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下北沢 パチンコガートナーの米国本社発のオフィシャルサイト「Smarter with Gartner」と、ガートナー アナリストらのブログサイト「Gartner Blog Network」から、@IT編集部が独自の視点で“読むべき記事”をピックアップして翻訳。グローバルのITトレンドを先取りし「今、何が起きているのか、起きようとしているのか」を展望する。

 データとアナリティクス(D&A)への組織の需要が高まっている。だが、多くのエンタープライズアーキテクチャ(EA)とテクノロジーイノベーション(TI)のリーダーは、ビジネスの優先事項と関係のないデータ管理プログラムに注力している。これらのリーダーはむしろ、その立場ならではの全社的な視点から、ビジネス成果の向上に必要なデータを意思決定者が入手できるようにする必要がある。

 GartnerのEnterprise Architecture Researchチームは最近行った調査のレポートで次のように述べている。「2021年に、CIO(最高情報責任者)の58%がビジネスインテリジェンスやD&Aの取り組みへの投資を増やす予定だ。EAリーダーにとっては、データ活用の取り組みにおけるさまざまな意思決定の指針となる全社的な視点を提供するチャンスだ」

エンタープライズアーキテクチャリーダーは独自の視点をどのように生かせるか

 EAリーダーは職務上の有利な立場を生かすことで、需要が高く、大きな可能性を持つD&Aの活用機会を見極めて捉えることが可能だ。例えばEAリーダーは、以下のようなユニークな立場にある。

サイロの中で仕事をしている人には分からない全社的なデータ活用機会を特定するエンドツーエンドのデータフローを理解し、その最適化を図るデジタル戦略とビジネス戦略の整合性を確保し、現在と将来のデータニーズへの対応を図る

 これらのことができる強みを生かせば、組織のD&Aの目標達成に重要で、組織のビジネス価値を高める実用的なアプリケーションを構築できる。

 EAリーダーは4つの方法により、EAリーダーならではの全社的な視点をデータドリブンな組織の構築に役立てられる。

1.全社的な視点からデータの現状を把握する

 EAは、サイロを越えて、エンドツーエンドのジャーニーマップで特定される部門横断的なデータ統合ニーズへの対処を可能にする。システム間でデータが適切に統合されていないとデータが冗長になる。ジャーニーマップでは、こうした課題が簡単に見つかる。組織は、ジャーニーマップを使うことでデータを改善する機会を包括的に把握できる。

 例えば、ある大学はジャーニーマップを使って、入学手続きの際に新入生が求められる冗長な情報を見つけた。EAチームは統合の機会を特定し、新入生のためにこの手続きを最適化した。

 欧州のある大手小売りチェーンのEAチームは、D&Aスタッフと協力し、データジャーニーマッピングによってデータ改善の機会を明確にし、定量化することによって、D&Aの取り組みの範囲と対象を適切に設定するだろう。こうした取り組みは、ユーザーの行動と購入パターンに関する部門横断的な理解を促進し、ユーザーエクスペリエンスの価値を高める。

 例えば、ユーザーが受け取る販売促進メールを、購入履歴に基づいてパーソナライズされたメールにできる。同様に、ユーザーがこの企業のWebサイトを訪問して注文すると、カスタマイズされた購入リストが自動的に生成される。

2.データ分析プロセスを改善し、スケーリングする

 データ分析や意思決定がうまくいかない場合は、データ管理プラクティスを最適化するだけでは不十分だ。データ品質を高めるだけでは、売り上げ拡大やコスト削減、アジリティ向上を実現することはできない。

 EAリーダーは、組織におけるデータ分析ツールおよびテクノロジーの利用方法を改善することで、組織が適切な情報に基づいてビジネスの意思決定を後押しできる。

 EAリーダーは、次のような問いへの対処を通じて現状を改善できる。

分析する時間があるかないかデータドリブンな意思決定にはどれだけのステップが必要かツールは最適な分析に必要な機能を提供するかどうかツールはユーザーフレンドリーか。実験を促進するか関係者は分析データにアクセスできるかどうか(出所:Gartner 専門的役割を担うチーム間の説明責任共有モデル)3.データ改善のための役割と責任を定義する

 EAおよびD&Aチームの責任は、ビジネスモデルによって決まる。だが、全員の役割と責任を明確に定義するとともに、より良い意思決定のために、成果と成功施策の共有を推進することが不可欠だ。これによってコラボレーションが促進され、責任の重複を防げる。

 例えば、情報アーキテクトは、情報アーキテクチャに関する責任を果たす以外にも、統合やシステム機能のような分野でITデリバリーチームと協力できる。同様に、データサイエンスのスタッフは、データ分析モデルに責任を持つかもしれないが、ビジネスリーダーとの協力により、こうしたモデルが答えを出せる重要な問題を特定できる。また、情報アーキテクトとチームを組んで、適切なデータが適切な場所に置かれるようにすることが可能だ。

4.ビジネスに関連する分析を促進する

 ビジネス課題を解決するには、投資に見合った価値を提供する、定量化可能で文脈に即した行動につながる洞察が必要になる。こうした洞察を生み出すには、D&Aのケイパビリティを再構築するだけでなく、分析ノウハウとビジネスセンスを結集する必要もある。

