「データテクノロジー」記事一覧
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老朽化した情報基盤の刷新は課題がいっぱい！ キュービックのデータウェアハウス構築秘話
デジタルメディア事業を手がけるキュービックでは、広告成果の情報などを管理する基幹システムの老朽化に伴い、新しいデータウェアハウス構築を計画した...
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レースで楽しみながら機械学習を習得！ 4年ぶり現地開催の「AWS Summit Tokyo」で行われるDeepRacerの魅力
AIや機械学習を学ぶなら、いろんな方法がある。しかしせっかく学ぶなら楽しい方がはかどるというもの。AWSでは開発者が機械学習を習得することを目...
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企業のOSS採用が増加する中、デメリットにはどう対処する？ Aivenが語るデータ基盤構築のベストプラクティス
Developer Summit 2023のデータテクノロジーのセッションでは、「OSSを活用した次世代大容量データ基盤構築のベストプラクティ...
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「QA4AIガイドライン」とは何か？ AIプロダクトの品質保証における課題と推進のための5つの軸
AIを活用したプロダクトの普及が進む中で、AIプロダクトの品質保証について課題となるケースが増えています。本連載では、AI プロダクト品質保証...
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【機械学習に携わる方必見】「Amazon SageMaker」で注目の機能と最新アップデートを紹介！
本連載では、AWSに関して、なかなか時間がとれず最新のアップデートを追えていない方や、これからAWSを利用したいと考えている方に向けて、AWS...
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「Transformer」の仕組み──AIによる画像・動画生成や自然言語処理で話題の深層学習モデルを理解する
海外のWebサイトを日本語に翻訳したり、言葉から画像や動画を自動生成したりするなど、AIのアウトプットは年々人間の創造物に近づいてきている。今...
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「SASハッカソン2023」受付開始！ 若手育成にもつながる世界で人気のハッカソンは何が面白いのか
「データは新しい石油である（Data is the new oil）」と言われて久しく、日本においてもその価値は急速に高まっている。昨今ではデ...
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課題の本質を見抜きお客さまと二人三脚で解決に導きたい──「データコンサルタント」今井ちひろさん
お客さまの課題を明確化し、それを解決するための戦略立案や業務プロセス改善などを支援するコンサルタント。一般的にコンサルタントと聞くと、経営・戦...
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お客さまに寄り添いながら最適なデータ基盤を提供したい──「データアーキテクト」田畑幹さん
通信キャリアとして多様かつ大規模なデータを活用してビジネスに生かす取り組みを積極的に推進しているKDDI。KDDIのデータドリブン経営を加速さ...
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システムやワークフローに機械学習を組み込むには？『現場で使える！機械学習システム構築実践ガイド』冒頭を公開
機械学習を用いてビジネスや生活の課題を解決するには、その課題に機械学習が本当に必要なのか、そのほかにどんな要素や技術を組み合わせればいいのかと...
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社会やクライアントの課題を解決する新たなソリューションを生み出したい──「ソリューションエンジニア」野尻雅音さん
「クライアントとのコミュニケーションは苦手だ」。こんな思いを抱いているエンジニアは多いかもしれない。だが技術は使われてこそ価値がある。データア...
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自分の興味を追求しながら、データサイエンスで課題解決していきたい──「AIエンジニア」渡邉孝裕さん
ビジネスや社会を意思決定する際に、もはやデータ活用は当たり前のものとなっている。それに伴い、データアナリティクスに携わるエンジニアの重要性も高...
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あなたのプロダクト、開発速度に脆弱性対策は追いついていますか？ アジャイル・DevOps時代のセキュリティ対策【デブサミ2022夏】
「Engineering as a Service」としてエンジニア不足を解消することを企業価値に掲げるスリーシェイクでは、SREコンサルティ...
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データ分析を容易にするKibanaハンズオン～データを適切な形で可視化しよう～
データサイエンス・デジタルトランスフォーメーション（DX）が注目されている昨今、多種多様なデータ活用が求められています。本連載では、データ活用...
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データと情報の違いは？ アルゴリズムとは？ 専門でなくても必要なデータサイエンスの基本
データに関係するビジネスはもはや存在しないと言える今、エンジニアであればたとえ専門領域でなくてもデータサイエンスの基本は知っておきたいところで...
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データ×AIの領域で求められる人材になるには？ 7ステップでスキルアップするロードマップを紹介
需要の高まるデータ×AI領域の人材になり、実際に転職をするには多彩な知識とスキルが必要です。統計学や機械学習、プログラミングやプロジェクト管理...
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AIシステムが成熟する今「MLOps」が必要とされる理由とは？ MLOpsを推進するために大切なこと
近年、機械学習（ML）やディープラーニング（DL）といったAI関連技術をプロダクトへ応用し、新たな価値を生みだそうという動きが加速しています。...
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未来はここにある ほぼすべての業界で応用される機械学習をマスターするための『なっとく！機械学習』
「未来はここにあります。そしてその未来には「機械学習」という名前が付いています」と、『なっとく！機械学習』（翔泳社）の著者であるLuis G....
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データサイロ化とコストの課題を克服してノバセルが迅速にデータ基盤を構築できた理由【デブサミ2022】
運用型テレビCM「ノバセル」を提供しているノバセル社は、ビジョンとして「マーケティングの民主化」を掲げ、マーケティングのプランニングを民主化し...
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レコメンドアルゴリズム「BPR」による推薦システムの実装と、SVD・WARP手法との比較【推薦システム入門】
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...
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