機械学習に関する記事とニュース
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2018/09/04機械学習エンジニアとして数学を理解しておきたい！ベクトルや行列を扱う線形代数学を学び直すために
機械学習を支える数学分野の一つ、線形代数学。大学で学んだ覚えのある方もいるかもしれませんが、エンジニアとして仕事をする中で改めて学び直したいと考えることはないでしょうか。そんな方のために、中井悦司さんによる『技術者のための線形代数学』から、本書を通して線形代数学を学び直すためのポイントを紹介します。
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2018/07/24アルファ碁ゼロに使われているディープラーニングを解き明かす 論文から詳細を紹介
2017年10月にアルファ碁の進化版、アルファ碁ゼロの仕組みを解説した論文が発表されました。人間の知識なしに囲碁AIを作るという目標が掲げられたアルファ碁ゼロ。そこで使われているディープラーニングの詳細について、『最強囲碁AI アルファ碁 解体新書 増補改訂版 アルファ碁ゼロ対応』から紹介します。
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2018/07/04研究者とエンジニアが集い、機械学習工学という新しい工学の体系化を目指す～「機械学習工学研究会キックオフシンポジウム」レポート
2018年5月17日、日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会 キックオフシンポジウムが開催された。機械学習が普及するなか、実装や運用のシステムに固有の難しさがあり、これまでのソフトウェア工学が通用しない部分があるとして、機械学習工学研究会が発足した。研究者だけではなくSIerも混じり、機械学習とシステム開発の関する現状を共有したキックオフとなった。
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2018/06/21画像認識技術のエキスパート3人が明かす、画像認識技術の現状と、取り組みへの第一歩
パソナキャリアが展開するIT・Webエンジニア向けの求人フィード型転職サイト「GeekOut」が、5月30日にイベント、「GeekOutナイト」を開催した。今回のテーマは「画像認識技術」。画像認識を実用化させるために日々、企業や個人で開発に取り組む3人が登壇し、画像認識技術の最新活用事例のほか、開発における苦労話、これから学ぼうとする人へのアドバイスなどが語られた。その様子をレポートする。
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2018/04/17AIエンジニアとして活躍するために必要なスキルとは？ 人材育成の第一人者が語る
ビッグデータの活用とともに、データマイニングやBIなど、データ分析が注目を集めている。それに加えてここ最近、エンタープライズ分野で盛り上がっているのが人工知能（AI）の活用である。だが、そのための人材は不足しているのが現状だ。ではAI人材に必要とされるスキルとは何か。またどうすればAI人材が育成できるのか。富士通ラーニングメディアでは3月19日に「AI Innovators Meetup Day ～AI時代を勝ち抜くためのスキルとは～」を開催。「AI時代に必要とされるスキルの変化と求められる人...
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2018/01/29機械学習の理解を数学で挫折してしまった人のために――『あたらしい機械学習の教科書』伊藤真さんに訊く
機械学習をプロダクトに利用するにも、きちんと数学から理解しておくことは重要です。しかし、専門書を読もうにも難解な数学に阻まれ、諦めてしまった人も多いかもしれません。『Pythonで動かして学ぶ！ あたらしい機械学習の教科書』はそんな人のための本。著者の伊藤真さんに、本書についてうかがいました。
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2018/01/22マイクロサービスとしての機械学習――Wantedly Peopleの事例から
Wantedlyの開発現場で活用されている技術や手法は、日々進化するプロダクトに合わせて柔軟に変化しています。この連載では実際の開発で取り組んでいる技術や手法を、実務に使える形でお伝えしていきます。今回は名刺管理アプリ「Wantedly People」の事例を踏まえながら、実際のプロダクトに機械学習がどう活用されているのか、また、マイクロサービスとしての機械学習について紹介していきます。
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2017/03/10Rによる機械学習を使って、実世界の問題を解決するための準備をしよう
実世界の問題をビッグデータや機械学習で解決するために、統計プログラミング言語のRが役立つことをご存知でしょうか。翔泳社が3月2日に刊行した『Rによる機械学習』で学べる12のステップの概要を紹介します。
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2017/03/08機械学習による分析過程を把握しつつ、支援ツールによる自動化で的確な分析結果を得る（後編）
社会人エンジニア向けの教育プログラム「トップエスイー」での講義や制作結果などからエンジニアの皆さんに対して有用な情報をお届けするコーナーです。前回と今回の2回にわたり、機械学習を取り上げています。前回は機械学習によるデータ分析のプロセスと注意点について解説しました。今回は分析結果の評価についてと、筆者がトップエスイーの修了制作で作成した、一連のデータ分析プロセスを自動化するツール「MALSS」について解説します。MALSSはデータ分析を自動化するだけでなく、分析者の知識習得も支援することができ...
