ต้องลึกแค่ไหนถึงจะเรียกว่า Deep Learning กันนะ ? 🧐
.
👉 มารู้จักกับ Deep Learning ศาสตร์แห่งการเรียนรู้ที่เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ จะเป็นยังไง และมีรายละเอียดยังไง หากพร้อมแล้ว ไปอ่านกันโลดดด !!
.
.
💡 รู้จัก Deep Learning
.
Deep Learning เป็นการเรียนรู้ของเครื่องคอมพิวเตอร์แบบอัตโนมัติ ที่เลียนแบบการทำงานของสมองในมนุษย์ เพื่อทำให้เครื่องสามารถเข้าใจและเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมาก ๆ ได้นั่นเอง ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ Machine Learning และ Artificial Intelligence (AI) ซึ่งในปัจจุบันมีการนำเทคโนโลยีนี้มาใช้กันอย่างแพร่หลาย เช่น รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ โดยสามารถจำป้ายต่าง ๆ แยกแยะรถยนต์กับคนเดินบนถนน หรือสิ่งขีดขวางต่าง ๆ ตรวจจับความเร็วของรถคันหน้าได้นั่นเอง ซึ่งโครงสร้างอัลกอริทึมของ Deep Learning จะสร้าง Artificial Neural Network มันสามารถเรียนรู้และตัดสินใจทำสิ่งต่าง ๆ ได้ด้วยตนเอง
.
.
🔧 Deep Learning ทำงานอย่างไร ?
.
Deep Learning จะทำงานเลียนการทำงานของโครงข่ายเซลล์ประสาทของมนุษย์ หรือที่เรียกว่า Neural Networks ซึ่งสามารถคิดซับซ้อนเหมือนมนุษย์ได้ สิ่งเหล่านี้จะเกิดขึ้นไม่ได้เลยหากไม่มีชุดข้อมูล เพื่อสร้างอัลกอริทึมที่สามารถจำแนก ทำนาย และจัดหมวดหมู่ให้กับข้อมูลที่เราต้องการได้นั่นเอง
.
โดย Neural Networks จะมีโหนดที่เชื่อมถึงกันหลาย ๆ ชั้น (เหมือนเส้นประสาทของมนุษย์) จะทำหน้าที่ปรับแต่งประสิทธิภาพของการทำนาย หรือการจัดหมวดหมู่ ยิ่งมีเยอะ และลึกเท่าไหร่ การทำนายก็จะแม่นยำขึ้นเท่านั้น โดยโมเดล Deep Learning จะใช้ชุดข้อมูลจำนวนมากและจะเรียนรู้ลักษณะต่าง ๆ ได้ด้วยตนเองจนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำออกมานั่นเอง
.
ซึ่งในปัจจุบันก็ Deep Learning ก็มีอยู่หลายประเภท ไว้คราวหน้าเดี๋ยวแอดจะมาเล่าให้ฟัง แต่ที่ฮิต ๆ กันก็มีอยู่ 2 ประเภท คือ
.
🔸 Convolutional neural networks (CNNs) - หรือเรียกว่า ConvNets มีเลเยอร์หลายชั้น ส่วนใหญ่จะใช้กับการประมวลผลภาพ สามารถตรวจจับลักษณะภายในรูปภาพได้
.
🔹 Recurrent neural network (RNNs) - ส่วนใหญ่จะใช้ใน Natural Language, Speech Recognition, หรือข้อมูลที่เป็น Time Series เพราะโมเดลสามารถเรียนรู้และจำรูปแบบลำดับของข้อมูลได้นั่นเอง
.
.
✨ Deep Learning ใช้ทำอะไรได้บ้าง ?
.
ในปัจจุบัน Deep Learning จะถูกใช้ในงานต่าง ๆ เช่น Image Recognition, natural language processing (NLP), Speech Recognition Software, Self-driving Cars และอื่น ๆ อีกมากมาย และยังสามารถประยุกต์ใช้ในสาขาอาชีพอื่น ๆ ได้ด้วย ดังนี้
.
🚀 การบิน อวกาศ และการทหาร - ใช้ Deep Learning เพื่อสร้างเครื่องมือในการตรวจจับวัตถุจากดาวเทียม, ระบุตำแหน่งและพื้นที่, รวมถึงการสำรวจพื้นที่ทางทหารเพื่อความปลอดภัยของกองทัพ
.