 EAグループはD&Aチームおよびビジネスリーダーと連携を取り、データによって答えを出せる重要な問題を特定し、その問題に答えを出すために必要かつ利用可能な情報を見極められる。

 EAリーダーはこうしたパートナーとの対話を通じて、一般的なデータ品質の問題(正確さ、タイムリーさなど)と、明らかになりにくい問題の両方に対処できる。例えば、データが良質なのにあまり活用されていない――といった問題だ。こうして、EAグループやD&Aチーム、ビジネスリーダーの重要なコラボレーションが、組織におけるデータドリブンな意思決定を継続的に後押ししていく。

出典:Enterprise Architecture’s Role in Building a Data-Driven Organization(Smarter with Gartner)

筆者 Ashutosh Gupta

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ダンバイン パチンコ 感想 セキュリティオペレーションセンター(SOC)によるログ基盤クラウド化検討プロジェクトの概要や失敗談、そこから得た学びを紹介する本連載「セキュリティログ基盤クラウド化検討大解剖」。前回は、Amazon Web Services(AWS)上でSplunkを構築するにはどういった構成がよいか、検証結果を交えて解説しました。最終回では、前回の検証結果を踏まえ、本番環境を設計する上で考えておくべき検討ポイントについて、特にお伝えしたい拡張性、運用性、インスタンス購入方法の3つを解説します。

拡張性の検討ポイントスケールアウト? スケールアップ?

 Splunkの拡張方式として、スケールアウトとスケールアップのどちらを採用するのがいいのかを解説します。検証結果を考慮すると、コンポーネントごとに下記の方式を取るとよいと考えています。

Splunkの拡張方法

 まずはSplunk管理サーバについてです。Splunkの機能では、クラスタリングできないので、管理する対象が増えることによって性能が不足する場合には1台のノードをスケールアップさせることになります。

 次にSearch Headです。1つのサーチにつきCPUのコアを1つ消費します。同時に実行するサーチ数を増やしたい場合は、スケールアップとスケールアウトのどちらの方式でも対応可能です。個々のサーチの検索性能を向上させたい場合はCPUコアの周波数が影響するので、CPU周波数の高いインスタンスタイプにスケールアップすることになります。

 最後にIndexerやHeavy Forwarderです。スケールアウトさせることで性能が向上するので、同じインスタンスサイズで複数台並列に並べる構成にするのが望ましいと考えています。ただし、AWSで構築する上でスケールアウトさせる際に考慮すべきポイントがあります。

スケールアウト時の考慮事項

 EC2インスタンス(以降、インスタンス)をスケールアウトする際に考慮すべきポイントは、インスタンスの配置場所と増やし方です。特に、Indexerはデータを保管しているコンポーネントです。データのコピーを複数保持する機能があるので、配置する場所と増やし方が重要になります。

 AWSには「Availability Zone」(以降、AZ)という仕組みがあり、インスタンスを配置する物理的なデータセンターを分散させることでシステム全体の可用性を高めることができます。ごくまれにAZ単位での障害が起こるので、1つのAZに全てのIndexerを配置すると、運が悪く全てのデータが検索不可となってしまいます。東京リージョンの場合は3つのAZ(1a、1c、1d)にIndexerを均等に分散配置し、AZ障害時でもデータを検索可能な状態にしておくことで可用性を高めることができます。

 Indexerのインスタンス数を増やす場合も特定のAZに偏らないように分散させて拡張します。拡張時は、Splunkの「レプリケーションファクター」(以降、RF)という設定項目が重要です。

 RFはデータの可用性を保証するためのパラメーターです。何台まで障害を許容できるのかに応じて設定します。許容できる台数+1でRFを設定することで、障害時もデータの可用性を保証できます。AZ障害が発生してもデータを失わないようにするには、RFで設定した値よりも1つのAZに置くIndexerの台数が少なくなるように設計します。むやみにRFを増やし過ぎると、今度はレプリケーションによるオーバーヘッドが増大します。バランスを考慮して設計する必要があるのが、難しいポイントです。

データが欠損する場合

 障害許容台数を2台にしてRF=3に設定した場合、1つのAZ内にIndexerを3台配置するとAZの1aに障害が発生した際に障害許容台数以上のIndexerが停止してしまうので、検索できなくなってしまいます。

データが欠損しない場合

 同じ条件でも、Indexerを他のAZに配置することで、データの欠損を回避できます。上図の場合、AZ障害時に停止するIndexerは許容台数の2台です。このとき障害が発生していないAZの1cにもIndexerが配置されているので、データが欠損することなく検索できます。

運用性の検討ポイント

 連載第1回で課題に挙げていた運用性について「どのような改善が可能なのか」「具体的にどのようなバックアップ方法が取れるのか」「どのようにステージング/開発環境を構築するのがいいのか」といった検証内容にも触れながら解説します。

EBSスナップショットとAMIの使い分け#CmsMembersControl .CmsMembersControlIn {width:100%;background:url(https://image.itmedia.co.jp/images/spacer.gif) #DDD;opacity:0.05;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(Enabled=1,Style=0,Opacity=5);z-index:1;}続きを閲覧するには、ブラウザの JavaScript の設定を有効にする必要があります。仮想通貨カジノパチンコインター カジノ 詐欺

