「データテクノロジー」記事一覧
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2021/06/28推薦システム初心者におすすめの手法「行列分解」とは？ ～特異値分解からCB2CF法によるコールドスタート問題解決まで～
データをもとに、ユーザーが気に入りそうなアイテムを推薦する推薦システムは、通販サイトや求人サイトなど、生活のいたるところで利用されています。本連載では推薦システムについて学びたい開発者やデータサイエンティスト、およびプロダクトのユーザー体験を向上させたいと考えている方向けに、接触履歴情報のみを用いる「暗黙的フィードバック」を用いた推薦システムの概要と代表的なアルゴリズム、およびそれらの長所と短所を解説します。前回は、推薦システムの概要と、実装に必要なリソースを解説しました。今回は、推薦システム...
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2021/06/23未来を創るための人工知能を利用する倫理的責任とは？『なっとく！AIアルゴリズム』より
人工知能（AI）の利用は現実に倫理面の問題を引き起こしており、開発者・利用者は責任を伴った意思決定をしなければなりません。AIを形成するアルゴリズムを解説した書籍『なっとく！AIアルゴリズム』（翔泳社）では、最新のテクノロジーを利用する際の倫理や法律に関する問題が「まえがき」で語られています。
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2021/05/31AIやIoTなどで高まるデータの重要性。今、データベース技術の「学び」が重要に！ NTTデータのデータベーススペシャリストに聞く
現在、IT技術が幅広い領域で使われ、IoTの進展などにより膨大なデータが生まれています。データ活用の形もさまざまで、従来は定型的なデータ処理が多かったものの、今ではAIなど多種多様な方法で利用されており、新たな価値、サービスを生み出しています。こういったデータ中心の時代にあって、いかにしてデータを効率的に保存し、さまざまな形で柔軟に取り出せるようにしていくのかが重要になっています。そこで今回、NTTデータ 技術革新統括本部 技術開発本部のデータベーススペシャリストである藤井雅雄氏に話を聞きまし...
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2021/05/24機械学習モデルを実用化してビジネス価値を生み出す「機械学習システム」とMLOpsとは
機械学習をシステムに組み込んで運用するMLOpsに2015年頃から取り組んでいる澁井雄介さんが執筆した『AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン』（翔泳社）。機械学習システムの設計や運用の手法をまとめたデザインパターンを解説した本書から、機械学習システムとMLOpsについて書かれたパートを抜粋して紹介します。
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2021/04/14ユーザー体験を向上させる、暗黙的フィードバックを用いた推薦システムの作り方
データをもとに、ユーザーが気に入りそうなアイテムを推薦する推薦システムは、通販サイトや求人サイトなど、生活のいたるところで利用されています。本連載では推薦システムについて学びたい開発者やデータサイエンティスト、およびプロダクトのユーザー体験を向上させたいと考えている方向けに、接触履歴情報のみを用いる「暗黙的フィードバック」を用いた推薦システムの概要と代表的なアルゴリズム、およびそれらの長所と短所を解説します。連載の第1回は、推薦システムの概要と、実装に必要なリソースについて解説していきます。 ...
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2021/03/29ニューノーマル時代に求められるデータ分析の組み込みソリューションと考慮すべきポイント【デブサミ2021】
ニューノーマル時代においては、いかにスピーディーに価値のある製品・サービス開発をするかが求められている。そのためには、データ分析をソリューションに組み込むことでリソースを本業のコアビジネスに集約させ、信頼性の高い方法や意思決定を行うことが不可欠となってきた。今回のセッションでは、BI（ビジネスインテリジェンス）専業ベンダーであるYellowfin Japanでシニアコンサルタント兼プロダクトストラテジーマネージャーを務める足立宏之氏が、既存のアプリケーションにデータ分析機能を組み込む際に考慮す...
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2021/03/24「データ」は不確実性と戦う武器――事業を観測しながら改善する、プロダクト開発の仕組み作り
プロダクト開発は、関係者の誰も正解を知らない、不確実性が高い環境の中で進めなければならないものだ。仮説から正解を導き出すには、どんなアプローチが必要なのだろうか。その答えの一つがデータの活用だ。ProductZineは、1月22日に、DMM.com 総合トップ開発部 部長である石垣雅人氏を招き、データを軸としたプロダクト開発のウェビナーを開催。石垣氏は、事業を科学的に理解し、仮説検証によって正解を導き出す手法を具体的に解説した。
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2021/03/16AIで商品カテゴリ分類を効率化に成功――住友商事グループの海外EC事業におけるDXプロジェクト事例【デブサミ2021】
住友商事グループのDX推進プロジェクトで、AIモデルの内製開発を担うInsight Edge。数多く取り組んできたDXプロジェクトの中から、今回のセッションでは間接資材をECで販売するモノタロウのインドネシア拠点であるPT MONOTARO INDONESIAで展開された「商品カテゴリ分類作業におけるAI活用のプロジェクト」を紹介。膨大なカテゴリ数の分類アルゴリズム開発から、現地オペレーターとのコミュニケーションで改善されたUI設計まで、業務と技術の両輪からDXプロジェクトの舞台裏が語られた。...
