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エンジニアにとって大いに参考になる記事が集まった。投稿者の属性についても「ゴリゴリの文系」や「おじさんSE」「中

機械学習をマスターする上でカギとなる、「損失関数」。機械学習モデルにおいて、予測値と正解値（正解データ）がどの程度近いかを示す指標となる関数です。 そのイメージをより具体的に持つため、簡単な例題をここで扱ってみましょう。解を導き出すのに少し時間がかかりますが、「偏微分」などの高度な数学は全く使いません。 2次関数など高校1年生レベルの数学をおさらいしながら解説していきます。一通り読めば、「数学を使って機械学習モデルを解く」というイメージがつかめるので、ぜひ解を導くところまで読み進めてください。 題材として「単回帰」と呼ばれる、1つの実数値の入力（x）から1つの実数値（y）を予測するモデルを取りあげます。具体的な処理内容としては、成年男子の身長x（cm）を入力値に、体重y（kg）を出力値とするようなモデルを考えることにします。モデルの内部構造は「線形回帰」と呼ばれるもので考えます。 線形回帰

私にはIT企業で働く友人や知人がたくさんいる。そんな彼ら彼女らが口にする、非常に違和感がある言葉の数々。 「ウチの会社はいまだに会議は対面だけだよ。お客様にはテレワークシステムを売っているのにさあ」 「電子化したファイルを上司に送ったんだけど、あの人はわざわざ紙に印刷して、手書きで修正を入れて戻してくるんだよね」 「社内稟議には当然、ワークフローシステムを使っていますよ。プリントアウトした稟議書に、上司からハンコをもらってくることも忘れずにね」 「勤怠管理？タイムカードが基本でしょ。昔からずっとそうだし」 あれれれ。あなたの会社はIT企業なはず。もしかすると顧客のほうがよっぽど、IT環境の整備が進んでいるのでは。あなたの会社、ホントに大丈夫？ 逆パターンの声もよく聞く。大手IT企業から全く別な業界の会社に転職したAさん。用意されていたオフィスのIT環境や働き方に、最初は驚きを隠せなかった。

「異能」ともいえる際立った能力や実績を持ち、まわりから一目置かれるエンジニアを1カ月に一人ずつ取り上げ、インタビューを掲載する。今月取り上げるのは、テスト駆動開発（TDD）の日本での第一人者として知られる和田卓人氏。JavaScriptのテストフレームワーク「power-assert」の作者でもある。今回は、転機になった「チーム角谷」への参加からJavaScriptに関わるようになった経緯などを聞いた。 （前回から続く） 永和システムマネジメントに誘われる形で、2004年7月から同社の受託案件の開発チームに参加することになりました。当時は永和の社員で積極的にコミュニティ活動をしていた角谷信太郎さんのチーム、いわば「チーム角谷」です。それまで在籍していた数千人規模の電子政府のプロジェクトから、4人だけのチームに移ることになりました。 初日にチームの顔合わせをすることになって現れたのが、角谷さ

コンピュータに最初に触れたのは、中学1年のときに家にパソコンが来たことでした。父親がコンピュータソフトウエア開発の会社を立ち上げて、家に開発用のDOS/Vパソコンがやって来たのです。 悔しいことに、その時点ではプログラミングにはあまり興味を持ちませんでした。単なるゲーム機の一種としてDOS/VやWindows 3.1のパソコンに触れていたというのが実情です。高校まではプログラミングは全くやっていませんでした。 世の有名なプログラマーは、たいてい小さい頃から街頭でパソコンを触っていたりマイコン雑誌を読んだりしています。それに比べると、コンピュータにあまり興味を持たなかったことにコンプレックスや一種の後ろめたさを感じています。 留学でコンピュータの重要性に気づく 1996年に国際基督教大学（ICU）に入りました。ICUには教養学部（リベラルアーツ）という一つの学部しかありません。「最初の2年間