Windows 11 24H2の削除できないキャッシュ領域はディスククリーンアップの表示の問題 2024/10/17 14:54
【連載】実行してはいけないLinuxコマンド
Windows 11 24H2の削除できないキャッシュ領域はディスククリーンアップの表示の問題 2024/10/17 14:54
｢生徒を伸ばしてくれる大学｣ランキング100
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データパイプライン活用における「知見」だけでなく「つらみ」も共有 – Data Pipeline Casual Talk Vol.2 に参加してきた #DPCT | DevelopersIO
前回「第1回」の開催となった「Data Pipeline Casual Talk」、参加レポートについては下記エントリで言及させて頂きましたが、イベントとしては驚異の競争率且つ実際参加した内容も非常に参加者に好評なものとなっておりました。 Data Pipeline Casual Talk - connpass データパイプラインに関する知見をカジュアルに語る！ Data Pipeline Casual Talkに参加してきた #DPCT ｜ DevelopersIO その1回目の好評を受けて、早速の「第2回」が予定され、2019年04月17日(水)にイベントとして開催されました。第2回は「ブログ枠」が設けられていましたのでその枠を使って参加を確保。当エントリはその参加レポートとなります。 Data Pipeline Casual Talk Vol.2 - connpass 目次 参加レポ
機械学習のアルゴリズム17種をフルカラーで紹介 『機械学習図鑑』発売
文字や概念だけでは理解しづらい機械学習のアルゴリズム。翔泳社では17種のアルゴリズムの仕組みを完全フルカラーで図解した『機械学習図鑑』を4月17日に発売しました。一覧性が高く理解度も深まるため、知らないアルゴリズムを学びたい方、リファレンスとして使いたい方などにお勧めです。 『見て試してわかる機械学習アルゴリズムのしくみ 機械学習図鑑』は、種類が多く複雑な機械学習アルゴリズムの仕組みや使い方を図解で紹介する入門書です。 たとえば、教師あり学習の分類タスクに用いられるロジスティック回帰というアルゴリズムがありますが、その仕組みをきちんと理解するのは簡単ではありません。あるいはよく耳にするニューラルネットワークにしても同様です。機械学習のアルゴリズムには他にも主成分分析（PCA）やk平均法（k-means）など、初心者が仕組みを理解するのが難しいものがあります。 本書では17種類のアルゴリズム
Pythonの可視化ライブラリ「Bokeh」ではじめるデータビジュアライゼーション
Pythonの可視化ライブラリ「Bokeh」ではじめるデータビジュアライゼーション Bokehではじめるデータビジュアライゼーション 2019年1月22日、freee株式会社にて、Data Driven Developer Meetupが主催するイベント「Data Driven Developer Meetup #4」が開催されました。サービスをより良いものにするために日々データと向き合っているデータサイエンティストやエンジニアなど、様々な職種で活躍する人々が集い、知見を共有する本イベント。今回は日本経済新聞社とエムスリー株式会社の2社がメインセッションに登壇し、自社の取り組みについて語りました。プレゼンテーション「Bokehではじめるデータビジュアライゼーション」に登場したのは、YukiyoshiSato氏。デモを交えながら、Pythonのインタラクティブビジュアライゼーションライブラリ
押井守監督作品で考える「VRオンラインゲームの個人認証」
この記事は認証セキュリティ情報サイト「せぐなべ」に掲載された「架空世界 認証セキュリティセミナー 第14回『オンラインVRゲームにおける認証【アヴァロン】」（2018年1月25日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。当時未発売だった製品やサービスの記述などは、本記事掲載時の状況に合わせて編集しています。 「犬」といえばこの監督 ……それでは講義を始める。 前回はスター・ウォーズを題材に、「フォース」で認証を突破できるかを考察した。ジェダイには認証の突破のような細かい作業は向いてなかったようだ。一方で、R2-D2のハッキング能力の高さが光った。 さて、2018年は戌年だった。さすがに犬が認証のカギになる作品は思い付かなかったのだが、犬を頻繁に作品に登場させる監督と言ったら、ちょっとアニメや映画に詳しい諸君ならすぐに思い付くだろう。そう、押井守監督だ。 今回は
「R2-D2」はハッキング上手？ 「スター・ウォーズ」で考えるセキュリティ
