Python開発の定番ツール、「Anaconda」を使うと何がうれしいのか
プログラミング言語「Python」には何種類かの開発環境があるが、代表的なものの1つが「Anaconda」だ。Anacondaの導入方法や使い方、管理方法などを解説する。 AI開発から子どものプログラミング教育まで、幅広く利用されているPython。需要も人気も、今最も高いプログラミング言語でしょう。 Pythonの開発環境は何種類かありますが、その代表が「Anaconda」（アナコンダ）です。本稿ではAnacondaの導入方法や使い方、管理方法などを解説します。 Anacondaには無料版と有料版があります。学術や趣味の用途の個人ユーザーなら無料版を使えます。本稿では無料版を解説します。 なお、本稿におけるAnacondaの構成や機能、画面構成などは本稿執筆時点（2023年8月末）のものとします。環境はWindows 10 64bitとします。Windows 11でも同様に使えます。 A
なるほどそうか、「機械学習モデル」を高1数学で理解する
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
【5分で覚えるIT基礎の基礎】だれでも一度はアセンブラを学んでおこう！ 第1回
矢沢久雄 グレープシティ アドバイザリースタッフ プログラマであってもなくても，コンピュータに関わる人なら，だれでも一度はアセンブラを学んでいただきたいと思います。アセンブラは，コンピュータのハードウエア的な動作を生々しく記述するプログラミング言語です。アセンブラを学ぶことで，CPU（プロセサとも呼ぶ）の機能やOSの役割などが手に取るように見えてきます。すなわち，コンピュータに何ができるのかが分かるのです。 アセンブラとマシン語のことを「低水準言語」と呼びます。一方，COBOL，BASIC，Pascal，C言語，C++，Java，C#などのプログラミング言語を「高水準言語」と呼びます。低水準とは，コンピュータの生の動作に近いという意味で，高水準とは，人間の感覚に近い（コンピュータの生の動作からは遠い）という意味です。高水準言語を使えば，コンピュータのハードウエアの知識がなくてもプログラムが
第5回 機械学習をビジネスに応用！ つまずかないための三つのポイント
この連載では、機械学習にまだなじみがないITマネジャーやエンジニアに向けて、ビジネスへの活用を前提に、機械学習とその応用について説明している。 第1回（機械学習は、なぜ「未知の問い」への答えを出せるのか）では機械学習についての大まかなイメージを、第2回（利用者をイライラさせないレコメンド機能を機械学習で実現する）では機械学習の仕組みを、第3回（機械学習で怖い「次元の呪い」、手法の選択は適材適所で）では機械学習を応用する際の勘所を、第4回（機械学習をIoTに応用、人間の行動を認識・予測する）では実際の機械学習の応用例をそれぞれ解説した。 ここまでで、機械学習の基本から応用のイメージや注意点までを、ひと通りご理解いただけたと思う。今回は話をさらに進めて、機械学習をビジネスに活用する際にあらかじめ考えておくべきポイントを紹介したい。 多くの企業にとって機械学習は初めての経験であり、先例やノウハウ
STEP3 データ分析
ビッグデータの「分析処理」で注意が必要なのは、クエリーの処理時間だ。STEP2 データ保存で取り上げたデータストアのクエリー処理面を見ていくことになる。クラウドサービスとオンプレミスに分けて説明しよう。 クラウド編 リクルートテクノロジーズの山田悦明氏（ITソリューション1部ビッグデータグループ）がビッグデータ分析に利用しているのは、「Amazon Redshift」だ。リクルートホールディングスのグループ企業各社が運営するWebサイトのアクセスログを収集・分析し、Webサイトのデザインやサービスの改善に活用している。実際、分析結果を基にしてあるサイトのデザインを変更したところ、コンバージョンレート（成約率）が以前の1.4倍に上がったという。 アクセスログは1カ月当たり1億8000万件ペースで増え続ける。分析対象のデータが増えてもリソースを柔軟に拡張して処理性能を高められるクラウドのメリッ
企業のBCPとDRPは本当に機能するのか（前）
皆さんご無沙汰いたしております。6回に渡り「間違いだらけのグローバリゼーション」のコラムを連載した矢坂です。番外編として、今回から2回に渡り企業の事業継続計画（BCP：Business Continuity Plan）と災害復旧計画（DRP：Disaster Recovery Plan）の連携に関する課題を検証し、その解決法を皆さんと考えていきたいと思っております。 BCPは2000年問題の対応を転機にここ十数年企業の中で語られてきました。現在もBCPまたはBCM（Business Continuity Management）という言葉で自然災害も含めた企業の危機管理方策として体系立てられていることは、言うまでもありません。 昨今の企業に関して言えば、BCPやDRPが作成されていない企業を探す事が困難なほど、リスク管理を含めたBCPやDRPの考え方は定着していると言えます。今回起きた東日本
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
SASが小学生向けのデータサイエンス講座を実施、「データ分析に親しんでほしい」