マイクロソフトCEOのサティア・ナデラは「2017年中に究極のモバイルデバイスを世に送り出す」と宣言していたが、5月2日に公開されたMARKETPLACEのポッドキャスト番組でその発言を裏付けた。 「現状のマーケットで主流となっているデバイスとは別のアプローチで市場に切り込んでいく。独自のやり方で究極のモバイルデバイスを送り出す。サブスケールなカテゴリになるかもしれないが、特定の機能を求めるユーザーをターゲットとした製品で差別化を行っていくつもりだ」 昨年11月、オーストラリアのFinancial Reviewの取材にそう応えていたナデラは今回の番組で「我々が市場に送り出す電話端末は、既に市場にあるデバイスとは違ったものになる」と明言した。 デバイスをまたいで自社のソフトウェアやクラウドにアクセス可能な製品を送り出していくという、最近の同社の戦略を考えると、ナデラが言う「究極のモバイルデバ

概要 自分用のメモとして、機械学習に関する情報を浅く ( それなりに ) 広くをモットーに、ざっくり整理してみました。 少しでも、他の方の理解に役立ったら嬉しいです。 機械学習とは コンピュータプログラムが経験によって自動的に出力結果を改善していく仕組み。 機械学習の代表的な手法について記載します。 １．教師あり学習 ２．教師なし学習 ３．強化学習 に分けて記載しました。 ※概要説明は一例です。 1．教師あり学習 1-1．線形回帰 予測したい値を算出する式を連続する多項式として表し、各係数を最小二乗法や最尤推定法で求めることでモデルとなる式を決定する Pythonライブラリ：scikit-learn（sklearn.linear_model.LinearRegression） 参考：最小二乗法による線形回帰のアルゴリズム (自身のQiitaの過去記事です) 1-2．ロジスティック回帰 2択

（追記 2017/5/10） だいぶ放置していた形になってしまい申し訳御座いません。 僕自身ここまでの反響が（炎上が？笑）起こったことに驚いております。 賛同してくださった方・批判してくださった方、どちらも最後まで記事を読んでいただき、コメントまでしていただいたことに感謝でいっぱいです！ 自身の考え方としても勉強になりますし、何よりみなさんがこれだけ真剣になっていることが僕自身はとても嬉しい限りです。本当にありがとうございます。 前書き エンジニアとして1年経ち、振り返ってみると、業務中にわからないことがあるたびに調べ、 Qiita (記事投稿者の皆様方) には大変お世話になりました。ありがとうございます。（今頃になって自分は登録しましたが笑） 社会人1年目って人生１回きりしかありません。自分も2年目となり指導する側になる身として、 1年目で抱いていた心をいつまでも忘れないために、これを残

2017年2月22日に発売された『ゆゆ式』OVAは、2013年のTVシリーズから4年が経過しているにもかかわらず、品切れが続出するほどの大きな盛り上がりをもって受け入れられた。 前回は、TVシリーズから引きつづき監督を務めたかおり氏に、クリエイターの視点からOVAでの演出コンセプトや制作現場の舞台裏をたっぷり語ってもらった。今回は一連の新作リリースの締めくくりとなる、5月7日のイベント「ゆゆ式 情報処理部課外活動2017」開催を機に、プロデューサーの視点から見たアニメ『ゆゆ式』の全貌を、企画立案者である小倉充俊氏に語ってもらう。 先の取材でかおり監督の口から飛び出したのは、原作の魅力を的確に映像化するためにとことんこだわりぬく“『ゆゆ式』愛”に満ちた制作姿勢だった。原作もののアニメが原作をリスペクトするのは当たり前と思われるかもしれないが、“『ゆゆ式』らしさ”を求めるあまり、OVA1本30