🏭 ระบบอัตโนมัติในโรงงานอุตสาหกรรม - ใช้ Deep Learning เพื่อปรับปรุงสภาพแวดล้อมในการทำงานเพื่อให้มีความปลอดภัยมากขึ้น เช่น ในโรงงานที่มีเครื่องจักรมากมาย เพิ่มการตรวจจับอัตโนมัติเมื่อพนักงานเข้าใกล้เครื่องจักร หรือจะเป็นการตรวจจับความผิดปกติของเครื่องจักร เพื่อความปลอดภัย เป็นต้น
.
👨🔬 ทางการแพทย์ - ในปัจจุบันมีการใช้ Deep Learning เพื่อทำการวิจัย และวินิจฉัยโรคมะเร็ง จากการตรวจจับเซลล์มะเร็งในร่างกายมนุษย์แบบอัตโนมัติ
.
📑 อ่านและศึกษาเพิ่มเติมได้ที่ : https://searchenterpriseai.techtarget.com/definition/deep-learning-deep-neural-network , https://www.mathworks.com/discovery/deep-learning.html , https://www.ibm.com/cloud/learn/deep-learning
.
borntoDev - 🦖 สร้างการเรียนรู้ที่ดีสำหรับสายไอทีในทุกวัน
#deeplearning #BorntoDev
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過244萬的網紅メンタリスト DaiGo,也在其Youtube影片中提到,📘この動画内で紹介したおすすめ動画・ニコニコ動画は 知識のNetflix【Dラボ】で見放題! 今なら20日間無料→https://daigovideolab.jp/ 🐈 【恐怖と欲望の説得術】歴史を動かした偉人の話し方 【前編】https://www.nicovideo.jp/watch/1589...
speech processing 在 BorntoDev Facebook 的最佳解答
ทุกคนเคยสงสัยกันไหมว่า ?? ทำไมคอมพิวเตอร์ถึงเข้าใจภาษาที่เราพูดกันได้อยู่ทุกวันนี้ ทั้งที่ตอนเราเขียนโปรแกรม เรายังต้องใส่คำสั่งที่เป็นภาษาเครื่องอยู่เลย 😖
.
ซึ่งการที่คอมพิวเตอร์นั้นสามารถเข้าใจเราได้เพราะใช้ NLP ในการวิเคราะห์นั่นเอง !! 🖥️
.
และในวันนี้แอดได้มีเนื้อหาเกี่ยวกับ NLP เบื้องต้นมาแนะนำให้กับทุกคนได้รู้จักกัน จะมีเนื้อหาเป็นอย่างไรนั้น ไปดูกันเลยยย !!
.
🗣️ NLP ถ้าให้แปลเป็นไทยก็คือ การประมวลผลภาษาธรรมชาตินั่นเอง ซึ่งหลักการของเจ้าตัวนี้ก็ตามชื่อเลย คือการประมวลผลภาษาที่เราสื่อสารกัน ให้เป็นภาษาที่คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจได้ด้วย
.
ซึ่งหลักการทำงานทั่วไปของตัว NLP คือ
🔸 Tokenization
🔸 Parsing
🔸 Lemmatization/Stemming
🔸 Part-of-speech Tagging
🔸 Language Detection
🔸 Identification of Semantic Relationships
.
จากที่มอง ๆ ดูแล้ว คล้ายกับการที่ให้ครูสอนภาษาให้กับเราในตอนวัยเด็กเลย ไม่ว่าจะเป็น การแบ่งคำ รูปแบบประโยคต่าง ๆ อันไหน ประธาน กิริยา กรรม
.
👉 สรุปง่าย ๆ เลยก็คือ NLP จะทำหน้าที่ย่อยข้อความภาษาคน ลงเป็นส่วนเล็ก ๆ ที่ง่ายต่อการทำความเข้าใจของเครื่อง และค่อยนำมาวิเคราะห์หาความสัมพันธ์ระหว่างแต่ละส่วน แล้วนำมารวมกัน เพื่อตีความหมายนั่นเอง
.
ซึ่งประโยชน์การนำไปใช้งาน ก็มีอยู่มากมายเลยทีเดียว เพราะถ้าหากคอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจถึงภาษาคนเราที่พูดคุยกันอยู่ทุกวันได้แล้ว การทำงานต่าง ๆ ในชีวิตก็จะง่ายขึ้นเป็นอย่างมาก
.
