人富豪に学ぶ智恵
北村 慶

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目次
 第1章 リバタリアンが進める「格差」社会
 第2章 「金融格差時代」の新・資産運用
 第3章 あなたの年金を運用する「国営・投資ファンド」
 第4章 “負けない”資産運用―あなたを豊かにする7つの智恵(リテラシー)
 第5章  「負けない社会」を目指して

負けない運用のための知恵を踏まえ、資産の組み替えも行ないながら、長期投資をしていこう。

負けない運用のための6つのリテラシー(知恵
①短期間に売買を繰り返す短期売買から決別して長期投資を行う
②個別銘柄の動きに注目して市場に勝ちに行く戦略ではなく、市場全体の長期的な動きで資産を拡大していく負けないための戦略を採る
③なるべく早くに長期投資を開始する事で複利の力を最大限に活用することともに、定額の分散投資を励行して時間を味方につける
④ポートフォリオ理論を用いて、全ての資産を含めたトータルアセットアロケーションを考えリスクを抑えた運用をする。
⑤ローンによる住宅取得については人生観を含めて考えから決める。
⑥国際分散投資で、日本経済だけではなく、世界経済の成長に追随する戦略を展開する。

リバランス
年に1度の運用計画維持のためのリバランス(資産の組み替え)を検討する。
5年に1度、アセットアロケーション変更のためのリバランス(リスク性資産の割合は(100―年齢)%)を検討する。
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