GitHubで2018年に人気のあったオープンソースプロジェクトの統計が公開された。それによると機械学習（ML）や3Dプリント、データ分析といった分野が急成長を遂げており、具体的なプロジェクトとしては「TensorFlow」や、IT部門向けの自動化ツールである「Ansible」や「Kubernetes」が含まれている。 このランキングは、GitHub関連の多くのアップデートとともに発表された「The State of Octoverse」レポートで示されている。Microsoft傘下のGitHubは、同社
機械学習を見える化
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 ...
パーソルキャリアとzero to oneは、「機械学習」と「ディープラーニング」という2種類のオンライン教材について、大学生と大学院生向けに無償提供を開始した。条件を満たした ...
理化学研究所の研究チームは、いわゆる「負のデータ」を収集できないために機械学習の分類技術を適用できなかった分野でも、分類技術が利用可能になる手法を確立した ...
自動運転AIの視界 Video
定番らしいがKindle版はまだない
膨大な商品を扱うAmazonのストア運営や、同社のウェブサービスであるAWSなどにおいては、サービスのあちこちに機械学習を使ったAI(人工知能)が用いられています。エンジニアのスキルアップのために数々の機械学習関連の教育コンテンツを開発・提供してきたAmazonはなんと、それらツールの無料公開を始めました。 Amazon’s own ‘Machine Learning University’ now available to all developers | AWS Machine Learning Bl
by geralt Amazonが「就職希望者の履歴書をAIで評価する」というシステムをひそかに開発していたものの、AIが男性を好み、女性を就職に不利なように評価することから、ツールを破棄していたことが判明しました。 Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women https
現在人々が人工知能（AI）について語るとき、ほとんどの場合、機械学習と呼ばれるAIの1つのカテゴリーにおける進展や成果を指している。ネット上のお薦めシステムや検索 ...
なにトランスフォーマーの次のgMLPっていうのがあるの?
AWSが昨年のre
Azureの機械学習API
Caffe is a deep learning framework made with expression, speed, and modularity in mind
updated: 2017-10-03, original: 2017-06-21 to caffe, deep learning, neural networks, ニューラルネットワーク, 機械学習 by takuya
CaffeはDeep Learningのフレームワークの一つです。Deep Learningは一般に実装が難しいとされていますが、フレームワークを使えばかなり手軽に扱うことができます。
ソルバーのモードをCPUに切り替え忘れた事によるエラー
これからディープラーニングを用いて画像認識を始めたい方に向けた2017年1月23日開催の日本語技術セミナー資料です。ディープラーニングの基礎からPython言語を使ってCaffeフレームワークを使うための実践方法まで解説します
updated: 2017-10-03, original: 2017-10-03 to caffe, deep learning, matplotlib, numpy, python, scipy, 機械学習 by takuya
scratch3の機械学習拡張
Facebookは人工知能（AI）と機械学習を利用して、子供の裸や搾取的なコンテンツをアップロード時に積極的に検出している。
グーグルは、ドローンのカメラ映像を機械学習とAIを利用して分析する米国防総省のプロジェクトに協力していることを認めた。
7月24日～26日にサンフランシスコで開催されたGoogleのカンファレンス「Google Cloud Next '18」。本カンファレンスに参加したクラウドエースの代表取締役CEO 吉積礼敏氏は「機械学習やサーバレスに関する発表が目立った」という。吉積氏はどんなサービスに注目したのか。そしてエンジニアが、Google Cloud Platform（GCP）を使いこなし、スキルアップするためは――。東京で9月19日～20日に開催される「Google Cloud Next '18 in Tokyo」の見どこ
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。
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。