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パチスロ リング 亡魂 ゾーン ループ Appleは11月10日、「iOS 11.1.1」の配信を開始した。

 アップデートにより、キーボードの自動修正機能(誤って入力した単語を自動修正する機能)の問題と、Siriを起動する際の「Hey Siri」が動作しない問題が解消される。

 アップデートはiOS端末かPCから行う。iOS端末からアップデートする場合はWi-Fiに接続する必要がある。iPhone Xで確認したところ、更新ファイルの容量は54MBだった。PCからアップデートする場合は、iOS端末をPCに接続してiTunesから行う。

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gantz パチンコ 一撃 ローソンは8月4日、mixiやTwitterなどを通じて無料クーポン券を配布する「ソーシャルメディアクーポンキャンペーン」を始めた。複数のSNSを横断する形で無料クーポンを配布するキャンペーンはコンビニエンスストア業界で初めてという。

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 キャンペーンでは、mixi、Twitter、Facebook、GREE、Mobageを通じてQRコードを配布。PCからQRコードをプリントアウトするか、携帯電話/スマートフォンにQRコードを表示させ、店頭端末「Loppi」にかざすことで、商品と交換できる無料券が発行される。

 31日までの期間中、無料クーポンになるQRコードを配布するSNSは日によって変わる。mixiでは毎日午後10時に更新される「サマースクール」企画に参加することで、マイページ上にQRコードが表示されるようになる。Twitter/Facebook/GREE/Mobageでは公式アカウント「あきこちゃん」が対象商品とキャンペーンURLを告知。キャンペーンサイト内でメールマガジンに登録することでQRコードが入手できる仕組みだ。

 無料クーポンの対象は清涼飲料水など40種類。数量は限定。

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パチスロ 北斗 強敵 天井 期待値 セキュリティ企業のF-Secureは8月28日(現地時間)のブログで、リモートデスクトッププロトコル(RDP)を悪用してWindowsの端末やサーバに感染するワーム「Morto」が見つかったと伝えた。

 Windowsは「リモートデスクトップ接続」というソフトウェアでこのプロトコルをサポートしている。Windowsユーザーはこのソフトを利用して、リモートからWindowsマシンにアクセスできる。

 rdp

 端末がMortoに感染すると、Mortoがローカルネットワーク内でリモートデスクトップ接続が可能な端末を探す。これにより、RDPポートであるTCPポート「3389」に大量のトラフィックが発生する。Mortoはリモートデスクトップサーバを見つけると、管理者としてログインしようと「admin」「server」などの一連のパスワードを入力する。ログインに成功するとMortoは標的の端末に自らを複製する。この感染で、端末のシステムに「\windows\system32\sens32.dll」「\windows\offline web pages\cache.txt」などのファイルが作成される。

 米Microsoftは同日、Malware Protection Centerでこのワームを「Worm:Win32/Morto.A」とし、対策として最新の定義ファイルのダウンロードを推奨している。

変更履歴:本文中、ポート番号を「3390」としておりましたが、正しくは「3389」でした。お詫びして訂正いたします。[2011/08/29 19:50]

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ダルビッシュ スロット 10月13日、シャープは「AQUOS R compact」を発表した。

 なんと言っても、2年ぶりに3辺狭額縁の「EDGEST」が「EDGEST fit」として復活。シャープとしては本当に久々に先進的な筐体に仕上げてきた。ここ数年、退屈なデザインだっただけに、かなり驚かされた。

 AQUOS R compactは、「IGZO フリーフォームディスプレイ」を採用。ディスプレイの上部が丸くくりぬかれ、カメラが配置されている。

この記事について

この記事は、毎週土曜日に配信されているメールマガジン「石川温のスマホ業界新聞」から、一部を転載したものです。今回の記事は2017年10月14日に配信されたものです。メールマガジン購読(月額540円・税込)の申し込みはこちらから。

「石川温のスマホ業界新聞」バックナンバー 総務省がKDDIに端末販売割引で行政指導を実施――3Gサービス終了後の端末割引は誰にとって悪なのかソフトバンク、Xiaomi 12T Proを「神ジューデン」スマホと命名――Xiaomiは日本でのブランド認知が喫緊の課題総務省の有識者会議で「上限2万円規制」の見直し気運高まる――NTTドコモ「中古販売価格を割引の目安にすべき」楽天グループが利回り10%を超えるドル建て社債を発行――既存3社と互角に戦うには設備投資はまだまだ必要かSnapdragon SummitでSnapdragon 8 Gen 2発表――「Snapdragon」ブランドは一般に浸透していくか楽天モバイル、プラチナバンド獲得に一歩前進――奪われる3キャリアに悪影響はないのか「楽天に割り当てるプラチナバンドは残っていない」は事実誤認――地上デジタル放送枠を整理すれば「バンド71」というお宝が緊急通報ローミング問題、「呼び返し」は必要不可欠か――LINEアカウントなど「緊急通報の新たなあり方」も検討していくべきiPad ProがWi-Fi 6Eとミリ波に対応して登場――日本ではどちらも使えないというのが残念KDDIが総合研究所で研究プロジェクトを披露――日本の国際競争力を上げる技術は生まれるか

