最小限のPythonコードでAutoMLを実現するローコード機械学習ライブラリ「PyCaret」:AutoML OSS入門(6)(1/4 ページ) AutoML OSSを紹介する本連載第6回は、ローコード機械学習ライブラリ「PyCaret」を解説します。さまざまな機械学習ライブラリのラッパーであるPyCaretは、データ分析のあらゆる工程でコードの行数を削減します。
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マンハッタン距離(Taxicab distance)/ユークリッド距離(Euclidean distance)、L1/L2ノルムとは?:AI・機械学習の用語辞典 用語「マンハッタン距離」「ユークリッド距離」について説明。いずれも2点間の距離を計測する方法のこと。マンハッタン距離とは、碁盤の目状の道を縦に横にとタクシーが進むようにn次元の距離(=差)の絶対値を合計することで距離を計算する方法。ユークリッド距離とは、n次元の距離(=差)の二乗値を合計した値の平方根を求める(=ピタゴラスの定理を適用する)ことで直線的な最短距離を計算する方法を意味する。 連載目次 用語解説 数学/統計学/機械学習におけるマンハッタン距離(Taxicab geometry:タクシー幾何学、Taxicab metric、Manhattan distance)とは、2点間の距離を計測する際に、n次元の次元ごとに距離(=
「Python」と「Google Colaboratory」で株価データ分析に挑戦:「Python」×「株価データ」で学ぶデータ分析のいろは(1) 日々変動する株価データを題材にPythonにおけるデータ分析のいろはを学んでいく本連載。第1回はPythonを実行する環境とデータの前準備について。 はじめに 連載第1回は「Google Colaboratory」でサンプルプログラムを実行するための環境を用意する方法や利用するPythonのライブラリを説明します。「Google Chrome」と「Googleアカウント」を用意して読み進めてください。 なお、連載の趣旨がデータ分析であるため、Pythonの言語仕様や文法の詳細を割愛する場合があることをご了承ください。 Google Colaboratoryの準備 Google Colaboratoryとは、Googleが提供するブラウザ上でPy
中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩:数学×Pythonプログラミング入門 「Pythonの文法は分かったけど、自分では数学や数式をプログラミングコードに起こせない」という人に向けて、中学や高校で学んだ数学を題材に「数学的な考え方×Pythonプログラミング」を習得するための新連載がスタート。連載コンセプトから、前提知識、目標、本格的に始めるための準備までを説明する。 連載目次 この連載では、中学や高校で学んだ数学を題材にして、Pythonによるプログラミングを学びます。といっても、数学の教科書に載っている定理や公式だけに限らず、興味深い数式の例やAI/機械学習の基本となる例を取り上げながら、数学的な考え方を背景としてプログラミングを学ぶお話にしていこうと思います。 今回は、それに先だって、プログラミングを学ぶ上で数学を使うことのメリットや、Pythonでどのよう
Google Cloudは2020年7月14日(米国時間)、アナリティクスサービス「BigQuery」のマルチクラウド対応を発表した。Amazon Web Services(AWS)やMicrosoft Azure上のデータを動かすことなく、BigQueryによるマルチクラウドのデータ分析ができる。 Google Cloudは同日、AWSの「Amazon S3」に対応したプライベートα版の提供を開始した。Azureへの対応は近い将来(「soon」)に行うという。 BigQuery Omniでは、Google Cloudがマルチクラウド対応を進めるマネージドKubernetesサービス、「Anthos」を活用する。BigQuery OmniとしてAWSやAzureに展開するAnthosクラスタ上で、BigQueryのクエリエンジンである「Dremel」をマネージドサービスとして動かす。その上
架空企業「オニギリペイ」に学ぶ、セキュリティインシデント対策:徳丸浩氏が8つの試練を基に解説(1/3 ページ) ECサイトやWebサービスでセキュリティインシデントを起こさないためには何をすればいいのか。2019年12月に開かれた「PHP Conference Japan 2019」で徳丸浩氏が、架空企業で起きたセキュリティインシデントを例に、その対策方法を紹介した。 ECサイトやWebサービスを提供する会社で発生したセキュリティインシデントに関するさまざまなニュースが後を絶たない。どうすればこうしたインシデントは防げるのだろうか。 『体系的に学ぶ安全なWebアプリケーションの作り方』(通称:徳丸本)の筆者として知られる徳丸浩氏(EGセキュアソリューションズ 代表取締役)は、2019年12月に開かれた「PHP Conference Japan 2019」のセッション「オニギリペイのセキュリ
