機械学習プロジェクトにおける課題と、スパースモデリングに期待が高まる背景本連載は「これから機械学習に取り組みたい」「ディープラーニングや機械学習を使った経験がある」といったエンジニアに向けて、データ量が少なくても分析が実現できる「スパースモデリング」という手法を紹介します。連載の第1回は、スパースモデリングに注目が集まる背景について紐解いていきましょう。 はじめに ディープラーニング（深層学習）に代表される機械学習の技術の進展、クラウドやIoTに代表されるデータ取得・収集の基盤の整備を背景に、コンシューマ向けだけではなくビジネス向けにおいても機械学習を活用したサービスに大きな期待が寄せられています。そして、そういったサービスを構築する人材としてデータサイエンティストにも注目が集まっており「21世紀で最もセクシーな職業」とまで言われています。 また、ほんの少し前までは数学や統計的な知識がなければ使いこなすことができなかった機械学習も、オープンソースのフレームワー