この記事は認証セキュリティ情報サイト「せぐなべ」に掲載された「架空世界 認証セキュリティセミナー 第13回『フォースで認証を突破できるか？【スター・ウォーズ】」（2018年1月11日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。当時未発売だった製品やサービスの記述などは、本記事掲載時の状況に合わせて編集しています。 2017年12月に「最後のジェダイ」が公開 ……それでは講義を始める。 前回はドラマ「24 -TWENTY FOUR-」を題材に、政府機関によるハッキングについて考察した。政府機関は権力を持つだけに、所属する人間が暴走しがちな人間だと恐ろしいことにもなり得る。現実世界ではそのようなことがないよう祈りたい。 さて、今回題材にあげるのは超有名SF映画大作「スター・ウォーズ」シリーズだ。地上波テレビでも何度も放送されている本シリーズだが、きちんと通して見たこ
「デザイン経営プロジェクト」レポートを取りまとめました （METI/経済産業省）
特許庁は、平成30年8月から「デザイン経営プロジェクト」を開始し、ユーザーの視点で行政サービスをどこまで改善できるか、挑戦してきました。そのデザイン経営の実践の様子をご紹介します。 1．デザイン経営プロジェクトについて 特許庁は、平成30年5月23日に公表した、「産業競争力とデザインを考える研究会」の報告書『「デザイン経営」宣言』を受け、同年8月9日にデザイン統括責任者（以下CDO）を設置、さらにその下に「デザイン経営プロジェクトチーム」を立ち上げました。 メンバーは、6つのテーマを分担し、デザイン経営の有識者の支援・指導を受けながら、各チームが発見した課題に対する解決策を、検証・改善を繰り返しながら、練り上げてきました。 2．プロジェクトの成果 プロジェクトを通じて以下のような解決策が生まれました。 「拒絶理由通知」を受け取った人の戸惑いを解消するスマホによる情報提供 海外出願人と対話し
世界レベルで｢大学が崩壊している｣根本原因 | 国内経済 | 東洋経済オンライン | 経済ニュースの新基準
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｢PDCA･コスパ･KPI｣が第4次産業革命を潰す理由
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ディスクロードのフレームとフォークは何が違うのか | Cyclist
ディスクブレーキを装備したディスクロードのメリット・デメリット、現状と今後の展望を書き、疑問やモヤモヤを吹き飛ばす連載。第3回は、リムブレーキとディスクブレーキでフレームとフォークの性能がどう変わるのかについて書いてみます。 ディスクブレーキ化で変わる乗り味 ロードバイクのディスクブレーキ化とは、ブレーキの位置が変わるだけ、ではありません。ディスクブレーキのほうが重くなるのは前回お伝えした通りですが、厳密に言えば乗り味も変わるんです。 まず、なぜディスクブレーキ化すると重くなるのかについて。大きな制動力を発生させる必要があるフロントブレーキで説明しましょう。 フォークのクラウン部は、走行中に大きなストレスがかかるところなので、高い強度・剛性が必要とされます。そこにブレーキが付こうが付くまいが、ガッチリと作らねばなりません。 フォーククラウン周辺は負荷のかかる場所であり、リムブレーキ、ディス
RubyKaigi 2019: Write a Ruby interpreter in Ruby for Ruby 3 - クックパッド開発者ブログ
技術部の笹田です。フルタイム Ruby コミッタとして働いているので、明日から始まる RubyKaigi 2019 は仕事で行きます。あまり日のあたることが少ない我々の晴れの舞台です。 宣伝もかねて、RubyKaigi 中に自分がどんな仕事があるか並べてみました（クックパッド全般の話は、「クックパッド一同は、RubyKaigi 2019でみなさんにお会いできることを楽しみにしています！」 をご覧下さい）。 毎朝、クックパッドブースで「Cookpad Daily Ruby Puzzles」を紙で配付しますので、興味がある方はお持ち下さい。 1日目 11:20-「Ruby 3 Progress Report」まつもとさんの keynote 後、Ruby 3 の進捗みたいなことをご紹介します。 14:20-「Write a Ruby interpreter in Ruby for Ruby 3」
RubyKaigi 2019 "A Type-level Ruby Interpreter for Testing and Understanding" の発表要旨 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、クックパッドで仕事で Ruby の開発をしている遠藤（@mametter）です。もうすぐ RubyKaigi ですね！ クックパッドはいろんな形で RubyKaigi に参加していく予定なのでよろしくお願いします。詳しくは昨日の記事をごらんください。 さて、そういうわけで RubyKaigi です。遠藤は "A Type-level Ruby Interpreter for Testing and Understanding" という発表を予定しています。遠藤の発表予定の内容をあらかじめざっと紹介してみます。 この記事は発表資料を作り終えてから書いているのですが、発表資料よりも要点がまとまっている気がします。 はじめに: Ruby 3の静的解析 2020 年にリリースが予定されている Ruby 3 は、「静的解析」「高速化」「並列性」の 3 つを備えることを目標に掲げています。
