この連載は いまさら聞けないITの最新トレンドやビジネス戦略を、体系的に整理して分かりやすく解説する連載です。「この用語、案外、分かっているようで分かっていないかも」「IT用語を現場の社員にもっと分かりやすく説明できるようになりたい」――。情シスの皆さんのこんな課題を解決します。 「機械学習」は、大量の学習データを機械に読み込ませ、そのデータを分析することで分類や識別のルールを作ろうというプログラム。そのプロセスは、「学習」と「推論」の2つに分けられます。 学習 大量の学習データの統計的分布から、特徴の組
新年とともに、次のテクノロジの流行が生み出されるCESがやってくる。この記事では、2019年のIT業界の主要なテーマと、読者が2019年に嫌というほど耳にすることになるいくつかの話題をリストアップすることを試みたい。 これは、米ZDNetの記者4人が協力して作成した、2019年に繰り返し話題になると予想されるテーマのリストだ。 Appleはピークを過ぎようとしている Appleがデバイスの販売台数と売上高の公表を取りやめたことは、同社が時代を代表する企業としてのピークを過ぎたことを示している。しかし、だか
世界最高峰のエベレストの頂に到達することは、多くの登山家にとっての夢だと言えますが、登山家の登頂を支えるために、多大な人的・物的サポートが行われています。サポートによって昔に比べると簡単になったエベレスト登頂の現状と、エベレスト登頂ビジネスに潜む問題点を描いたムービー「The Deadly Logistics of Climbing Everest」が公開されています。 The Deadly Logistics of Climbing Everest - YouTube ヒマラヤ山脈のエベレストは世界で一
