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「データテクノロジー」記事一覧

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  • 2017/11/20

    対話研究者が書き下ろした人工知能入門書、その狙いをインタビュー

     スマートスピーカーの登場でつとに注目を集める人工知能の対話能力。NTTメディアインテリジェンス研究所の東中竜一郎さんは、かねてから言語処理や対話を最前線で研究してきた一人です。そんな東中さんが今回『おうちで学べる人工知能のきほん』を執筆。入門書でありながら、現在の対話研究の全体像までを示した本書の狙いについてうかがいました。

  • 2017/10/18

    “あなたの会社をデータ駆動にする”オープンソースBIツール「Re:dash」でSQL分析結果を可視化しよう

     本シリーズではビジネスデータ解析でデータベースから情報を取得して活用する必要がある方を対象に、ビジネスデータ解析でよく使われる実践的なSQL例など、分析向けの活用方法を解説します。前回はRFM分析を用いたSQLのデータ解析に挑戦しました。今回はSQL分析結果を分かりやすく可視化/共有する、WebベースのオープンソースBIツール「Re:dash」の導入・活用方法を解説します。

  • 2017/08/04

    SQLでRFM分析に挑戦する

     本連載ではビジネスデータ解析でデータベースから情報を取得して活用する必要がある方を対象に、ビジネスデータ解析でよく使われる実践的なSQL例を示し、解説します。前回はバスケット分析と時系列分析について取り上げました。今回は顧客分析の代表的な手法の一つであるRFM分析を題材に、具体的な実行例でSQLでのデータ解析に挑戦します。

  • 2017/07/27

    人間を育てるAIはまだ作れない?『アルファ碁 解体新書』著者・大槻知史×ゲームAI開発者・三宅陽一郎

     世界トップ棋士に快勝したアルファ碁の中身が一体どうなっているのか。そして、アルファ碁は人類にどんな価値や新たな課題をもたらしたのか。今回、アルファ碁を構成するディープラーニング、強化学習、モンテカルロ木探索を詳しく解説した『最強囲碁AI アルファ碁 解体新書』を刊行したばかりのAI研究者・大槻知史さんと、本書の監修を務めたゲームAI開発者・三宅陽一郎さんに、アルファ碁とその影響力についてたっぷりと対談していただきました。

  • 2017/07/19

    SQLでバスケット分析と時系列分析を用いたデータ解析に挑戦する

     本連載ではビジネスデータ解析でデータベースから情報を取得して活用する必要がある方を対象に、デシル分析や時系列分析などビジネスデータ解析でよく使われる実践的なSQL例を示し、解説します。前回はクロス集計とデシル分析について取り上げました。今回扱うテーマは、バスケット分析と時系列分析です。

  • 2017/07/14

    Ruby-Pythonブリッジライブラリ「PyCall」を使ってRubyでデータ分析をしよう!

     現在、Rubyはデータサイエンス分野では使いにくいプログラミング言語です。その主な理由として、実用的に使える環境が存在しないことが挙げられます。この状況を変えるには、データサイエンスの全工程をRubyで実施できる環境を整備しなければなりません。本稿ではデータサイエンスでよく利用されるPythonのツール群をRubyから使用するための仕組みである「PyCall」を紹介します。

  • 2017/05/24

    SQLで基本のデータ解析に挑戦する

     本連載ではビジネスデータ解析でデータベースから情報を取得して活用する必要がある方を対象に、「クロス集計」「デシル分析」「バスケット分析」「時系列分析」といったビジネスデータ解析でよく使われる実践的なSQL例を示し、解説します。今回は、その中からクロス集計とデシル分析を取り上げます。

  • 2017/03/10

    R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。

  • 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...

  • 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。

  • 2017/02/09

    Apache Hadoop/Sparkの実技試験でビッグデータを扱うスキルを証明できるClouderaの認定資格

     Apache Hadoop(以下、Hadoop)は誕生から10年を越え、日本でもいよいよ本格的な実用化の段階へと進みつつある。これはHadoopのスキルを持つ優位性も増しつつあることを意味する。本稿では、Hadoopの商用ベンダとしていち早く設立されたClouderaの日本法人から、Cloudera University Japan トレーニングマネージャー兼シニアインストラクター 川崎達夫氏にインタビューを行い、Hadoopの現状や、同社が提供しているHadoopのトレーニング、認定資格につ...

  • 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...

  • 2017/01/13

    Elastic Stack 5.0以降のデータ解析はこう変わる――Elastic{ON} Tour 2016 in Tokyoレポート

     2016年12月、都内で開催された「Elastic{ON} Tour 2016 in Tokyo」では、基調講演と午前中のセッションを使い、Elastic Stack 5.0として統合されたElasticのデータ解析ミドルウェアの新機能やリリース予定の機能について、一部はデモを交えて紹介された。

  • 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。

  • 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。

  • 2016/10/05

    Apache 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...

  • 2016/09/28

    IBM 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...

  • 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。

  • 2016/05/02

    人工知能は人間の敵か味方か。『はじめての人工知能』著者がこれからの人工知能との付き合い方を提案する

     翔泳社では、3月に刊行した『はじめての人工知能 Excelで体験しながら学ぶAI』の刊行記念講演を4月15日に丸善名古屋本店で開催しました。本講演は「人工知能の現在と未来」をテーマとし、話題のニュースをピックアップして解説。著者の淺井登氏は人工知能との付き合い方をどう考えているのでしょうか。

  • 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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