経団連：AI活用戦略 (2019-02-19)
トップ Policy(提言・報告書) 科学技術、情報通信、知財政策 AI活用戦略 Policy(提言・報告書) 科学技術、情報通信、知財政策 AI活用戦略 ～AI-Readyな社会の実現に向けて～ （PDF形式／本文の目次は以下のとおり） はじめに Ⅰ．背景 １．技術的背景 ２．現在のAI技術の本質 ３．日本の勝ち筋 Ⅱ．AI活用原則 Ⅲ．AI-Ready化ガイドライン １．AI-Readyな企業 ２．AI-Readyな個人 ３．AI-Readyな社会制度・産業基盤 ―信頼できる高品質AI（Trusted Quality AI）エコシステムの構築 Ⅳ．AI活用戦略フレームワーク １．３つのフレームワーク ２．戦略展開に向けて おわりに 【Appendix】 １．深層学習とは ２．国内外でまとめられたAI原則
機械学習にまつわる「データ準備」のAtoZ
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実感されている方も多いのではないでしょうか。 AI・機械学習の使い手は、今やデータサイエンティストにとどまりません。優れた機械学習プラットフォームの登場や、セルフサービス・民主化の波とともに、あらゆるビジネス部門の担当者が最新のテクノロジーを簡単に使用しながら、未来を予測できるデータの使い方ができるようになってきています。 ところが、機械学習の取り組みが進むほど「学習させるデータによって予測精度が大きく上下する」「予測分析テーマを繰り返し検証したいのに、教師データの準備に時間がかかり検証が限られてしまう」といった課題が顕在化し始めています。 本コラムでは、このような課題の解決策として注目される「データ準備（データ・プレパレーション
社長に「明日からAIを入れろ」と言われたが「使えるデータがない」問題をどうするか
データ整備の課題を解決するには「IBM InfoSphere Information Server」 日本アイ・ビー・エム 四元菜つみ氏 AI花盛りである。大きな期待を抱いて導入に踏み出す企業もいる。意気揚々と「うちには膨大なデータがある。だからAIを導入したら、すぐにでもビジネスは一変し、ライバルに大きな差をつけられるだろう」と見込んだものの、多くの企業は「ある壁」に直面する。それは「すぐに使えるデータがない」ということだ。 AIは最初から頭脳明晰ではない。学習して徐々に賢くなっていく。賢くなるにはデータが必要だ。AIにとってデータとは人間の成長に必要な栄養のようなもの。データがなければAIは学習できず、正しい回答を出せなければAIは無用の長物になってしまう。 IBMがこれまで手がけた数多くのWatsonプロジェクトを振り返り調査したところ、企業が持つデータのうち、すぐに利用できたデータ
「AI活用の壁」をどう乗り越えるか？――成功から失敗までを知りつくす3人が語る！
「企業でAIにすぐ使えるデータはまだ30％しかない」の現実味 左から、谷川耕一氏、平井明夫氏、野間愛一郎氏 谷川：DB Onlineチーフキュレーターの谷川です。企画、取材、執筆などしています。今日は現場を取材した話などを紹介できると思っています。まずはパネラーのお二人、自己紹介をお願いします。 平井：BI構築から企業データ分析などに関わってきました。他にもコンサルタントやアナリスト、リサーチの仕事もしています。 野間：日本IBM の野間です。ここ10年ほど、IBMでデータベース界隈で技術支援や提案活動をしています。ベンダーの立場からの参加ですが、お客様の声を代弁する立場でも参加できると面白いかなと思っています。 谷川：まずはこちら、1ヶ月前の記事をご覧ください。IBMのプレス発表を記事にしたものです。「AIで使えるデータが30%」ということで、30％という数字が衝撃的だったのか、よく読ま
AI開発プロジェクトは成功までに3回失敗する、でも決して折れてはならない
データサイエンティストとして、数々のAI開発プロジェクトを経験し、成功と失敗の分かれ目を見てきたというトランスコスモスの北出さん。日本企業でAIが普及しないのは『データサイエンティストが不足しているから』といわれていますが、それ以前に、「AIに対する理解や当事者意識がない」という企業が意外と多いことを指摘しました。 インタビュー前編はこちら→あなたたちは、本当に「AI開発プロジェクト」をやる気があるのか？ その北出さんは、「AI開発プロジェクトを成功させようとするなら、とにかく当事者意識を持って試してみることが重要で、そのとき、少なくとも3回の失敗を覚悟する必要がある」と言います。その理由はどこにあるのでしょうか。 AI開発プロジェクトは「3回失敗する必要がある」理由 AIのプロジェクトを進めようとした企業のほとんどがつまづくポイントとして「データがない」「分析力がない」「開発力がない」と
社会人に役立つ人工知能本 三冊しかない説｜マスクド・アナライズ
