機械学習は、学際的な分野であり、密接に関連する分野である人工知能やデータマイニングと区別しようと考えると、かなり困惑するかもしれません。 この記事では、機械学習に関連したこうした分野について学びます。特に、機械学習が、どのようにして数学や人工知能の分野の上に成り立っているのか、そして機械学習がデータマイニングやデータサイエンスといった分野の中でどのように使用されているかということを学び、こうした分野の境界について学びます。 基礎 機械学習は、数学とコンピューターサイエンスの分野を基礎として成り立っています。特に、機械学習の手法は、線形代数と行列代数を使用して説明されることが多く、その作用は、確率、統計学というツールを使用して理解されることが多いです。機械学習にとっての基礎科目を代表する統計学、確率、人工知能の分野です。 確率 確率理論の分野では、ランダムな事象の可能性を描写する研究が行われ
このチュートリアルの内容 このチュートリアルでは、Pepperの動き、特に上半身の動きをつくることを通じて、Pepperの関節の仕様や、制御方法について説明します。 各種アクチュエータ仕様 ポーズの作成 作成したポーズの実行 各種アクチュエータ仕様 Pepperのポーズに関するアクチュエータには以下のようなものがあります。 頭: 首(2軸:Pitch,Yaw) 腕(左右共通): 肩(2軸:Roll,Pitch), 肘(2軸:Yaw,Roll), 腕(1軸:Yaw), 手(開く→閉じる) 下半身: 腰(2軸:Pitch,Roll), ひざ(1軸:Pitch) Pitch,Roll,Yawの説明は、ヨーイング - Wikipedia などを参考にしてください。 ポーズに関するパネル ポーズ ライブラリパネル ポーズを管理するためには、ポーズ ライブラリパネルを利用します。 もし現在のChore
私たちのおすすめするPepper/NAOのアプリ開発者に向けたコレグラフを中心とした技術サイトの紹介です。 初めての方は【オススメ】記事から読むと全体が理解しやすいかと思います。 (Update! 1/24) 一般系リンク集はこちらをどうぞ。 他のロボットに関する技術系リンク集はこちらをどうぞ。 Web (Official) Aldebaran Robotics アルデバランロボディクスの公式サイト。 Aldebaran Community アルデバランのユーザーのための公式コミュニティ。 SoftBank / Robot ソフトバンクのロボット公式ページ。 SoftBank / Pepper ソフトバンクによるpepper紹介コンテンツ。 Facebook / Pepper ソフトバンクによるpepper紹介facebookページ。 pepper β取扱説明書 ソフトバンクによる開発者向
ご利用にあたって 労働問題Q＆Aは個別事案について法的なアドバイスをするものではありません。 本文の内容は各執筆者個人の責任によるもので、機構としての見解を示すものではありません。 具体的なご相談は、厚生労働省「総合労働相談コーナー」など行政機関等の相談窓口にお尋ねください。 質問 当社では外回りの営業を行っている従業員が多数いますが、そのような業務形態に適した労働時間制度はあるのでしょうか。 回答本文の内容は執筆時点のものです。その後の法改正などは反映しておりません。 ポイント 労働者が事業場外で業務に従事し、かつ労働時間の計算が困難な場合には、みなし時間により労働時間を計算できる場合があります。 みなしの対象となるのは所定労働時間が原則ですが、所定時間を超えて労働することが通常必要となる場合には、そのような通常必要となる時間がみなし時間となります。 解説 ＜事業場外労働のみなし制の意義
> 偽装請負と判断されてしまうのでしょうか？ まず、準委任契約で契約した対象者が、「労働者」か「そうでない」 かを判定する必要があるかと。 「労働者」かどうかは、労働契約や雇用契約といった名称の契約ではなく、 働き方の実態から判断します。いわゆる「指揮命令権」が問題になります。 なので、「残業時間を聞いたら偽装請負か」は、「指揮命令権」を持っていないと 仮定すれば、「残業時間を聞いても偽装請負にはあたらない」、となります。 「指揮命令権」を持っているのであれば、残業時間を聞いたら(というか聞かなくても) 偽装請負です。 残業時間を把握するのが「問題==偽装請負」となるのは、「指揮命令権」を持っている人は、たいていの場合、残業時間を把握する必要が生じるためです。 因果はあくまで「指揮命令権」を持つ=>(「残業時間を聞く」その他もろもろ=>)「準委任であれば偽装請負」の順番なので、「残業時間を
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