本連載ではプログラミングの基本は理解しているが、より実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語の中でも特にデータ解析環境が整っているPythonをとりあげ、対話型解析ツールやライブラリによるデータ解析の実行・可視化の方法をを解説します。第4回となる本稿ではPythonによる機械学習を解説します。まず機械学習の概観について確認し、Jupyter Notebookとライブラリscikit-learn使った機械学習の手順を解説します。
機械学習を支える数学分野の一つ、線形代数学。大学で学んだ覚えのある方もいるかもしれませんが、エンジニアとして仕事をする中で改めて学び直したいと考えることはないでしょうか。そんな方のために、中井悦司さんによる『技術者のための線形代数学』から、本書を通して線形代数学を学び直すためのポイントを紹介します。
書かれているかではなく読まれているか…
近年、「AI」という言葉をよく見かける背景には、機械学習を使った多様な手法による飛躍的進歩があります。この機械学習の主な手法の1つに「教師あり学習」があります。 教師あり学習には大きく分けて2つのタイプがあります。1つは、ある画像を「犬か否か」推定、あるいは「犬、猫、鳥」のどれに分類されるか推定する「分類」です。もう1つは、ある出来事が起こる確率を推定する「回帰」です。どちらのタイプも教師あり学習ではよく用いられますが、本記事で紹介する「ランキング学習」は一般的な「分類」や「回帰」とは 少し異なります。ラ
AIや機械学習を仕事にしたいと思いながら、実際に今から何をすればいいのかわからない。そんな悩みを抱える方のために、『機械学習エンジニアになりたい人のための本』（ ...
Caffe+Jupyter@Docker環境
Deeplearning4j（以下DL4J）はJava, Scalaで書かれた世界初商用グレードで、オープンソースの分散ディープラーニング・ライブラリです。Hadoopや Sparkと連携することにより研究、調査目的に加えて実際のビジネスに活かせるように作られています。Skymindは、その商業的サポートを行っています。
高度なDeep Learning技術者を育成することを目的とした、アプリケーション指向の無償オンライン教育プログラムです
フィンランドのヘルシンキ大学は、オンラインで人工知能（AI)の無料学習コースを一般公開しました。 本コースは、完全に英語で提供。コースの修了には約30時間かかり、フィンランドの学生であればOpen Universityを通じてECTS(ヨーロッパ共通の単位制度）が取れ、国外の人でもコース修了によりLinkedIn（ビジネス特化型SNS）で使える証明書が取得できます。 すでに本コースは、24000人が登録済み。同大学は今年中に、フィンランド人口の1％に当たる約54000人の受講を希望していると述べています。
IntelのMavicも一万円台だったけど 約$150とは、この辺りの価格帯だと使いやすい
中山心太氏に，マスクド・アナライズ氏がデータ分析者の未来について聞く第2回。第1回は，データサイエンティストの育成や業務知識を持つことが必要かなどの話で大いに ...
イベント Google、Cloud Next'18でAIの大衆化を実現する「AutoML」の新API、「G Suite」の拡張などを発表 G Suiteはデータを置くリージョンを選択可能に - 笠原 一輝 2018年7月25日 01
SAPとの提携に引き続きGoogle Cloud Nextからのニュースだ。今日（米国時間3/8）、サンフランシスコでスタートしたカンファレンスでGoogleは新しい機械学習APIを発表した。このAPIはビデオ中の対象を自動的に認識し、検索可能にする。
機械学習のモデルの構築にはまだ多くの障害があり、その一つが、データのあるところからモデルを構築するところへ、大量のデータを移動することだ。Googleはその工程を少しでも容易にするために、データウェアハウスBigQueryの中でモデルを作れる機能、 BigQuery MLを立ち上げた。 BigQuery MLを使うと、モデルをファインチューニングするためにデータを行ったり来たりさせることなく、データウェアハウスの中で線形回帰やロジスティック回帰を使ってモデルを構築できる。しかも、モデルを構築して予測を得る
Googleのデジタルホワイトボード「Jamboard」がいよいよ本日（8月8日）、初めて日本に上陸した。これまでにもTechCrunch Japanでお伝えしているように、Google Jamboardは2016年10月にお披露目され、米国では2017年5月に発売開始されている。米国の販売価格は5000ドルだったが、日本版の本体価格は64万円だ。 Jamboardの詳しい機能については発表時の記事で紹介しているので、そちらも参考にしていただきたい。その記事で使用したJamboardの紹介動画も、この記事
【抄訳】 Googleが同社の機械学習アルゴリズムを高速に実行するカスタムチップを独自に開発したことは、前から知られていた。その Tensor Processing Units(TPU)と呼ばれるチップが初めて公開されたのは、2016年の同社のI/Oデベロッパーカンファレンスだったが、詳しい情報は乏しくて、ただ、..