📑 ยกตัวอย่างเช่น การตรวจหาข้อมูลที่มีประโยชน์ในอีเมลหรือเอกสารรายงาน เพื่อตรวจจับปัญหาอาชญากรรม , การจัดกลุ่มเนื้อหาเป็นหมวดหมู่เอง, การจัดแบ่งประเภท Email เองว่าอันไหนเป็น สแปม
.
ซึ่งเนื้อหาเกี่ยวกับ Natural Language Processing นั้นยังมีอยู่อีกมากมาย นี่ยังคงเป็นแค่ส่วนหนึ่งเท่านั้นเอง
.
ซึ่งเจ้าตัว NLP ปัจจุบันนั้นมีตัว Library ให้เราสามารถนำไปใช้งานกันได้ด้วยนะ สำครับใครที่ไม่อยากเสียเวลาที่จะมานั่งคิดค้นเอง 😂 (ของเขามีก็ต้องเอามาใช้งานสิ) ในที่นี้จะยกตัวอย่าง Library ของ Python มาให้ทุกคนลองนำไปใช้งานกันดู
.
⚡ Natural Language Toolkit (NLTK) - เป็น Library ยอดฮิตที่คนนิยมใช้งานกันอยู่มาก ที่สำคัญเลยใช้งานกันได้ฟรี ๆ ใครที่อยากลองหัดทำ NLP ลองไปศึกษาเพิ่มเติมได้จากที่นี่เลย
https://www.nltk.org/
.
⚡ TextBlob - เป็นอีก 1 ตัวที่คนนิยมใช้กันอยู่ทั่วหลาย เหมาะกับคนที่หัดลองเล่นกับ NLP ใหม่ ๆ ใช้งานง่าย มีคู่มือสอนอยุ่มากมาย หากใครสนใจสามารถอ่านรายละเอียดต่อได้ที่นี่เลย
https://textblob.readthedocs.io/en/dev/
.
⚡ CoreNLP - เป็น Library ที่ถูกพัฒนาจาก Stanford University สามารถรองรับได้หลายภาษาเลย รวมถึง Python ด้วยเช่นกัน สามารถใช้งานได้ง่าย และอีกทั้งรวดเร็วอีกด้วย หากใครสนใจสามารถอ่านรายละเอียดเพิ่มเติ่มได้ที่นี่เลย
https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/
.
หวังว่าจะเป็นประโยชน์กับเพื่อน ๆ น้าาาา หากชอบอย่าลืมกดไลก์ กดแชร์ ให้กับพวกเราด้วย 🥰
.
borntoDev - 🦖 สร้างการเรียนรู้ที่ดีสำหรับสายไอทีในทุกวัน
#NPL #NaturalLanguageProcessing #BorntoDev
speech processing 在 ลงทุนแมน Facebook 的最佳貼文
SC Asset X ลงทุนแมน
กรณีศึกษา SC Asset กำลังต้องการเป็นแบรนด์บ้านเดี่ยวอันดับหนึ่ง
หากพูดถึงผู้นำตลาดบ้านหรู คำตอบของใครหลายคนอาจแตกต่างกันออกไป
แต่รู้หรือไม่ว่า ณ วันนี้ ผู้นำตลาดบ้านในระดับ 10 ล้านบาทขึ้นไป
กลับเป็นบริษัทที่บุกเบิกธุรกิจบ้านเดี่ยวเพียงแค่ 19 ปี เท่านั้น
บริษัทนั้นมีชื่อว่า SC Asset โดยปีที่ผ่านมาตลาดบ้านเดี่ยวระดับ 10 ล้านบาทขึ้นไป
SC Asset ครองส่วนแบ่งอยู่ที่ 26% ขณะที่ปี 2562 มีส่วนแบ่ง 17%
การมีส่วนแบ่งตลาดเพิ่มขึ้น จนเป็นเบอร์หนึ่ง ย่อมหมายถึงรายได้ที่เพิ่มขึ้น
ตรงนี้เลยทำให้ธุรกิจแนวราบของบริษัทมีรายได้เติบโต 37% เลยทีเดียว
แล้วยังส่งผลให้ในปีที่ผ่านมา SC Asset มีรายได้รวม 19,051 ล้านบาท
สูงสุดเป็นประวัติศาสตร์นับตั้งแต่ก่อตั้งบริษัท ขณะที่กำไรสุทธิอยู่ที่ 1,898 ล้านบาท
ที่น่าสนใจกว่านั้นในปีนี้ SC Asset กำลังตั้งเป้าหมายที่ยิ่งใหญ่กว่าเดิม
เมื่อต้องการก้าวสู่การเป็นแบรนด์บ้านเดี่ยวอันดับหนึ่ง
ไม่ใช่แค่การเป็นผู้นำตลาดบ้านระดับ 10 ล้านบาทอย่างเดียว เหมือนเดิมอีกต่อไป
คำถามคือ SC Asset มีความพร้อมมากแค่ไหน กับเป้าหมายนี้ ?