 過去のEDGESTでは、カメラを本体下部に配置したため、自撮りした際に下を向いてしまい「鼻の穴が写る。下ぶくれに写ってしまい、女性に不評だった」(開発担当である小林繁氏)という。今回、液晶の上部をくりぬき、カメラを配置できたことで、自撮りの際も自然な目線で撮影できるようになった。

 似たようなデザインとしては、Androidの父と言われるアンディ・ルービン氏が作った「Essential Phone」が先に存在する。Essential Phoneも、有機ELディスプレイではなく液晶で実現している。

 形を自由にできる「フリーフォームディスプレイ」を採用して、カメラ部分をくりぬいたスマホとしてはEssential Phoneが世界初であり、「IGZO」の技術を取り入れた「IGZO フリーフォームディスプレイ」を採用してカメラ部分をくりぬいたスマホとしては、AQUOS R compactが世界初という位置づけになるようだ。

 小林氏は「ディスプレイデバイスに合わせて、スマホをデザインするのではなく、まずスマホのデザインを先に決めてディスプレイデバイスを開発できる。ディスプレイメーカーならではの強み」と語る。

 ここ最近、スタートアップ企業であっても、スマホメーカーとして参入できる中、やはり、世界で生き残って行くには「デバイス」を他部署あるいは関連会社に持っていないとますます厳しくなるだろう。今年、有機ELディスプレイのスマホが一気にメジャーとなってきたが、シャープは液晶で一矢報いた感がある。

 ただ、AQUOS R compactは3辺狭額縁であるものの、画面下部にはスペースがあり、指紋センサーが配置されている。

 「指紋センサーは画面下にあったほうが押しやすい」(長谷川祥典IoT通信事業本部長)として、あえてセンサーを配置しているようだが、実際には「IGZO液晶で120Hz駆動を実現するとなると、ディスプレイの下部にメモリを配置しないといけない。そのスペースがどうしても必要になる」(関係者)という理由が存在するようだ。

 つまり、部材的にどうしても4辺狭額縁にするのは難しく、部材の配置の関係上、3辺狭額縁が精一杯になってしまうようなのだ。

 とはいえ、今回のAQUOS R compactは、日本メーカーとして、目新しいデザインとして、秋冬商戦で注目を浴びることは間違いなさそうだ。

 あとは「どのキャリアが採用するのか」という点が気になるところだ。過去のEDGESTはソフトバンク独占だっただけに、1社独占が維持されるのか、それとも他キャリアにも広がるのか興味深いところだ。

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パチスロ 7k8 カジノ「難しい」HAクラスタの構築と運用をAnsibleとLINBIT クラスタスタックサポートで簡単、安心に仮想通貨カジノパチンコ麻雀 コンピューター

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五所 川原 パチンコ ひまわり 「ITシステムの可用性を向上させて、ダウンタイムを最小化する」。言葉にすれば短いが、そんなに簡単なものではないことはIT担当者であればよく知っているだろう。クラウドにITシステムを構築すればハードウェア故障の不安からは解放されるが、企業の方針やデータの機密性などによってオンプレミスを選択する企業は少なくない。

 オンプレミスのITシステムで可用性を確保する場合、「HAクラスタ」(High Availability Cluster)が有効だ。少なくとも2台以上のサーバ(稼働系サーバと待機系サーバ)で構築するHAクラスタは、障害が起きてもITシステムを停止させずに済むし、遠距離にサーバを置けば自然災害などの影響も少なくできる。

OSSを活用してHAクラスタを安価で実現する

 HAクラスタを実現する方法は、ベンダーが提供する製品やサービスを利用したり、オープンソースソフトウェア(OSS)のツールを利用したりするなどさまざまだ。特に「OSSツールによるHAクラスタの実現」は、企業にとって「ライセンスコストを削減でき、必要に応じて改修できる」という点で魅力的な選択肢だろう。

 だが、懸念もある。OSSはライセンス費用がかからないが、保守や運用は基本的に利用者が実施しなければならない。問題が発生した場合も利用者が解決する必要がある。もちろんOSSのコミュニティーなどは利用できるが、利用者特有の問題が起きることもあり得る。

 OSSに詳しいサイオステクノロジーは次のように語る。

 「OSSには慣れていないが、なるべくコストを下げたい。今後のコストの最適化を目指し、OSSの活用にチャレンジしたい、と考えるIT担当者の声をよく聞く。チャレンジに不安がある場合はOSSのサポートを提供する企業のサービスをうまく活用する手がある。サポートサービスを受けられればOSSを用いたHAクラスタのチャレンジも実はそれほど難しくはない」

「初めてのHAクラスタ構築」にはLINBIT クラスタスタックサポート

 サイオステクノロジーは1997年の創業以来、OSSを中心に、さまざまなWebアプリケーションやITシステムの開発、基盤構築、運用サポートなどの事業を展開しており、OSS活用のさまざまな知見を持っている。同社は「OSSを使ったHAクラスタ構築であれば『Linux-HAクラスタスタック』が有効だ」と語る。

