「AIをどう習得したのか教えて」と大募集し、技術者から集まった記事49本を紹介
出典：日経クロステック、2020年2月7日 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） 日経 xTECH内に人工知能（AI）専門チャネル「ビジネスAI」を2019年10月に立ち上げたのを機に、知識共有サイト「Qiita」上でAI／機械学習の記事を同年12月に募集したところ、49本もの記事が集まった。投稿いただいた皆さん、ありがとうございました。 今回、ビジネスAIの編集担当として私が設定した「お題」は以下の3つ。各テーマについて日経 xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年12月1日～25日まで1日1本ずつ記事を募集した。 AI道場「Kaggle」への道 機械学習をどう学んだか 機械学習ツールを掘り下げる この結果、機械学習を独習するお薦めの書籍やサービス、Kaggleなどの機械学習コンペに入門する方法など、AIや機械学習に興味がある
第1回 国家管理？マイナンバーの本当の目的とは？
出典：ITpro 2015年5月25日 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） いよいよ2015年10月にマイナンバー制度が開始され、来年1月からは民間企業や行政機関でマイナンバーの利用が始まる。筆者は、内閣官房社会保障改革担当室、そして特定個人情報保護委員会に民間の弁護士として3年半ほど出向して、マイナンバー制度の検討や法律の条文作成、「プライバシー影響評価」制度の新設を担当してきた。本特集では省庁での経験を基にマイナンバーの目的は何か、マイナンバーとどのようにつきあっていけばよいのかを解説する。 なぜ番号が必要なのか？ そもそもマイナンバーはなぜ必要なのだろうか。「何となく必要な気もする」「何となく不安で怖い」と感じられる方も多いのではなかろうか。多くの企業のサービスではお客様番号や顧客IDが振られる。マイナンバー制度が導入される趣旨も、これとほぼ同じである
「安くて」「プログラミングスキルが必要なく」「サクサク動く」がツール選択の条件
前回は、まだあまり世間で認知されていないが、実はビッグデータを手軽に分析できるツールが世に出回っていることや、分析手法もシンプルなもので十分に新しい発見ができることを紹介しました。 手軽なビッグデータ分析を実施することによって、企画部門やマーケティング部門が、新たな施策アイデアの抽出や、数字のエビデンスに基づくスムーズな合意形成、適切なKPIの設定ができるようになるということもお伝えしました。 そこで今回はまず、手軽にできるビッグデータ分析ツールにはどのようなものがあるのか、具体的に紹介していきます。 少ない投資で手軽にできるツールの3つの条件 私が所属するギックスでは、手軽に利用できるツールの選択基準を3つ設けています。 具体的には「安価ですぐに利用でき」「プログラミングのスキルが必要なく」「サクサク動く」という3つの条件を満たすものと定義しています。企画部門やマーケティング部門が生デー
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Webセキュリティ関係者必見の「OWASP Top 10」2017年版はなぜ炎上したか