by rawpixel Googleは人工知能(AI)を用いて医療分野に進出しており、AIに患者のデータを機械学習させることで心疾患で死亡する確率を予測させる研究も行われてきました。このような医療技術は2018年6月現在も改良が進められており、Googleのアルゴリズムがいかに現代医療のムダを削減し効率化しているのか、その取り組みをLos Angeles Timesがまとめています。 Google is training machines to predict when a patient will di
応用人工知能チームの尾崎です。今年新卒エンジニアとして入社し、機械学習モデルの実装評価からAPIサーバの実装、コンテナを利用したプロダクトへの導入まで開発全般を担当しています。
今回はARINEで稼働中の畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いた髪型・ネイル識別システムについてご紹介します。
背景
ARINEでは、おすすめのヘアスタイルやトレンドのコーディネートなど沢山の記事が公開されています。記事には数多くの写真素材が用いられていますが、これらの素材の多くは提携サイトから検索APIを提供しても
米Intelは12月11日（現地時間）、発表イベント「Intel Architecture Day」で、次世代プロセッサのマイクロアーキテクチャ「Sunny Cove」（コード名）を発表した。 Sunny Coveのプロセッサは10nmプロセスで製造され、「Xeon」および「Core」で採用される見込みだ。 現行のSkylakeより低いレイテンシでより多くの命令を並行して実行できるよう改善された。4つの予約ステーション、10のポートを持ち、1クロックサイクルで最大5つの命令を実行できる。 Intelはまた
いまやさまざまな分野で“機械学習←の技術が取り入れられつつあるが、Googleが進めているプロジェクトの1つとして、機械学習の地図サービスへの活用がある。同社は3月9日、報道関係者を対象に「現場で役立つ機械学習」と題したセミナーを開催。米国本社よりマップ・ソフトウェア・エンジニアのアンドリュー・ルッキングビル氏がビデオ会議にて登場し、Googleの取り組みについて解説した。
データサイエンティストなど、データ分析・活用で高度なスキルを持つ人材の獲得がきわめて困難になっている。そんな中、専門家を雇わずとも、高度なマシンラーニング（機械 ...
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。
Googleが、ML（機械学習）の基礎からディープラーニングまで、AI（人工知能）について学べるWebサイト「Learn with Google AI」を開設。15時間でMLのコンセプトを学べる短期集中講座も無料で受講できる。
AIが人間の思考手法を模倣する形で発展したきた「機械学習」の仕組みを考察しつつ、AIや機械学習の技術を使いこなすために必要な「データサイエンス」の意義について ...
機械学習の学習方法には、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つがあります。それぞれの違いと活用分野について解説します。
NHKが開発した「ニュースのヨミ子」さんは、4月からニュース番組のリポーターとして働く3D CGの「人造アナウンサー」だ。彼女は、音声合成や機械学習といったAI技術を活用して作られたという。
会社の個室トイレの込み過ぎを防止するための排便の音とか匂いでちゃんと使われるのかチェックするシステムなんてどう?寝ている人が減ると思うけれど。
AI（人工知能）・機械学習へのチャレンジが、これまでになく身近になっています。2018年後半には数多くの国内事例が発表され、いよいよ実用化のフェーズに入ったことを ...