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2021/02/26LINEが考える、AI時代の未来予測とは？ 「LINE R&Dビジョン」で提示された4つのコンセプト
2020年11月、LINEが主催するエンジニア向け技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2020」がオンラインで開催された。その中でこれからLINEがAI関連領域においてどのような研究開発を進めていくか、その方向性を表す「LINE R&Dビジョン」が発表された。その内容とLINEが実現を目指す社会とはどのようなものか。LINE AIカンパニー CEOの砂金信一郎氏とLINE AIカンパニー Data Labs 技術アドバイザリー 栄藤稔氏に話を聞いた。
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2021/02/01ディープラーニングと脳の関係とは？ 人工ニューロンや再帰型ニューラルネットワークを解説
ビジネスやアートなど様々な分野で関心を集め、実際の活用が進む人工知能。人間の脳が持つ機能の一部を模倣している人工知能は、具体的に脳のどんな機能や構造を参考にしているのでしょうか。今回は人工知能を支える人工ニューロンやディープラーニングに焦点を当て、AI関連の教育と研究開発に携わっている我妻幸長さんによる『あたらしい脳科学と人工知能の教科書』（翔泳社）から脳と人工知能を比較して解説した「Chapter4」を紹介します。
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2021/01/27データベースの基本を図解！ データベースの特徴や導入するメリットは？
様々な場所・用途で利用されるデータベース。エンジニアとして身近な存在でも、そのしくみをしっかり理解できているか不安のある方もいるかもしれません。今回は基本から学びたいときに役立つ『図解まるわかり データベースのしくみ』（翔泳社）から、「第1章 データベースの基本 ～データベースの概要をつかむ～」の一部を紹介します。
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2020/12/18ディープラーニングによる時系列データ予測モデルの問題点を解消する
本稿では、NTTテクノクロスでAIエンジニアとして活躍する筆者が、実際にどのようなことを行っていて、どのような苦労があるのかを、実際に動かして試せる「時系列データの予測モデル作成」の題材を通して、4回にわたってお伝えします。最終回となる今回は、これまでに作成した予測モデルを振り返り、時系列データを用いた予測モデルを作成する際に起きやすい問題とその対応方法をお伝えいたします。（編集部）
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2020/12/17Microsoft、データをビジネスの戦略的資産とするための分析プラットフォームを発表
2020年12月3日（日本時間 12月4日）、Microsoftはオンラインイベント「Shape Your Future with Azure Data and Analytics」を配信し、Azure Synapse AnalyticsやAzure Purviewなどデータ分析に関する新しいAzureのサービスを紹介した。
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2020/12/10開催直前！ クラウド・DB技術のトレンドが分かる「Oracle Developer Days」の見どころをご紹介
日本オラクル主催のデベロッパー（開発者）向けイベント「Oracle Developer Days」を2020年12月17日から2日間、今年はオンラインで開催します。オンライン開催により全国どこからでも気軽に参加可能となったOracle Developer Days。その見どころを、登壇者本人たちからご紹介します。
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2020/11/10Kaggleってやっぱり楽しいね！ Kaggle本の著者がその面白さや取り組み方を語った特別対談
データ分析コンペのKaggleが日本でも盛り上がる中、関連書籍も続々と発売されています。CodeZineを運営する翔泳社でも『Pythonで動かして学ぶ！Kaggleデータ分析入門』を発売。今回、著者の篠田裕之さんと人気Kaggle本『PythonではじめるKaggleスタートブック』の著者の1人である村田秀樹さんによる対談の場を設け、書籍のポイントやKaggleの面白さ、取り組み方について語っていただきました。
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2020/10/29データ分析コンペ「Kaggle」でスキル習得！ 初心者がPythonで挑戦できる入門書
10万人以上のデータサイエンティストが参加するデータ分析コンペの「Kaggle」。データ分析の初学者にはやや敷居が高いように思われますが、チュートリアル用のコンペも用意されており、実力を問わず挑戦できるのが魅力です。CodeZineを運営する翔泳社では、データ分析やKaggleに興味がある方のために、参加方法からデータ分析の手法まで解説している入門書『Pythonで動かして学ぶ！Kaggleデータ分析入門』を発売中。今回は本書から、著者の篠田裕之さんがデータ分析の力とKaggleの魅力を語った...
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2020/09/24最先端のスパースモデリング～HMLassoとPliable Lasso～
本連載は「これから機械学習に取り組みたい」「ディープラーニングや機械学習を使った経験がある」といったエンジニアに向けて、データ量が少なくても分析が実現できる「スパースモデリング」という手法を紹介します。 前回はスパースモデリングの画像処理への発展的な応用として、画像の欠損補間、異常検知、超解像の3つを紹介しました。今回はスパースモデリングの最近の学術分野におけるスパースモデリングの発展の様子、最新の手法をご紹介します。
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2020/08/20データビジュアライゼーションの意義とは？ Pythonでできるグラフとチャートを紹介
ビジネス上の意思決定に欠かせないデータ活用。その効果を最大化するビジュアライゼーションは、データ分析に携わる方であれば習得しておきたい技術です。その入門書として、CodeZineを運営する翔泳社では『データ分析者のためのPythonデータビジュアライゼーション入門』を発売。本書からデータビジュアライゼーションの意義について解説されたパートと、Pythonで利用できるグラフとチャートの例を紹介します。
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2020/07/15統計学の主要な手法をさっと一望、ロジスティック回帰分析やギブスサンプリングを紹介
機械学習やデータ分析には不可欠となる統計学。CodeZineを運営する翔泳社では、「どんな手法があったっけ」と必要な手法を知りたいときに役立つ『統計学大百科事典』を発売中です。本書では基本的な手法から発展的な手法までを一覧できますが、今回はその中から「ロジスティック回帰分析・プロビット回帰分析」「分散分析」「ギブスサンプリング」「共分散構造分析」を紹介します。