ที่น่าสนใจอะไรที่ทำให้บริษัทแห่งนี้ สอบผ่านความท้าทายในยุคที่ตลาดอสังหาฯ
กำลังเผชิญกับวิกฤติโควิด 19
ลงทุนแมน จะวิเคราะห์ให้ฟัง
สถานการณ์โควิด 19 สร้างความเสียหายในระบบเศรษฐกิจไทย อย่างไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน
ภาพที่ชัดเจนที่สุดคือเราไม่เคยเห็น GDP ประเทศไทยติดลบเกือบๆ 7%
มานานหลายสิบปีนั้บตั้งแต่วิกฤติต้มยำกุ้งในปี 2540
ผลที่ตามมาคือปัจจัยความเชื่อมั่นและกำลังซื้อของผู้บริโภคถดถอยลง อย่างไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน
นักท่องเที่ยวและนักลงทุนต่างชาติไม่สามารถเข้ามาในประเทศไทยได้
ขณะที่ NPL ของสินเชื่อที่อยู่อาศัยสูงถึง 3.9%
GDP ที่ติดลบขนาดนี้ จนถึงตัวเลข NPL ที่สูง ย่อมส่งผลกระทบต่อธุรกิจอสังหาริมทรัพย์
เพราะเป็นธุรกิจที่ผูกติดอยู่กับ GDP และ NPL ของประเทศ
พร้อมกับมาตรการล็อกดาวน์จนถึงการระบาดของโควิด 19 ทำให้เกิด Pain Point ใหญ่อย่างหนึ่ง
คือ ทำให้คนไม่ค่อยกล้าที่จะเดินทางไปไหนมาไหน
โจทย์ที่หินกว่าพิษเศรษฐกิจ คือจะทำอย่างไร
ให้ลูกค้า ที่คิดจะซื้อบ้าน ได้ดูบ้านตัวอย่าง ในทุกโครงการที่เปิดขายอยู่
เพื่อประกอบการตัดสินใจซื้อ
แม้สิ่งเหล่านี้จะส่งผลกระทบรุนแรง แต่ด้วยการปรับตัวและยืดหยุ่น จึงทำให้ SC Asset สอบผ่านจากวิกฤติโควิด 19
จากการปรับกลยุทธ์นำเสนอขายบ้านทางออนไลน์
ด้วยการ Live สดบ้านตัวอย่างทุกโครงการผ่าน Facebook ตัวเองที่มีแฟนเพจ 8 แสนกว่าคน
ทุกซอกทุกมุมเหมือนเราไปเดินชมด้วยตัวเอง
พร้อมกับมีระบบ SC BOOKING FROM HOME ที่สามารถดูรายละเอียดทุกโครงการ
และสามารถสอบถามข้อมูลต่างๆ ผ่านแชตหรือโทรหาเซลประจำโครงการนั้นๆ ได้ทันที
เมื่อบวกกับการทำตลาดออนไลน์เชิงรุก ผลปรากฏว่ายอดขายบ้านเดี่ยวกลับดีกว่าช่วงเวลาปกติ
เมื่อดูจาก ยอดขายแนวราบของปี 2563 ที่ 14,757 ล้านบาท เติบโตจากปีก่อนหน้า 37% เลยทีเดียว
อย่างไรก็ตามความสำเร็จนี้ ก็คงต้องย้อนกลับไปที่รากฐานความแข็งแกร่งเดิม
นั่นคือชื่อเสี่ยงในการสร้างบ้านเดี่ยวของ SC Asset ที่มีคุณภาพมาตรฐานสูง
ดีไซน์บ้านสวยงาม จนถึงการออกแบบฟังก์ชันตอบโจทย์ผู้อยู่อาศัยอย่างแท้จริง
แล้วเป็นเรื่องธรรมดาหากเราประสบความสำเร็จในเป้าหมายหนึ่งแล้ว
ก็ย่อมมีเป้าหมายใหม่ที่ยิ่งใหญ่และท้าทายกว่าเดิม
SC Asset กำลังทำเช่นนั้นอยู่
แล้วเป้าหมายใหม่ที่ว่าก็คือ ต่อจากนี้ SC Asset มุ่งสู่การเป็นแบรนด์บ้านเดี่ยวอันดับหนึ่ง
คำถามคือแล้ว SC Asset มีความพร้อมแค่ไหนกับเป้าหมายนี้?