日本国内で、「クラウドネイティブ」に取り組む企業が増えている。テクノロジー企業の間では、事実上共通のテーマとなっている他、一般企業でも、デジタル活動の推進に伴い、クラウドネイティブを目指す動きが見られるようになってきた。 だが、「クラウドネイティブ」とは、具体的には何なのだろうか。クラウドネイティブを目指す場合、何をすることになるのだろうか。2019年7月の「Cloud Native Days Tokyo 2019」でCo-chairを務めた草間一人氏と青山真也氏は、この言葉の意味を誤解していると思われるケースに遭遇することもよくあると話す。 そこで両氏に、クラウドネイティブに関してじっくり語ってもらった。@ITではこれを4回に分けてお届けする(聞き手は@IT編集部 三木泉)。 各回のテーマは次の通り。 第1回 「クラウドネイティブ」はどう誤解されているか(今回) 第2回 CNCFのTra
ネットワークエンジニアなら「回線の実体=レイヤーゼロ」を知っておこう:羽ばたけ!ネットワークエンジニア(11)(1/2 ページ) 日々、2000拠点を超えるネットワークの運用を手掛けていると、OSIの7階層モデルにないレイヤーゼロの話、つまり「回線」をいかに引くかという点をないがしろにできないことが分かる。今回はネットワークエンジニアが意外と知らないレイヤーゼロの基本について述べたい。 企業ネットワークの提案書や設計書にある「ネットワーク構成図」では、回線を1本の直線で表現することが多い。拠点を表す四角い枠に直線を1本引き、そこにルーターを接続する。もうすこし詳細な図では回線終端装置を表す箱をルーターの前に書く。日々、図を描くネットワークエンジニアは、線を1本引けば回線が引けたような気分になるかもしれない。 しかし、回線を現実に開通させるのはそれほど簡単ではない。はっきり言ってとても面倒で
「27°C×2=54°C」が何の意味もない理由とは――「測定」と「データ」の基礎知識:「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門(2)(1/2 ページ) AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す連載。今回から具体的に数学を学ぶと予告しましたが、まずは「測定」と「データ」の基礎知識について押さえておきましょう。 私たちは“測定”を毎日行っている AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す本連載『「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門』。初回は、「AIエンジニア」になるために数学を学び直す意義や心構え、連載で学ぶ範囲についてお話ししました。今回から具体的に数学を学ぶと予告しましたが、まずは「測定」について理解する必要があります。 そもそも統計や機械学習(AI)を用いて問題を分析する
先日、知人から「やる気」について相談を受けました。何でも「やる気が出てこなくて、仕事に手が付かない」のだとか。 もっとやる気を出したい――多くの人が望んでいることではないでしょうか。 やる気があれば「もっと頑張ろう!」という意欲が湧いてきます。意欲が湧けば「よし、やってみるか!」と行動的にもなれます。行動して何かしらの変化が生まれれば楽しいし、うれしい。それが、次のやる気にもつながります。 けれども、現実は全くやる気が出ないし、仕事をする気も起きません。休日もダラダラした時間を過ごすだけ。ふと気が付けば日曜日の夕方です。「あーあ。この週末も、何もしなかったなぁ」――そう思うと、自分がダメ人間に思えて悲しくなります。そして、ますますやる気を失ってしまうのですよね。 以前、「やる気が出ない本当の理由」という記事を書きました。そこでは、こんな図を出しました。まさにこんな「負の無限ループ」の中にい
ディープラーニングの欠点をカバー、多変量データを短時間観測して将来動向を高精度予測――東京大学の研究グループが新理論を構築:短時間多変数の結果を長時間小変数に変換 ディープラーニングでは大量の教師データを集めることが前提となる。だが長期間にわたって時系列データを集めることは難しい。東京大学生産技術研究所の合原一幸教授らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間観測したデータを使って、この前提を崩す研究成果を発表した。遺伝子発現量や風速、心臓疾患患者数などの実際の時間データに対して予測を行い、有効性を確認したという。 東京大学生産技術研究所の教授である合原一幸氏らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間だけ観測したデータから、ターゲット変数の将来の動向を高精度に予測する新しい数学的基礎理論を構築した。 一般に、生体や経済、電力網のような複雑系では、多数の変数が複雑なネットワ
Boostは、JavaScriptなどのWeb標準技術を使ってデスクトップアプリを作成できるフレームワーク「Electron」で開発。Electronは米GitHubが公開しているもので、「Visual Studio Code」などでも採用されている。 まずはMac OS X版から提供。追って他OSやデバイス連携機能の開発も進めるという。 関連記事 Visual Studio Codeの使い方、基本の「キ」 Microsoft発のクロスプラットフォームなテキストエディタ、「Visual Studio Code」の使い方の基本をまとめる(バージョン1.25対応)。 GitHub(ギットハブ)の使い方:issue(イシュー)編 ソフトウェア開発プロジェクトの共有Webサービス「GitHub(ギットハブ)」を「日本語で」分かりやすく説明するシリーズ、今回はコミュニケーションを図るための「issu