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。
TensorFlowは、Google Brainチームが開発したオープンソースのライブラリで、大規模な機械学習や数値計算に使える。機械学習や深層学習、ニューラルネットワークのさまざまなモデルやアルゴリズムが、共通の抽象化のもとで使いやすくまとまっている。Tensorflowのアプリケーションの開発には、Python用のフロントエンドAPIが提供されている。開発したアプリケーションの実行には、高速なC++が使われる。
機械学習の開発にTensorFlowを使うことで得られる最大の強みは抽象化だ。アルゴリズム実装のこまごました部分をすべて自力で扱ったり、関数の出力を別の関数の入力に結びつける適切な方法を理解したりしなくても、開発者はアプリケーションの全体のロジックに専念できる。舞台裏の詳細はTensorFlowに任せればよい。
KerasをTensorFlowのラッパーとして使うと短く書ける
RNN(LSTM
AIサービスに携わっていると時折目のあたりにするのが、「AI、機械学習、ディープラーニングってどう違うんですか？」や「そもそも機械学習ってなんですか？ 統計とどう違うんですか？」という質問だ。これはAI関連の用語が突如大量に現れたからこその現象だと思うが、言葉の定義や意味合いの理解がバラバラである状態というのはやはりよろしくない。マーケティング業界の中でもAI活用がよりスムーズに進むことを願い、キーワードについて整理しておく。
今日（米国時間2/28）、MicrosoftはOffice 365契約者のOneDriveとSharePoint向けにAI利用のアップデートを発表した。これによりMicrosoftのクラウド・ストレージに機械学習を利用した強力な能力が備わることになる。 新機能が実装されるのは今年中の見込みだ。MicrosoftのIgniteカンファレンスは来月フロリダ州オーランドで開催される。ここで今日のアップデートのいくつかのデモが見られると予想してもよさそうだ。 OneDrive、SharePoint向けアップデート
2018-08-29 to googlenews, microsoft, office 365, onedrive, sharepoint, クラウド, サポート, サービス, ストレージ, 契約, 文字, 機械学習, 米国, 音声 by takuya
by bruce mars OSの定期的なアップデートはOSの脆弱性を修復したり、新たな機能を追加したりするために必要なことです。しかし、Windows10のアップデートはデバイスの使用中にインストールが開始されるため、ユーザーがPCを使用している最中に突然再起動が始まってしまうことがあります。Microsoftではそんな事態を回避するため、「機械学習を用いてPC使用中にWindows10がアップデートしないように模索している」と報じられました。 Windows 10 now uses machine l
Caffe用の各種モデル
Armは、機械学習やニューラルネットワーク向けのArmプロセッサIPのスイート「Project Trillium」を発表した。第1弾として、機械学習や物体検出処理に特化し、高速処理できる「Arm MLプロセッサ」「Arm ODプロセッサ」を提供する。
三菱電機は、無線送信機の増幅器への入力信号や動作電圧のチューニングを機械学習で行う技術を開発した。
Caffeフレームワークが使える機械学習用のアクセラレータ RS Componetsで 約70ポンド だから一万円くらいか
米Facebookは10月2日、オープンソースのPython向け機械学習ライブラリ「PyTorch 1.0」のプレビュー版を公開した。 ニュース オープンソース デベロッパー 末岡洋子 AI 関連記事米Oracle、機械学習モデルにアクセスするためのプロトコル「GraphPipe」を公開
ニューラルネットワークツールと推論エンジンの相互運用のためのプロジェクト「NNEF」が仕様を公開
米Uberの研究開発チーム、確率的プログラミング言語「Pyro」をオープンソースで公開
Googleは8月27日、強化学習研究のためのフレームワーク「Dopamine」をオープンソースで公開した。強化学習アルゴリズムのプロトタイプを高速に実装できるという。 ニュース オープンソース デベロッパー Google プログラミング 末岡洋子 AI 関連記事米Microsoft、.NET向け機械学習フレームワーク「ML.NET」を発表
米Salesforce.com、自動化機械学習ライブラリ「TransmogrifAI」を公開
米Oracle、機械学習モデルにアクセスするためのプロトコル「Gra
Googleは1月26日、オープンソースの機械学習向け数値演算ライブラリ「TensorFlow 1.5」を公開した。 エンタープライズ ニュース デベロッパー 末岡洋子 ライブラリ AI 関連記事モバイルや組み込み向けの「TensorFlow Lite」を発表