รู้หรือไม่ว่า SC Asset ใช้เงินลงทุน 25,000 ล้านบาท เพื่อโอนที่ดิน 30 แปลง
มารุกพัฒนาโครงการแนวราบแบบจัดหนัก ครอบคลุมทุกระดับราคาทั่วกรุงเทพ-ปริมณฑล
ขณะที่ปีนี้ เปิด 11 โครงการใหม่ แบ่งเป็นแนวราบ 8 โครงการและแนวสูง 3 โครงการ
ก็ต้องบอกว่าเป็นการลงทุนด้วยเงินก้อนใหญ่
คำถามที่ตามมาก็คือแล้ว สถานะการเงินของบริษัท เป็นอย่างไร
ปัจจุบันบริษัทมีเงินสดพร้อมเบิกอยู่ที่ 10,000 ล้านบาท
ขณะที่สัดส่วน DE ตัวเลขที่แสดงถึงภาระหนี้สินของบริษัทก็ลดลง
จากในปี 2562 อยู่ที่ 1.58 ปัจจุบันลดลงเหลือ 1.38
ข้อมูลเหล่านี้กำลังบอกกับเราว่าสถานะการเงินของ SC Asset แข็งแรงขึ้นกว่าเดิม
เรื่องที่น่าสนใจ คือ เมื่อรวม 11 โครงการใหม่ที่จะเปิดตัวในปีนี้
กับโครงการเก่าที่อยู่ในมือจะทำให้ SC Asset จำนวน 58 โครงการ ที่จะขายในปีนี้
มีมูลค่ารวมทั้งหมด 57,500 ล้านบาท
โดยมีสินค้าจับกลุ่มลูกค้าตั้งแต่บ้านระดับ 2 - 5 ล้านบาท ภายใต้แบรนด์ VERVE และ V COMPOUND ไล่ไปจนถึงบ้านเดี่ยว Luxury ระดับ 50 ล้านบาทขึ้นไป อย่างแบรนด์ GRANADA
ซึ่งทุกโครงการจะถูกพัฒนาด้วย 3 แนวคิดหลักๆ เพื่อสร้างทุกเช้าที่ดีให้ลูกค้าทุกคน
1. Design : พัฒนาบ้านทุกระดับราคา พร้อมกับพัฒนาฟังก์ชั่นสำหรับทุก generations
2. Technology : พัฒนาเทคโนโลยีเพื่อบ้านอยู่สบายไร้กังวล ทั้งสมองและชีพจรของบ้าน รวมถึงระบบ Speech AI-NLP (Natural Language Processing) และ AI บน Home OS
3. Living Solutions : ลูกค้าได้รับความสะดวกสบายจาก RueJai Club ที่ช่วยเรื่องการดูแลบ้าน และจัดการเรื่องชีวิต รวมไปถึงการบริหารชุมชนอย่างอบอุ่นรู้ใจ
ถึงตรงนี้ สิ่งที่เราเรียนรู้จาก SC Asset คืออะไร?
คำตอบก็น่าจะเป็น
ในทุกๆ ความสำเร็จที่เกิดขึ้น สิ่งที่เราต้องทำต่อไปคือ ต้องตั้งเป้าหมายที่ใหญ่กว่าเดิม
เพราะหากเมื่อไร ที่เราพอใจกับความสำเร็จเดิมๆ ในอดีตที่ผ่านมา นั่นหมายถึงว่า เราเองจะหยุดพัฒนา
เรื่องนี้ก็น่าจะเป็นเหตุผลที่ SC Asset ตั้งเป้าหมายมุ่งสู่การเป็นแบรนด์บ้านเดี่ยวอันดับหนึ่ง
และหากทำสำเร็จเราอาจเห็นเป้าหมายในอนาคตที่ใหญ่กว่าเดิม
นั่นคือ SC Asset จะเป็นองค์กรชั้นนำที่เติบโตในบริบทใหม่หลังวิกฤตอย่างยั่งยืน
References
-บทวิเคราะห์ตลาดอสังหาริมทรัพย์เมืองไทย SC Asset
-ข่าวประชาสัมพันธ์ บริษัท เอสซี แอสเสท คอร์ปอเรชั่น จำกัด (มหาชน)
speech processing 在 メンタリスト DaiGo Youtube 的精選貼文
📘この動画内で紹介したおすすめ動画・ニコニコ動画は
知識のNetflix【Dラボ】で見放題!