 Linux-HAクラスタスタックはOSSのHAクラスタ構築パッケージだ。ネットワーク越しにデータをミラーリングする「DRBD」(Distributed Replicated Block Device)、リソースの監視や障害時のフェイルオーバーを実施する「Pacemaker」、クラスタを構成するサーバの死活監視をする「Corosync」の3つのソフトウェアで構成される。平時は、DRBDで稼働系サーバのデータを定期的に待機系サーバにコピー(ミラーリング)し、Corosyncで本番サーバを死活監視する。障害時はPacemakerが稼働系サーバから待機系サーバに切り替える(フェイルオーバーする)という仕組みだ。

 OSSのため、ソフトウェアのソースコードは公開されており、技術力があればソースコードを解析し、自社の環境に合わせて改修を加えたり、外部ツールと連携させたりもできる。だが、OSSに詳しいエンジニアがいない企業の場合、それは難しい。サイオステクノロジーはLinux-HAクラスタスタックを簡単に活用するためのサポートサービス「LINBIT クラスタスタックサポート」を提供している。サポートサービスは幾つかあり、Linux-HAクラスタスタックで実現したい要件に合わせて選択できる。

 「LINBIT クラスタスタックサポート HA」は稼働系と待機系サーバを組み合わせてクラスタを構築する。クラスタを構成する各サーバのストレージを共有する「共有ストレージ型」とストレージをクラスタ内で共有しない「シェアードナッシング型」の両方に対応する。シンプルに「OSSでHAクラスタを構築したい」といった場合はLINBIT クラスタスタックサポート HAを選ぶといい。「LINBIT クラスタスタックサポート DR」は遠隔地に配置したサーバ間でクラスタを構築する。可用性を高めるだけではなく、災害復旧(Disaster Recovery)対策もしたい場合に有効だ。

Ansibleを使った「簡単なHAクラスタ導入方法」

 サイオステクノロジーは「LINBIT クラスタスタックサポートと構成管理ツール『Ansible』を組み合わせれば、HAクラスタ導入の手間を削減できる」という。AnsibleはRed Hatが開発したサーバ構成管理ツールだ。サーバを立ち上げる際に、設定ファイルに従いソフトウェアのインストールや設定を自動実行する。ちなみにOSS版とは別にRed Hatのサポートが付く商用版がある。

 サイオステクノロジーは同社のブログで、LINBIT クラスタスタックサポートとAnsibleを組み合わせたHAクラスタの構築例を紹介している。概要は以下の通り。

HAクラスタの構築例画像LINBIT クラスタスタックサポートとAnsibleを組み合わせたHAクラスタの構築例

 この例ではOSS版のAnsibleを利用し、本番サーバ1台(an-node1)、待機系サーバ2台(an-node2、an-node3)の3台のHAクラスタを構築する。Ansibleを動かすサーバ(esサーバ:Ansible Host)が別途必要なので必要なサーバは4台になる。

事前準備

 LINBIT クラスタスタックサポートを入手する。サイオステクノロジーのWebページでアカウントを申請することでデモ版を無料で入手できる。GitHubに公開されている専用の「Ansible Playbook」をダウンロードする。Ansible Playbookは自動化に必要な情報や設定をYAML形式で記述した作業手順書だ。

 次に4台の物理サーバ(もしくは仮想サーバ)を用意し、OSをインストールする。サーバ間の通信用にSSHも設定する。Ansible HostにAnsibleをインストールし、ダウンロードしたAnsible Playbookを配置する。設定ファイル(hosts.ini)に各サーバのIPアドレスを記載する。

Ansibleの実行

 Ansible HostでAnsibleを実行(ansible-playbookコマンドを実行)する。AnsibleはAnsible Playbookに従って3台のサーバに対し、DRBD、Pacemaker、Corosyncをインストールし、セットアップする。これだけでHAクラスタは構成される。後は正常に動作するかどうかを確認すればいい。

 サイオステクノロジーによると「今回の構成を手作業で実現すると11工程必要だ。だが、Ansibleなら5工程で済む」という。

画像手作業なら11工程必要。だが、Ansibleなら5工程で済む

 「最も大きな違いは、各サーバにパッケージをセットアップする作業を自動化していることだ。例のように数台のサーバであればそれほど気にならないかもしれないが、サーバ数が増えれば増えるほどその影響は大きくなる。Ansibleによる作業の自動化は工程の削減だけではなく、人為的なミスの抑制という面でも大きなメリットだ」

企業が安心してOSSを利用できるサポート体制

 Ansibleを組み合わせればHAクラスタの構築を効率的に実施できる。「適材適所でツールをうまく組み合わせれば、OSS活用のハードルを大きく下げられる」とサイオステクノロジーはいう。

 サイオステクノロジーが提供しているLINBIT クラスタスタックサポートには、HAクラスタ構築支援の他に、不明点の問い合わせや問題解決の支援なども含まれる。

 「顧客環境の障害の状況、設定ファイル、ログなどの情報を取得し、それらをサイオステクノロジーが解析し、問題を解決する。もしサイオステクノロジーで解決できない問題が発生した場合はLINBITの開発部隊に連携して対処する。企業が安心してOSSを利用できるよう、しっかりとしたサポート体制を整えている」

 システムの可用性向上や安価なDRの実現を考えている企業にとってLINBIT クラスタスタックサポートは有効な選択肢だろう。Ansibleと組み合わせたHAクラスタの方法であれば構築も簡単だ。まずは無料でダウンロードし、その実力を試してみてはいかがだろうか。

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スプラ 帽子 一覧k8 カジノWindows Updateの「開始と再起動の期限」をコントロールする新しいポリシーの使い方仮想通貨カジノパチンコ豊橋 パチンコ 店

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四季 報 海外k8 カジノ 「企業ユーザーに贈るWindows 10への乗り換え案内」のインデックス

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「2019年6月の累積更新プログラム」で追加された新ポリシーとは?