火曜日だけど水曜日！（挨拶） 前回「社会人のためのAIガチャ入門」を公開したところ、アレな内容でも炎上もせず（無視されたとも言える）、ファミレス1回分ぐらいの課金を頂いたので、また記事を書いてみました。 なお、今回は真面目な内容となります（前回比）。 「社会人のためのAIガチャ入門」は、「AI開発を依頼する側」の視点で書かれました。 今回もデータサイエンティストやAIエンジニアなどの「作る側」ではなく、「依頼する側」を想定しています。 「作る側」の情報は書籍やネットで豊富にありますが、「依頼する側」や「利用する側」の情報不足を懸念しており、今回の記事を書いた次第です。 なお、「技術記事を書けないだけでは？」と邪推しないこと。 「AI開発を他社に依頼しても失敗する」が前回の結論でしたが、昨今のブームにより「我が社でもAIを導入したい」「AIで何かやりたい」という要望が、社内（特に偉い人）から
社会人のための「AIガチャ」入門｜マスクド・アナライズ
はじめまして、マスクド・アナライズと申します。 AI（人工知能）やデータサイエンティストなITベンチャーで働いており、Twitterでこんな内容を発信しております。 毎週のように「AI搭載製品をリリース」「業務にAIを導入しました」というニュースが流れる昨今、一見AIとは無縁な会社でもこんなやり取りがあるようです。 この場合、外部のIT企業に開発を依頼するのが一般的な流れです。 しかし、AIを開発できる会社は、口にパンをくわえて「遅刻するぅ～」と走っている女子高生並みに希少です。 山ほどあるIT企業から、数少ない「AIを開発できる」会社を見つけなければいけません。 さて、こんな状況はどこかでみたことがありますね。 運試し、リセマラ、当たるまで引く、レアとハズレ……はい、「ガチャ」でした。 つまり、AI開発を依頼するのは、非常に高額な「ガチャ」となります。 しかもAIは一回で完成するものでは
“数字に弱いニッポン”、統計不正で露わに 「データの歪み」なぜ放置？ 国会議員×元日銀マンが斬る
“数字に弱いニッポン”、統計不正で露わに 「データの歪み」なぜ放置？ 国会議員×元日銀マンが斬る：これからのAIの話をしよう（データ編）（1/4 ページ） データサイエンティスト協会が2015年11月に発表した『データサイエンティストに必要とされるスキルチェックリスト』には、行動規範として「データを取り扱う人間として相応しい倫理を身に着けている（データのねつ造、改ざん、盗用を行わないなど）」と書かれています。協会は、これはデータサイエンティストの必須スキルで、かつ見習いレベルでも守らなければないと定義しています。 18年末から報道され、今年に入り一気に社会問題化した厚生労働省の「毎月勤労統計」をめぐる統計偽装問題をこのチェックリストに照らし合わせてみると、厚労省の統計担当者がこの行動規範を全く守っていない「見習いレベル以下」だったことになります。 また、本問題を通じて「データなんて簡単に操
GNU AWK 5.0がリリース。8年ぶりのメジャーバージョンアップ。正規表現ライブラリがGLIBCからGNULIBへ移行、名前空間が実装
GNU AWK 5.0がリリース。8年ぶりのメジャーバージョンアップ。正規表現ライブラリがGLIBCからGNULIBへ移行、名前空間が実装 UnixやLinuxにおいてsedやgrepなどと並んでよく知られているツールの1つがawk（オーク）です。このawkのGNUプロジェクトによる実装の最新版「GNU AWK 5.0」（gawk 5.0）のリリースが発表されました。 2011年にリリースされたGNU AWK 4.0から8年ぶり、直前のバージョンでとして2017年10月にリリースされた4.2.0からは約1年半ぶりとなります。 AWKはいわゆるスクリプティング言語の一種。変数や関数、制御文など基本的な構文を備え、テキストファイルを効率的に処理できるのが特徴です。 GNU AWK 5.0の新機能としては、printfの%aおよび%Aの書式がPOSIX標準に準拠したこと、正規表現のルーチンが、長
Google Cloud Next 2019 in SF , サーバーレス関連発表まとめ
[18 分 20 秒 ~] Cloud Runの概要とデモ、特に [34 分 00 秒 ~] のオートスケーリングのデモはCloud Runの優位性が分かる内容ですさらに Cloud Run に全振りしたセッションとしては以下がオススメです。Cloud Run のリソースモデルや、またCloud Tasks や Cloud Scheduler との連携、さらに具体的なユーザー事例まで盛り沢山です。また、このセッションを見る限り東京でも Cloud Run がすぐに使えるようになりそうです。 [36 分 50秒 ~] VELOLIA 社の事例紹介現状は何に使えそう？Knative をベースにしているものの、今のところ Eventing は Cloud Run と Cloud Run on GKE 両方ともにサポートされておらず、当面は Web や API をホストする環境として使うことになる
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https://jp.techcrunch.com/2019/04/16/aidemy-business/