今なら20日間無料→https://daigovideolab.jp/
🐈
【恐怖と欲望の説得術】歴史を動かした偉人の話し方
【前編】https://www.nicovideo.jp/watch/1589394903
【後編】https://www.nicovideo.jp/watch/1589662563
▶︎本日のオススメ
ファンダム・レボリューション SNS時代の新たな熱狂 を Amazon でチェック! https://amzn.to/35VgPUh
ファスト&スローを Amazon でチェック! https://amzn.to/3ayKWSp
事実はなぜ人の意見を変えられないのか を Amazon でチェック! https://amzn.to/35WD6RN
信頼はなぜ裏切られるのか を Amazon でチェック! https://amzn.to/3cra672
戦争プロパガンダ10の法則 を Amazon でチェック! https://amzn.to/2xYbvD7
プロパガンダ:広告・政治宣伝のからくりを見抜く を Amazon でチェック! https://amzn.to/2WsgAx9
メディアとプロパガンダ を Amazon でチェック! https://amzn.to/3dy5Wum
★本日の無料
DaiGoのオーディオブックがAmazonで無料で聞けます。詳しくは↓
▶︎後悔しない超選択術
https://amzn.to/346QeTv
▶︎知識を操る超読書術
https://amzn.to/39AZpfT
▶︎自分を操る超集中力
https://amzn.to/2w7RpFw
▶︎人を操る禁断の文章術
https://amzn.to/2yrHn2N
など、他多数の著書が、Audible30日間無料体験にて1冊無料
Morris, Michael, et al. (2002) Schmooze or lose: Social friction and lubrication in e-mail negotiations.
Cheng, Joey T et al. (2016)Listen, follow me: Dynamic vocal signals of dominance predict emergent social rank in humans.
Stephen M. Smith et al. (1991) Celerity and Cajolery: Rapid Speech May Promote or Inhibit Persuasion through its Impact on Message Elaboration
Jerry M. Burger et al. (2001) The Effect of Fleeting Attraction on Compliance to Requests
Cory R. Scherer et al. (2005) Indecent influence: The positive effects of obscenity on persuasion
Adam M. Grant, et al. (2015) Busy brains, boasters' gains: Self-promotion effectiveness depends on audiences cognitive resources
Nora A. Murphy et al. (2015) Appearing Smart: The Impression Management of Intelligence, Person Perception Accuracy, and Behavior in Social Interaction
Weaver, Kimberlee,Garcia, Stephen M.,Schwarz, Norbert,Miller, Dale T.(2007) Inferring the popularity of an opinion from its familiarity: A repetitive voice can sound like a chorus.
Daniel J. O’Keefe. et al. (2008) Do Loss-Framed Persuasive Messages Engender Greater Message Processing Than Do Gain-Framed Messages? A Meta-Analytic Review
Aiwa Shirako, et al. (2015) Is there a place for sympathy in negotiation? Finding strength in weakness
Kumkale, G. et al. (2004)The Sleeper Effect in Persuasion: A Meta-Analytic Review.
Adam Grant(2014)How I Overcame the Fear of Public Speaking
advantages of being unpredictable: How emotional inconsistency extracts concessions in negotiation
Dariusz DolinskiaRichard Nawratb et al. (1998) Fear-Then-Relief” Procedure for Producing Compliance: Beware When the Danger Is Over
Franklin J. Boster et al. (2009) Dump-and-Chase: The Effectiveness of Persistence as a Sequential Request Compliance-Gaining Strategy
Boaz Hameiri, et al. (2014) Paradoxical thinking as a new avenue of intervention to promote peace
Chenhao Tan et al. (2016) Winning Arguments: Interaction Dynamics and Persuasion Strategies in Good-faith Online Discussions
※この動画は、上記の参考資料および、動画を元に考察したもので、あくまで一説であり、真偽を確定するものではありません。リサーチ協力の鈴木祐さんの論文解説チャンネルもオススメです→http://ch.nicovideo.jp/paleo #今なら
#Dラボとオーディオブックが概要欄から無料
speech processing 在 メンタリスト DaiGo Youtube 的最佳貼文
📘この動画内で紹介したおすすめ動画・ニコニコ動画は
知識のNetflix【Dラボ】で見放題!
