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。今回は、スパースモデリングの歴史を紐解きながら、その代表的なアルゴリズムであるLASSOについて解説します。
Googleは2018年11月8日（米国時間）、機械学習のパイプラインを容易に構築できるツール「Kubeflow Pipelines」と、機械学習のためのツールやデータのカタログとも呼べる「AI Hub」を発表した。
TISは機械学習に向けた教師データ作成ツール「doccano」をオープンソースソフトウェアとして公開した。テキスト分類、系列ラベリング、系列変換という3つの基本的なタスクで使用するデータを作成しやすいという。
機械学習への関心が高まる中、特にその手法の一つである深層学習が注目されています。こうした流れを感じ、これから技術を身につけたいと考えている方も多いのではないでしょうか。しかし、まずはその土台となる機械学習について理解を進める必要があります。今回は翔泳社が発売した『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書』から、機械学習の概論を紹介します。なお、本書ではデータ可視化やグラフの作成などを解説したあと、深層学習についても具体的に解説しています。
TISは、機械学習で感情を解析するためのデータセット「chABSA-dataset」を無償公開する。各文に対して、ネガティブまたはポジティブといった感情分類に加え、「何が」ネガティブまたはポジティブなのかという観点を表す情報が含まれる。
ここ数年、エンジニアの間で、もっとも話題に上ったプログラミング言語は何でしょうか？それは、間違いなくPythonです。先日発表された、PCIのランキングでも、JavaやC/C++に次いで堂々の4位を獲得しています。私事で恐縮ですが筆者も、ここ数年Pythonに関する書籍を何冊も執筆しました。先日も上梓させてもらったばかりです(ゼロからやさしくはじめるPython入門/マイナビ出版)し、Pythonでデータを取得し機械学習を行うスクレイピングに関する「Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニッ
トレジャーデータ株式会社は14日、同社が提供するカスタマーデータプラットフォーム「Treasure CDP」にマシンラーニング（機械学習）機能を追加、あわせてエンタープライズ向けにセキュリティ機能を強化したことを発表した。
ノークリサーチは売上高500億円未満の中堅中小企業について、24分野のIT投資意向を調べた。「IoT（インターネット・オブ・シングズ）」と「人工知能（AI）/機械学習」で見ると、流通業（運輸業）はIoTに「新たに投資する」と回答した企業の割合が13.8％と全業種で最も高かった半面、AIの投資意向は下から2番目の3.4％だった。建設業や製造業も同様の傾向となった。
AIやデータ分析・データ活用といえば、主にインターネットで事業を展開している企業に限定された話だと思っている方も多いかもしれません。しかし、AIや機械学習の波は、どのような業界にも押し寄せています。本稿では「機械学習をビジネスに活用するためにはどうしたらいいか」という疑問を、より現実的な解を用いて考えていきたいと思います。
AIやデータ分析・データ活用といえば、主にインターネットで事業を展開している企業に限定された話だと思っている方も多いかもしれません。しかし、AIや機械学習の波は、どのような業界にも押し寄せています。本稿では「機械学習をビジネスに活用するためにはどうしたらいいか」という疑問を、より現実的な解を用いて考えていきたいと思います。