API設計を学ぶべき背景と前提知識、外部APIと内部API、エンドポイント、レスポンスデータの設計やHTTPリクエストを送る際のポイントについて解説する。おまけでAPIドキュメント作成ツール4選も。 【0分】API設計を学ぶべき背景 APIの公開が増えている 最近、自社で保有するデータや、システム、アプリケーション、Webサービスの機能を「API(Application Programming Interface)」として公開する企業が、増えてきています。これに伴い、「API経済圏(APIエコノミー)」という新たなビジネスモデルが確立されつつあります(参考:5分で絶対に分かるAPIマネジメント、API経済圏)。 「ProgrammableWeb」というAPIに関するニュースサイトや、さまざまな企業が提供するAPIのリンクがまとまったサイトもあり、APIの普及はものすごいスピードで進んでいる
データ分析がデキるITエンジニアになるために必要な「道具」を揃える:ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座(2)(4/4 ページ) 簡単なデータの取り込みとグラフの描画 せっかくなのでもう少し触ってみましょう。 東京電力のWebページに電力の使用状況データがCSV形式で公開されていますので、このデータを読み込んでグラフに描画してみましょう。 リンク:http://www.tepco.co.jp/forecast/html/images/juyo-2013.csv 詳しくは次回説明しますが、Pythonの場合、データの取り込みは簡単です。pandasが提供しているread_csv関数を使えば、HTTP経由でCSVファイルをダウンロードし、不必要な行を削除し、さらに文字コードを変換したうえで配列(DataFrame)に格納してくれます。 これをplotメソッドで、グラフ描画します
近年、ソフトウェア開発を取り巻く環境が急激に変化してきています。ネットワークの整備や、コミュニケーションツールの進化に伴い、リモートワークやインターネット上での協業も盛んに行われるようになってきました。チームメンバー全員の住んでいる国が違う、といったこともあるかもしれません。 しかし物理的に離れた環境で働くと、今まで対面で行っていたコミュニケーションを別の手段で代替しなければなりません。SkypeやGoogleハングアウトなどのビデオ通話、HipChatやSlackなどのチャットアプリを利用することで仕事上必要なコミュニケーションは取れるようになりますが、ソフトウェア開発に関わる状況確認は別のツールを使う必要があります。 特にオペレーションは、いつ、誰が、どのような対応をしたか把握していたいですよね。 このような課題を解決する一つのスタイルとして、「ChatOps」があります。ChatOp
「パスワードはハッシュで保存すれば安全」と思われていますが、本当にそれだけで大丈夫なのでしょうか? この記事では、パスワードを安全に守るソルトやストレッチングといった手法について解説します(編集部) (3/4)
結局、Twitter API 1.1で何が変わる? 5つのポイント:Twitter APIと開発者規約変更のインパクトまとめ 変更による影響範囲や、一部APIの廃止、レートリミット方式の変更、アプリケーション当たりのユーザー数、ツイート表示方式の厳格化などを5つのポイントにまとめて解説 開発者のはしご外し? Twitter API狂騒曲 Twitterは2012年8月から9月にかけて開発者向けのブログで、APIや開発者規約の変更を立て続けにアナウンスしました。一部APIの廃止やレートリミット方式の変更、ツイート表示方式の厳格化など、影響は多岐にわたり、物議を醸しています。 Changes coming in Version 1.1 of the Twitter API Current status: API v1.1 Sunsetting @Anywhere Twitter、サードパーティ
ついにJava SE 8、つまりJDK 8が正式リリースとなりました(日本時間3月19日、早朝)。本連載「Java 8はラムダ式でここまで変わる」では、今までJavaの経験はあっても「ラムダ式は、まだ知らない」という人を対象にラムダ式や、それに関連するJava 8の新しいAPIについて解説していきますので、正式リリースされたJava SE 8を使いこなせるように、ぜひご愛読ください。 前回の「初心者のためのJavaラムダ式入門とJDKのインストール、IDEの環境構築」ではJavaでのラムダ式の概要と利点、必要性、JDK 8のセットアップ、NetBeans、IntelliJ IDEA、Eclipseのe(fx)clipseプラグインの環境構築について解説しました。実行できる準備ができたところで今回は、ラムダ式の読み書きができるように基本的な文法を見ていきましょう。 ラムダ式の基本文法の概要
Rは統計解析のブッシュナイフだ 実践! Rで学ぶ統計解析の基礎(1) オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しよう!
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