今なら20日間無料→https://daigovideolab.jp/
🐈
【恐怖と欲望の説得術】歴史を動かした偉人の話し方
【前編】https://www.nicovideo.jp/watch/1589394903
【後編】https://www.nicovideo.jp/watch/1589662563
▶︎本日のオススメ
ファンダム・レボリューション SNS時代の新たな熱狂 を Amazon でチェック! https://amzn.to/35VgPUh
ファスト&スローを Amazon でチェック! https://amzn.to/3ayKWSp
事実はなぜ人の意見を変えられないのか を Amazon でチェック! https://amzn.to/35WD6RN
信頼はなぜ裏切られるのか を Amazon でチェック! https://amzn.to/3cra672
戦争プロパガンダ10の法則 を Amazon でチェック! https://amzn.to/2xYbvD7
プロパガンダ:広告・政治宣伝のからくりを見抜く を Amazon でチェック! https://amzn.to/2WsgAx9
メディアとプロパガンダ を Amazon でチェック! https://amzn.to/3dy5Wum
★本日の無料
DaiGoのオーディオブックがAmazonで無料で聞けます。詳しくは↓
▶︎後悔しない超選択術
https://amzn.to/346QeTv
▶︎知識を操る超読書術
https://amzn.to/39AZpfT
▶︎自分を操る超集中力
https://amzn.to/2w7RpFw
▶︎人を操る禁断の文章術
https://amzn.to/2yrHn2N
など、他多数の著書が、Audible30日間無料体験にて1冊無料
Morris, Michael, et al. (2002) Schmooze or lose: Social friction and lubrication in e-mail negotiations.
Cheng, Joey T et al. (2016)Listen, follow me: Dynamic vocal signals of dominance predict emergent social rank in humans.
Stephen M. Smith et al. (1991) Celerity and Cajolery: Rapid Speech May Promote or Inhibit Persuasion through its Impact on Message Elaboration
Jerry M. Burger et al. (2001) The Effect of Fleeting Attraction on Compliance to Requests
Cory R. Scherer et al. (2005) Indecent influence: The positive effects of obscenity on persuasion
Adam M. Grant, et al. (2015) Busy brains, boasters' gains: Self-promotion effectiveness depends on audiences cognitive resources
Nora A. Murphy et al. (2015) Appearing Smart: The Impression Management of Intelligence, Person Perception Accuracy, and Behavior in Social Interaction
Weaver, Kimberlee,Garcia, Stephen M.,Schwarz, Norbert,Miller, Dale T.(2007) Inferring the popularity of an opinion from its familiarity: A repetitive voice can sound like a chorus.
Daniel J. O’Keefe. et al. (2008) Do Loss-Framed Persuasive Messages Engender Greater Message Processing Than Do Gain-Framed Messages? A Meta-Analytic Review
Aiwa Shirako, et al. (2015) Is there a place for sympathy in negotiation? Finding strength in weakness
Kumkale, G. et al. (2004)The Sleeper Effect in Persuasion: A Meta-Analytic Review.
Adam Grant(2014)How I Overcame the Fear of Public Speaking
advantages of being unpredictable: How emotional inconsistency extracts concessions in negotiation
Dariusz DolinskiaRichard Nawratb et al. (1998) Fear-Then-Relief” Procedure for Producing Compliance: Beware When the Danger Is Over
Franklin J. Boster et al. (2009) Dump-and-Chase: The Effectiveness of Persistence as a Sequential Request Compliance-Gaining Strategy
Boaz Hameiri, et al. (2014) Paradoxical thinking as a new avenue of intervention to promote peace
Chenhao Tan et al. (2016) Winning Arguments: Interaction Dynamics and Persuasion Strategies in Good-faith Online Discussions
※この動画は、上記の参考資料および、動画を元に考察したもので、あくまで一説であり、真偽を確定するものではありません。リサーチ協力の鈴木祐さんの論文解説チャンネルもオススメです→http://ch.nicovideo.jp/paleo #今なら
#Dラボとオーディオブックが概要欄から無料