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2017/03/01機械学習による分析過程を把握しつつ、支援ツールによる自動化で的確な分析結果を得る（前編）
社会人エンジニア向けの教育プログラム「トップエスイー」での講義や制作結果などからエンジニアの皆さんに対して有用な情報をお届けするコーナーが始まります。まずは今回と次回の2回にわたり、機械学習を取り上げます。機械学習はさまざまな応用がされていますが、分析に当たって注意すべき点を今回に、そして、分析作業を自動化したツール「MALSS」を使った分析を次回に解説します。MALSSはトップエスイーの修了制作で取り上げられ、オープンソースとして公開されています。
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2017/02/08試して納得！ IBM Watson Data Platform 〜 データサイエンティストからアプリ開発者までのコラボを実現し、価値創出サイクルを加速するデータ分析基盤
「ビッグデータ」は黎明期を過ぎ、本格的な発展期を迎えました。取り組みも「収集したビッグデータを可視化して課題の抽出・解決を図る」という単純なものから「分析結果をもとに未来を予測し、ビジネスの最適化、新しい価値の創出につなげる」といった、より複雑なものへと変化しつつあります。こうした変化を見極めたIBMは、データから価値を引き出し、企業の変革をリードするデータ分析基盤として「IBM Watson Data Platform」を発表しました。本稿では、その概要やメリットとともに、データサイエンティ...
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2016/12/26人工知能を利用するプロダクトを開発できるように――『あたらしい人工知能の教科書』インタビュー
サービスやプロダクトを開発するうえで人工知能を用いることが当たり前になったとしたら、生き残っていけるのはその下地となる技術を広く把握しているエンジニアだけ。しかし、人工知能を支える技術の全体像はなかなか見渡しにくいのが現状です。それを打破する『あたらしい人工知能の教科書』の著者・多田智史さんと監修・石井一夫さんにお話をうかがいました。
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2016/12/09エンジニアとして知っておきたい人工知能の歴史とディープラーニングの課題
いよいよ普及期に入ったかに見える人工知能。期待の声が高まる一方、実現可能性に懐疑的な意見もあります。今回は、これまで挫折を繰り返してきた人工知能の歴史を振り返ります。そして、今度こそ普及の壁を打ち破るかもしれない画期的技術、「ディープラーニング」の特徴と課題について簡単に解説します。
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2016/10/05Apache Sparkによるスケーラブル機械学習入門
IBM Bluemixは、PaaS（Platform as a Service）として皆さんに最強の開発環境を提供します。Bluemixの特徴として、開発基盤だけではなく、100を超えるサービス「IBM Watson、ランタイム、IoT、Storage（DB）、アナリティクス、モバイル」など、豊富な開発環境やAPIがシンプルな形で提供されており、より素早くアプリケーションを構築＆運用することが可能です。「IBM Bluemix User Group（BMXUG）リレー寄稿」では、コミュニティの...
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2016/09/28IBM Watsonと連携するTwitter Botを作ってみよう！
IBM Bluemixは、PaaS（Platform as a Service）として皆さんに最強の開発環境を提供します。Bluemixの特徴として、開発基盤だけではなく、100を超えるサービス「IBM Watson、ランタイム、IoT、Storage（DB）、アナリティクス、モバイル」など、豊富な開発環境やAPIがシンプルな形で提供されており、より素早くアプリケーションを構築＆運用することが可能です。「IBM Bluemix User Group（BMXUG）リレー寄稿」では、コミュニティの...
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2016/07/21「機械学習」サービスの3つの提供形態と正しい選び方
機械学習への期待と盛り上がりは止む気配を見せず、機械学習関連のサービスもそれを背景に増え続けています。一方で、どのサービスを選べばいいか判断に困るケースも多くなっているようです。今回は、機械学習サービスの提供形態とそれぞれのメリット／デメリットを確認しながら、要件に適した機械学習サービスを選ぶためのポイントを解説します。最後に、オラクルが提供する各形態の機械学習サービスを紹介します。
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2016/03/28「機械学習」を始める前に知っておくこと・検討すべきこと
人工知能ブームによって機械学習にも注目が集まっています。注目とともに、機械学習に関連したクラウドサービスや事例が様々な業界や分野で発表されています。クラウド形式の機械学習サービスとしても、APIを中心に提供されているものから、プラットフォームとして提供されているものなど様々です。本稿では、機械学習を始める際に検討すべきことについて紹介していきます。最後に、Oracle Cloudで機械学習環境を構築する際のステップについても触れます。
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2016/03/14妖しげな技術ではなくソフトウェアとしての人工知能を実際に体験する――『はじめての人工知能』紹介
いまあらゆる業界で人工知能が注目を浴びていますが、その基本を知る機会は多くありません。人工知能がどのように活用・応用されようと、基本的な技術は比較的単純な仕組みに基づいています。翔泳社の新刊『はじめての人工知能』から、ソフトウェアとしての人工知能を成り立たせている技術を紹介します。
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2015/12/04Apache Sparkと機械学習、データ基盤にフォーカスした未来志向のテクノロジーカンファレンス
翔泳社は2015年11月17日、東京・六本木にあるベルサール六本木にて「Data Engineering Conference 2015 Powered by Developers Summit」を開催した（協賛：日本IBM）。翔泳社の開発者向けイベント「Developers Summit」のスペシャル版として、会場では、Apache Sparkや機械学習に着目したデータ基盤をテーマに、海外からもスピーカーを招聘して開発者向けセッションが行われた。本稿では、その模様をお伝えする。