Google、「TensorFlow 1.4」を公開
Google、機械学習システム「TensorFlow」をオープンソースで公開
Google、TensorFlowのトレーニングのためのライブラリ「Tensor2Tensor」をオープンソースで公
米FacebookのPyTorch開発チームは12月7日、Pythonベースの深層学習フレームワーク「PyTorch 1.0 stable」の公開を発表した。 ニュース オープンソース デベロッパー 末岡洋子 関連記事Facebook、Python向け機械学習ライブラリ「PyTorch 1.0」のプレビュー版をリリース
オープンソースの優良プロジェクトを選ぶ「Bossies 2018」発表
米Oracle、機械学習モデルにアクセスするためのプロトコル「GraphPipe」を公開
Python向けスト
米GitHubは3月7日、オープンソースプロジェクトのライセンスプロセスを支援するプログラム「Licensed」をオープンソースで公開した。このツールは同社内でオープンソースプロジェクトの構築とメンテナンスに使われているという。 ニュース オープンソース デベロッパー 開発ツール 末岡洋子 関連記事GitHubがオープンソースプロジェクトのトレンド調査結果を発表、クロスプラットフォーム開発やスキル開発、機械学習が人気
米GitHub、GitHub APIを利用するアプリケーション開発者向けプログラムを無料
米Microsoftの検索エンジン「Bing」開発チームは12月12日、ユーザーの行動を視覚化できる「Clarity」をオープンソースで公開したことを発表した。Webページ内に簡単なJavaScriptコードを挿入するだけで、サイトの使い勝手などの情報を得られるという。 ニュース オープンソース デベロッパー 開発ツール 管理／監視 末岡洋子 関連記事米Microsoft、機械学習向け推論エンジン「ONNX Runtime」をオープンソースで公開
米Microsoft、機械学習フレームワーク「ML.NE
米Microsoftは12月4日、機械学習のための高性能な推論インターフェイスエンジン「Open Neural Network Exchange（ONNX）Runtime」をオープンソースで公開した。WindowsおよびmacOS、Linuxで利用できる。 ニュース オープンソース デベロッパー プログラミング 開発ツール フレームワーク 末岡洋子 関連記事米Microsoft、機械学習フレームワーク「Infer.NET」をオープンソースに
Facebook、Python向け機械学習ライブラリ「PyTo
Googleは、Googleマップにおける最新技術の活用事例として、機械学習を活用して、地理情報が存在しない国で地図を制作する取り組みと、先進国における駐車場の空きスペースを予測する取り組みについて説明した。
パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測 †
2023-04-20 to amazon codewhisperer, amazon web service, autotag, aws, github copilot, mars, vscode, イベント, クラウド, サービス, プログラミング言語, 機械学習, 自動生成, 開発ツール by takuya
2019-02-25 to autotag, github, microsoft, visual studio, visualstudio, インターネット, マイクロソフト, リリース, 太平洋, 日本, 機械学習, 米国, 開発ツール / 言語 / プログラミング by takuya
無償のエディタであるVisual Studio Codeの拡張機能として、AIがコーディングをAIが支援してくれる「Visual Studio IntelliCode」（以下IntelliCode）が、Javaに対応したと発表されました。 IntelliCodeはコードの入力や補完において、もっとも適切と思われるコードをコンテキストに即してレコメンデーションをしてくれるというもの。さらにコードレビュー時のアドバイス、問題がありそうな部分の指摘や、コードスタイルと書式の規則……
2018-11-19 to autotag, github, intel, java, visual studio, visualstudio, コードレビュー, テキスト, 機械学習, 開発ツール / 言語 / プログラミング by takuya
