試すのが難しい―機械学習の常識はMahoutで変わる
ビッグデータ時代―なぜ、いま機械学習なのか Apache Hadoop（以下、Hadoop）の登場で、今まで捨てていたデータ、貯めるだけで処理しきれなかったデータを活用できるようになりました。 活用手段として最近とみに注目されている技術が「機械学習」であり、Hadoopの強みを生かし簡単に機械学習を行うためのライブラリが、「Apache Mahout」（以下、Mahout）です。 本稿ではMahoutを動かしてみることで、機械学習の常識を身に付けます。 そもそも、機械学習とは？ 機械学習とは、一定のデータをコンピュータ・プログラムに「学習」させ（すなわち、そのデータに潜むパターンや規則性を表す「モデル」を自動的に構築させ）、他のデータにそのモデルを適用すれば、あたかも人間のように複雑で柔軟な判断が行えるようにするという試みです。 機械学習をビジネスに活用した例は、レコメンド（ユーザーや商品
ビッグデータ時代到来 企業に求められる3つのスキル
本稿では、データ分析をビジネスに活用する上で必要なスキルを洗い出し、企業における効果的なデータ活用のあり方を検討します。 「ビッグデータ」がIT分野のキーワードとして大きくクローズアップされ、その分析による活用がビジネス的な効果として注目を集めています。一方で、IT技術、既存の組織や人材スキルでは解けない課題も徐々に浮き彫りになってきています。それは“データを分析してビジネスにつなげるスキル”です。 このコラムでは、データ分析をビジネスに活用するために必要なスキルを洗い出し、どのようなアプローチを取ることで企業における効果的な情報活用を実現できるかを考えます。また、国内外の先進的な事例も紹介します。 3つのスキル では、さっそくビッグデータ時代において企業に求められるスキルを見ていきましょう。 ビジネススキル ここでいうビジネススキルとは、仕事で成果を上げる能力ということよりも、ビジネスの
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