 Windows Updateによる継続的な更新は、デバイスの場所にかかわらず、セキュリティや安定性を維持するために重要です。しかし、テレワーク対応などのために社外に持ち出された会社所有のデバイスは、企業内ネットワークに接続されている場合とは異なり、設定された管理タスクがスケジュール通りに実行されない可能性が高くなります。

 Windows Updateの自動更新がスケジュール通りに実行されないと、デバイスを起動した直後に品質更新プログラムや機能更新プログラムのダウンロード、インストール、再起動が始まってしまい、結果としてすぐに業務を開始できずに、生産性が著しく低下することが予想されます。

 多くの企業では、「Windows Server Update Services(WSUS)」や「Windows Update for Business(WUfB)」の延期設定を用いて、デバイスの自動更新をスケジュールしているでしょう。「Windows 10」のバージョン1709以降では、これらのスケジュールされた自動更新と組み合わせて、対応期限を強制できる新しいポリシー設定が利用可能になっています。

 以下のMicrosoftの公式ドキュメントによると、新しいポリシー設定はWindows 10 バージョン1709以降に対して「2019年6月」に追加されたと説明されています。筆者が確認したところでは、Windows 10 バージョン1903からは、最初からこのポリシーに対応済みです。Windows 10 バージョン1709~1809に対しては、2020年6月までの累積更新プログラムで追加されたようです。

更新プログラムの対応期限の強制(Microsoft Docs)

 新しいポリシー設定は、「コンピューターの構成\管理用テンプレート\Windows コンポーネント\Windows Update」にある「自動更新と再起動の期限を指定する」です(画面1)。

画面1画面1 Windows 10 バージョン1709以降で利用可能な「自動更新と再起動の期限を指定する」ポリシー

 このポリシーは「自動更新を構成する」ポリシーのスケジュールやWUfBポリシーの延期設定とともに利用されることが想定されたもので、スケジュールされた更新を開始するまでの日数(最大30日)を品質更新プログラムと機能更新プログラムのそれぞれに設定できます。

 また、ダウンロードとインストールが完了し、再起動待ちになった状態から自動的に再起動するまでの猶予期間(最大7日)も指定できます。なお、このポリシーの設定はアクティブ時間に関係なく再起動が実施され、以下の4つのポリシーよりも優先されます。

更新プログラムをインストールするための自動再起動の期限を指定する更新プログラムのための再起動猶予期間を移行および通知するスケジュールを指定しますスケジュールされた時刻に常に自動的に再起動するスケジュールされた自動更新のインストールで、ログオンしているユーザーがいる場合には自動的に再起動しない新しいポリシーのユーザーエクスペリエンス

 新しいポリシーは「Windows Updateのすべての機能へのアクセスを制限する」ポリシーなどと組み合わせて管理者が完全にWindows Updateの設定をコントロールし、ユーザーによる更新操作を行わせない設定とともに展開することが適しています。

 例えば、WUfBポリシーで品質更新プログラムの受信を7日延期し、さらに「自動更新と再起動の期限を指定する」ポリシーで品質更新プログラムを3日、自動的な再起動を3日猶予するように構成した場合はどうなるでしょうか。

#CmsMembersControl .CmsMembersControlIn {width:100%;background:url(https://image.itmedia.co.jp/images/spacer.gif) #DDD;opacity:0.05;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(Enabled=1,Style=0,Opacity=5);z-index:1;}続きを閲覧するには、ブラウザの JavaScript の設定を有効にする必要があります。仮想通貨カジノパチンコau 電気 還元

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alienware sd カード スロット 米Microsoftは8月23日(現地時間)、次期モバイルOS(コードネーム:Mango)向けのアプリのApp Hubへの登録受付を開始したと発表した。

 同社は前日、Mango向けアプリのチェックに必要な「Windows Phone SDK 7.1」のリリース候補(RC)を公開した。

 登録受付開始を告知する公式ブログでWindows Phone Marketplaceのシニアディレクターを務めるトッド・ブリックス氏は、現在Windows Phone Marketplaceでは約3万本のアプリが提供されていると語った。5月の発表では1万3000本だった。

 米AppleがApp Storeで提供するiOSアプリ数は42万5000本(7月19日の発表)、米GoogleがAndroid Marketで提供するアプリ数は25万本以上(Nielsenの資料より)だ。

 日本では25日にKDDIが初のWindows Phone 7.5端末「IS12T」を発売する予定だ。

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押忍 番長 パチンコ 保留 SANS Internet Storm Centeは、米AppleのノートPCのバッテリーに通常とはかなり“違う”種類の脆弱性があることが分かったと7月23日のブログで伝えた。

