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デジタルノマド🧳修行中。元アカbanのため、こちらへ移行中。

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4 days
仕事が目標時間に終えられないので.朝5時台から開始、昼過ぎに終えるようにした。. ダラダラ時間が激減、.夜になっても体力とモチベが続くように。. 始業時間に仕事を開始するのが.当たり前と思ってたけど.そうじゃないことやってみると、発見がある。. 講座のときに気づきたかった.
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6 days
ノマドにとってコスパが良い国（日本を1とする）.インドを筆頭に、日本より上は6カ国しかなかった。. オマーン、クウェート、サウジ. 中東!?.データ出さなければ、絶対候補になかった。. もっと他の角度でも見てみよ。.おもろ。
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7 days
「サボるための全力」. 動機は何であれ、内発的であれば.なんとか継続できる。. ➕見てくれる人の存在も大事だ👀. 考えることが先行してたから.楽しい感覚を思い出すヒントを貰う。
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8 days
個人PBLタイムオーバー＿|￣|○. ChatGPTのやり取りで.いろんなツールを横断した上に.「やっぱりこちらでいきましょう」と翻弄させられ. 「あれ？ゴールってなんだったっけ？」と.何度か立ち止まる。. それでも、自分との課題に向き合う時間にできた。. 本番の支度しなきゃ💨.#AI3rd #SUNABACO
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11 days
落ち着いて作業できる.今治一の空間。. 問題はステキなBGMが頭から離れないこと。. PBL土曜日まであと3日🔥.#AI3rd #SUNABACO
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11 days
カスタムビジョン、使えない？.ずっと読み込み中。.予定が狂う. #AI3rd #SUNABACO
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12 days
プレゼンの構成をリサーチしてみて. ユニークさと導入効果のインパクトって.やっぱ大事だ。.#AI3rd #SUNABACO
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13 days
OCRがきいてる.#AI3rd #SUNABACO
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14 days
本日はずっとエラーとの戦い。.Google Colab、スプシ、Machine Learning、.エラーをChatGPTで確認。. 意味がわからなければ4oで、やさしく解説の2段階。. それでもわからないことが半分以上。. GPT-5のオーバーな褒めも.もういいよっ(｀ω´ )ってなってきた。.#AI3rd #SUNABACO
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15 days
Document Intelligence Studioで.サクッとPDFの文字起こしができたけど.本番はここからでした。. でもAzureでできると知らなければ、26ページ.PDFを手打ちで文字起こしの可能性もあった。. 私にとっては大きな一歩🚶‍♀️.#AI3rd #SUNABACO
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16 days
ChatGPT信じてたのに. OCRの精度高いって言うから、今まで.画像上の文言と下書きのチェック任してたのに. やったフリして、適当な返答してたのかい？. 今回のデータには鶏カラ、ポテサラなんて.書いてないぞ。.しかも1つも合ってない。.#AI3rd #SUNABACO
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16 days
実はインセプションデッキ提出日に結論でず。.スタートでつまづく。. しかし、翌日にお一人で作成から提出〜合格まで.やり切ったメンバーのおかげでタスク進行中。. すごい！と思いつつ、熱意で負けてる. ！.#AI3rd #SUNABACO.
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19 days
選択肢が減って喜んだんですが.選択肢が復活してた。
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20 days
全員の初顔合わせミーティング、終了。.お盆休日入り前の、上司の許可どりがうまくいくか？.これでインセプションデッキの内容が変わる。.#AI3rd #SUNABACO.
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21 days
課題洗い出しから問題解決まで2週間でやる、って.こういうこと😱.#AI3rd #SUNABACO.
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22 days
懐かしい匂いが. 昭和の生き方でがんばる💪.#SUNABACO
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22 days
「正社員で切羽詰まってないけど、先々不安だから. マネタイズに何をしたらいいか知りたい。」. わかる. 私もずっと思ってた。. でも私に元ボスは.「そんなんで悩んでいるから暇なんだね」とバッサリ。. あの時は「なにをぉぉ」と思ったけど、本当そうだ。.手を動かすのみ。.
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23 days
エレベーターピッチは声に出して読むと.いい例が微妙な例かがわかる。.例：メルカリ⚪︎.#AI3rd #SUNABACO
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23 days
またChatGPT賢くなったけど.自分が賢さに追いついてない。. 差は開くばかり. .
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24 days
自転車窃盗のデータ分析に.時系列モデルはまったく必要ないのか？.（窃盗って時間の規則性ってないじゃん、普通）. #AI3rd #SUNABACO.
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SUNABACO@今治 第3期AI人材育成講座_Day17 講義ノート 2025/8/6に行われた総合実践編_part3をシンプルにまとめました。 データ結合って、そもそも何？ データ結合って「テーブルをくっつけるだけでしょ？」と 思っていたんですが、 実際はそんな単純な話じゃありませんでした。 機械学習で予測を立てるには、予測に必要な情報を 1つにまとめる必要があるんです。 例えば、自転車...
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