機械学習の意味と役割--データの持っている価値を引き出す
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 今回はビッグデータ活用において重要な役割を持つ「機械学習」を取り上げる。 機械学習とは大まかにいうと、データが持つ法則を見つけ出すアルゴリズムの総称である。その名の通り、経験をもとに知識を得る人間の学習過程に近い面がある。機械学習はすでに予測や分類、画像認識、商品のレコメンドなどに実際に使われている。筆者の携わってきた分析案件も、最終的に機械学習の問題に落とし込んだものが多い。 本稿では、機械学習が大量のデータを扱う手段であり、データの持つ価値を引き出す手段であることを最近10年の将棋の人工知能の発展を例に述べ、機械学習のビジネスにおける応用のポイントと注意点を述べる。機械学習の具体的な手法、その数理までは踏み込まず、機械学習の持つ機能
400年の難問、｢ケプラー予想の証明｣やっと100％終わる
400年の難問、｢ケプラー予想の証明｣やっと100％終わる2014.08.13 22:0020,304 satomi コペルニクスが提唱した地動説を、天体運行法則で不動のものにした偉人ヨハネス・ケプラー。 そのケプラーが1611年に提唱した｢球は、八百屋に山盛りのオレンジみたいにピラミッド型に並べると一番沢山入る｣という説が、400年の歳月を経て、100％正しかったことがコンピュータの力で証明されました。 この立体最密充填の解答は、誰でも直感的になんとなく正しいことがわかります。けれども証明するとなると超厄介で、世界歴代の天才がいくら頭脳を結集しても証明できなくて、ずっと｢定理｣ではなく｢ケプラー予想｣と呼ばれ続けてきた難題中の難題です（参考）。 証明したのは、米ピッツバーグ大学のトマス・ヘールズ教授です。もともと氏が1998年に発表し、｢フェルマーの最終定理以来の難問が解けた！｣と世界中
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