 SANSによると、AppleのノートPCのバッテリーはファームウェアにデフォルトのパスワードがかけられていることが判明したという。攻撃者がこのパスワードを使えば、バッテリーのファームウェアや設定を変更したり、バッテリーを破壊したりできてしまう恐れがあるほか、マルウェアに感染させることも可能になるはずだとSANSは伝えている。

 この問題を7月22日付のブログで報じたForbesは、脆弱性を発見した研究者のチャーリー・ミラー氏の話を引用し、バッテリーを過熱させて出火させたり爆発させることもできる可能性に言及している。

 ミラー氏が所属するセキュリティ企業のAccuvantは、同氏が米ラスベガスで開かれるセキュリティカンファレンス「Black Hat USA 2011」で8月4日に、「バッテリーファームウェアハッキング」についてプレゼンテーションを行うと発表した。「バッテリーの充電を管理するチップ上で設定やファームウェアを変更することができてしまう脆弱性」について発表する予定だという。

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デジタル 法定 通貨連載目次

pingコマンドでネットワークのトラブルシューティング

対象OS:Windows 8.1/Windows 10/Windows Server 2012/Windows Server 2012 R2/Windows Server 2019/Windows Server 2016

■記事内目次

pingコマンドとはpingの仕組みpingコマンドの基本的な使い方pingに対する応答がない場合は?pingの引数におけるIPアドレスとホスト名の指定方法pingを使ってネットワークをチェックするネットワークインタフェースやドライバのチェックループバックテスト「ping 127.0.0.1」ローカルIPテスト「ping <自分のIPアドレス>」ルーティングなしの通信テスト「ping <LAN上のPC>」ルーティングありの通信テスト「ping <ローカルネットワーク以外のIPアドレス>」名前解決のテスト「ping <名前>」一般的な通信テスト「ping <インターネット上のサーバ>」pingコマンドとは

 「ping」コマンドは、TCP/IPネットワークにおける最も基本的なツールであるとともに、最も有用なツールの1つでもある(本来pingは「ピン」と読む。ただ、日本では「ピング」と読むのが一般的なようだ)。さまざまな使い方がある中で、一般的には、通信相手が「生きているかどうか」を調べたり、相手までのネットワークの経路が正しく設定され、通信が行える状態になっているかどうかを確かめたりするために使われる。本Tech TIPSでは、ネットワーク管理者の強い味方、pingの基本的な使い方についてまとめておく。

pingの仕組み

 pingコマンド(実体はping.exeファイル)は、「ICMP(Internet Control Message Protocol)」の「echo request/echo reply」メッセージを使った、単純なパケットの通信テストプログラムの1つだ。TCP/IPネットワークでは、IPやTCP、UDPプロトコルのパケットにさまざまな情報を載せてホスト間で通信をしている。その通信中にエラーが起こった場合、ICMPという補助的なプロトコルを使って、エラーを伝えることになっている。echoはICMPでサポートされている機能の1つであり、echoの引数として受け取ったデータをそのまま送信元へ送り返すという動作をする。

基礎から学ぶWindowsネットワーク「TCP/IPプロトコルを支えるICMPメッセージ」

 これはパケットを送り返すだけの単純な機能である。だが、これが動作するということは、IPアドレスが正しく割り当てられ、かつ途中の経路(ルーティング情報)などが正しく設定され、動作しているということを意味している。途中で不通になっていると応答が返ってこないからだ。

 pingコマンドは、このecho機能を使って、パケットの平均応答時間を測定したり、ネットワーク経路のテストをしたりするためのコマンドである。どんなシステムでも、TCP/IPのプロトコルスタックが起動していて、IPアドレスが割り当てられ、それが正しく動作していれば、このICMPのecho機能は必ずサポートされていることになっている。

pingコマンドの基本的な使い方

 引数なしでpingを実行するとpingのヘルプが表示される。Windows OSのバージョンによってサポートされている機能やオプションはいくらか異なる。それでも、pingコマンドの最も基本的な使い方は、次のように、引数として通信相手のIPアドレスやホスト名を指定して起動する、というものである。

ping <宛先PC>

 例えばmicrosoft.comというドメインにある、wwwというホストに対してpingを実行するには、次のようにする。

C:\>ping www.microsoft.com

 これを実行すると、Windows OSのpingコマンドは、デフォルトでは、32bytesのデータ部(データ内容は単なるASCII文字列)を持つICMP echoパケットを4つ生成して、1秒おきに指定された宛先に対して送信する。そして、そのホストからのecho応答メッセージを受信すると、以下のように、応答を受け取るまでの所要時間や、その平均時間などの情報を表示する。

pingコマンドの実行例pingコマンドの実行例pingは、指定されたホスト(IPアドレスか名前で指定する)に対して、ICMPのechoメッセージを送り、それが送り返されてくるのを待つコマンド。応答があれば、通信相手や、そこまでの経路が「生きている」ことが分かる。また、往復時間からネットワークの混雑度もある程度分かる。応答がなければ、通信相手がダウンしていたり、途中の経路設定が正しくなかったりなど、さまざまな問題が発生していることになる。

 最後に表示されている統計値の意味は、4回パケットを送った結果、4回応答を受け取り(パケット喪失率は0%)、その応答時間は最小3ms、最大6ms、平均4msであった、という意味である。