AWSは負荷に対応してサーバ数を自動的に増減させるAmazon EC2 Auto Scaling（以下、Auto Scaling）と呼ばれる機能を提供しています。 Auto ScalingはサーバのCPUの使用率やネットワークのトラフィックなどのメトリクスをつねにチェックし、それが一定数を超えた場合にはサーバ数、すなわちAmazon EC2のインスタンス数を増加させ、一方で一定数を下回るとインスタンス数を減少させるといった操作を自動的に行ってくれます。 このおかげでアプリケー……
書籍「Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践」のサンプルコード
AIについて知りたい社会人向けの資料です。 機械学習を中心とした分野を解説しています。
Caffeを使って自分で作ったデータセットを学習させる（少女時代編）Caffeを使って手書きのひらがなを識別する
今日（米国時間4/9）、Googleは数週間前に公開したクラウド・テキスト音声変換サービスのAPIにメジャーアップデートを行ったことをを発表した。Googleは同時に逆方向のサービスである音声テキスト変換のクラウド音声認識APIにも大きな改善を行った。Googleのテストによれば、新しいAPIは認識エラーを全体で54%減らしたという。ただし一部のケースでは改善はこれをはるかに上回った。
アップデートされた音声テキスト変換APIを利用するとデベロッパーは 複数のユースケースをベースにした機械学習モデルから
この月曜（米国時間5/7）からシアトルでBuild 2018デベロッパー・カンファレンスがスタートした。Microsoftはここで人工知能とエッジ・コンピューティングに多大な力を入れている。特に目立ったのは、倉庫管理用の大型産業機器や油井をリモートコントロールするツールなどを含むエッジ・デバイスで作動する多くの既存のAzureサービスへの機械学習の適用だ。
こうしたサービスはひっくるめてAzure IoT Edgeと呼ばれているが、Build 2018で大幅なアップデートが発表された。IoT EdgeはA
Microsoftが今日（米国時間4/2）、デベロッパーのためのオンライン教育プログラムに二つの新しいコースを加えた。ソフトウェア開発入門コースと、機械学習の知識を増やしたいと願っている中級以上のデベロッパーのためのAIコースだ。
誰もが知ってるように、データサイエンティストと機械学習のデベロッパーは、需要に対して供給がきわめて少ない。そのために今、多くの企業では、社員の知識と技能を高めるための社内教育に力を入れているが、今日から始まる誰でも受講できるAIコースも、最初はMicrosoftが自社の社員のた
2018-04-03 to artificial intelligence, autotag, developer, learn to code, microsoft, オンライン教育, ソフトウェア開発, デベロッパー, データサイエンティスト, プログラミング, 企業, 教育, 機械学習, 米国 by takuya
企業のIT部門の状況は、2018年の間に大きく変わった。クライアント環境はさまざまな方面で進歩し、クラウドサービスの種類が増え、機械学習をはじめとする人工知能（AI） ...
updated: 2020-08-17, original: 2019-10-17 to deep learning, keras, tensorflow, 機械学習, 読まなきゃ by takuya
今回はExpert向けのチュートリアルを翻訳してみました。
トランスフォーマーで機械翻訳が格段に進歩した
Transformerとかの解説
Twitterはユーザーに合わせたコンテンツを表示するため、機械学習を使用してサービスの改善に取組んでいます。記事作成時点で、Twitterは機械学習にTorchを使用していますが、2017年の夏頃からGoogleが開発したTensorFlowに移行する取り組みを行っています。TensorFlowに移行することで得られるメリットについて、Twitterのソフトウェアエンジニアであるニコラス・レオナール氏とシベーリ・モンテス・ハラース氏が説明しています。 Twitter meets TensorFlow h
UC Irvine Machine Learning Repository! あやめのデータなどで有名
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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。
人工知能（AI）と機械学習（ML）のエンタープライズへの導入が急速に進んでおり、今後ビジネス上の真の難題が生じることになりそうだ。
機械学習、深層学習などの人工知能に分類される技術がブームだ。「デジタル世界で成功するためにITリーダーはAIを習得しなければならない」というのはGartnerのリサーチディレクター、Chirag Dekate氏、ITがAIを理解しているかどうかが企業の業績を大きく左右するという。
