”仕事で始める機械学習”の要点をまとめてみたらとても良い入門書だった
最近、販売された仕事で始める機械学習を買ったので、購入を考えられている方や機械学習を始めたいと思っている方に読んで、参考になればと思います。 この記事の目的と全体の流れただ読むのと、アウトプット（ブログに書く）前提で読むのとはインプットの質が違うということがわかったので、ブログに書きながら理解していく形を取ります。 全体の流れとしては、章の要約。あぁこの内容知ってるなって人は買わずに済むし、わからないこと多いという人は購入を検討して頂ければ。（出版関係者でもなければ、アフィリエイトなどの営利目的でもなく、いち消費者としての個人的意見になります。 ご了承ください。） 結論から言うと（書評）いままでのオライリーのデータサイエンス本だと英語から翻訳したのでわかりにくい日本語が非常にうっとうしいのですが、 この本は、日本の方が書かれており、日本語スムーズに理解できます。 また、非常に論理立てられて
「 ソフトウェアの資産計上」は業界の求めたこと | おごちゃんの雑文
Twitterで いつどう言う理由でこんなアフォな法律にしたのか知らないけど、即刻撤回するだけで日本はIT国になれる気がする。 「日本においては、税務上は自社開発のソフトウェアも資産計上して、3年若しくは5年で減価償却をする必要があります。」 https://t.co/TaAkA72OG7 — ザバ(ザバイオーネ) (@z_zabaglione) 2017年8月22日 というのが流れて来て元ネタの、 Amazonは最大のハックである「税ハック」と日本のソフトウェア産業の競争優位 を読んだのだが、事実誤認とゆーか、読みスジ違いが酷いのでまとめておく。会計士の人が書いているようなので、そういった意味の「間違い」ではないのだが、根本にズレがある。 そもそも、昔は無形固定資産に「ソフトウェア」という科目はなかった。 なかったらどうだったかと言えば、「ソフトウェア」は全て経費であり損金だった。その当
IT関連産業の給与等に関する実態調査結果を取りまとめました（METI/経済産業省）
経済産業省及び独立行政法人情報処理推進機構（IPA）では、今後我が国産業の成長にとって重要な役割を担うことが期待されるIT人材の給与等の実態について、IT関連企業とIT人材の双方に対してアンケート調査実施し、その内容について分析を行いました。本日、その内容を調査報告書として取りまとめました。 背景・問題意識 第四次産業革命と呼ばれる技術革新の進展の中、IT人材は、IT関連業界のみならず、あらゆる産業において必要とされてきており、人口減少とあいまって今後ますます不足することが見込まれています。優秀なIT人材の獲得競争は、業界・国境の垣根を越えて激化しつつありますが、こうした競争を制する為には、IT人材をどう評価し、処遇するかが重要な要素です。 上記の背景を踏まえて、経済産業省は、IT関連業界における給与制度や採用等に関する現状及び課題について把握し、今後の施策の検討材料とすることを目的として
今更聞けない！最低限知っておくべき「AI」と「BI」の違い（初心者向け）
今日は用語の整理。 AIとBIの違い 具体的なイメージ BIツールの事例 Tableau（タブロー） Power BI（パワービーアイ） QlikView（クリックビュー） 最後に 最近、ITトレンド用語が氾濫していますが、個人的に一番わかりにくい単語は「BI」だと思います。 BI（びーあい） さて、AI（えーあい）とは何が違うのでしょうか！？今回はAIと比較しながらBIを勉強していきましょう。 AIとBIの違い AIとは、アーティフィシャルインテリジェンス（Artificial Intelligence）の略称で、人工知能のことです。BIはビジネスインテリジェンス（Business Intelligence）の略称です。 BIとは、企業が蓄積したデータを分析することで、経営やマーケティング等、ビジネスの意思決定に役立てようというツールを指します。2000年代半ばに小さなブームとなったので
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
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
【IT・製造】業者への見積り依頼・交渉で予算を下手に隠さない方がいい３つの理由