 たとえローカルのLAN上であっても、最初の1回はARPコマンド要求のために若干遅くなることがある(ARPについては別記事参照)。そのため、遅延速度を(より正確に)測定したければ、同じpingコマンドをもう1回実行するとよい。コマンドプロンプトで[↑]キーを押して直前のコマンドを呼び出し、そのまま[Enter]キーを押せば簡単に再実行できる。

 ネットワーク(TCP/IPプロトコル)が正しく構成されているかどうかを調べるには、このように、相手からpingの応答が戻ってくるかどうかで判断する。

 通信相手がアクティブであるかどうか、そこまでのネットワーク経路が正しく「生きている」かどうかは、「~~ からの応答:」の行があるかどうかで判断できる。

 pingの結果からは、次のようなことが分かる。

ネットワークの到達可能性――応答が1つでも返ってくるなら、相手先との通信経路が正しく設定されているネットワークの遅延時間――応答(ラウンドトリップ)時間から判断できる。遠くにあるホストほど遅くなる。Windows OSのpingコマンドでは、1ms以下だと「時間 <1ms」と表示されるネットワークの混雑度――応答が遅い、喪失率が0%でない、応答時間のばらつきが大きい、などの傾向があるなら、ネットワークがかなり混雑している

 なお、応答結果に含まれる「TTL(Time To Live)」は、相手側からこちらへpingの応答が戻ってくるまでに何台のルータを通過したかを表す数値(ホップ数)である。上の実行例で「TTL=54」となっているのは、初期値の64(推測)から始まって(初期値は255や128、64など、システムによって異なる)、10台ほど経由して戻ってきたと考えられる(ルータを1台通過するごとに1つ減る)。正確にはtracertなどで確認すること(Tech TIPS「Windowsのtracertでネットワークの経路を調査する」参照)。

 これ以外にも例えば、pingを繰り返し実行してシステムの死活管理を行ったり、より大きなサイズのデータを送信してネットワークのMTUサイズや帯域(の概算)を調査したりするなど、多くの使い道があるコマンドである。

Tech TIPS「pingを繰り返し実行させる」Tech TIPS「pingでMTUサイズを調査する」Tech TIPS「pingでネットワークの速度を調査する」pingに対する応答がない場合は?

 pingを実行しても、相手からの応答がなければ次のように表示される。

pingに応答しないホストの例pingに応答しないホストの例pingに対して(想定した時間以内に)応答がない場合は、このように「要求がタイムアウトしました。」と表示される。

 「要求がタイムアウトしました。」は、ICMPの応答を指定された時間内に受け取ることができなかったということを表している。ただしデフォルト待ち時間は1秒(1000ms)なので、インターネット上の宛先を調べる場合は、次のように「-w 5000」などというオプションを使って(待ち時間は1/1000秒単位で指定する)、応答待ち時間をもう少し長くして調べる必要があるだろう。

C:\>ping -w 5000 www.example.co.jp ……各応答を5秒待つ指定

 「要求がタイムアウトしました。」ではなく、次のようなメッセージが表示されることもある。

同一LAN上の存在しないホストに対してpingを実行した場合の例同一LAN上の存在しないホストに対してpingを実行した場合の例この例では、10.20.2.107から(ネットワークアドレスは10.20.2.0/24)、存在しない10.20.2.123というIPアドレスに対してpingを実行している。pingの送信に先立って行われるARPプロトコルに対する応答がないので、自分自身から「宛先ホストに到達できません。」というエラー応答が返ってきているように表示される。

 存在しないIPアドレスに対してpingを実行した場合にこのようなメッセージが表示されることが多いが(システムやファイアウォールの設定などによって異なる)、指定した相手からの応答がないという点では同じである。

 応答パケットが戻ってこない原因には、さまざまな理由が考えられる。

通信相手がダウンしている通信相手がpingパケットの送受信を禁止している(許可していない)経路途中にあるいずれかのルータがパケットを正しく中継していない経路途中のファイアウォールもしくはルータでpingパケットの送受信や中継を禁止している

 正確な原因を突き止めるには、もう少し順序立ててpingを使う必要がある。それには、pingを実行するシステムに近い方から順に応答があるかどうかを調べていけばよい(具体的な手順は後述する)。遠くの方のノード(ホスト)から調べるよりも、素早くトラブルの場所を特定できる。

pingの引数におけるIPアドレスとホスト名の指定方法

 ところでpingの宛先にホスト名やFQDNなどを使う場合、その名前の指定が間違っていると次のようなエラーが表示される。

名前解決が失敗する場合の例名前解決が失敗する場合の例DNSによる名前解決ができない場合は、このようなメッセージが表示される。名前解決が失敗しているのと、pingに応答がないことは全く別の事象である。正しいトラブルシューティングのためには、この2つをきちんと区別して対処すること。

 相手から応答が戻ってこない場合と表示が異なることに注意してほしい。

 この「ホスト ~~ が見つかりませんでした。」というメッセージは、「名前解決(名前からIPアドレスを求めること)」が失敗したことを表している。

 この原因は次のように幾つか考えられる。

pingの引数で指定したホスト名やドメイン名が間違っている(ネットワークインタフェースに付けた)IPアドレスなどの設定が間違っているDNSサーバやWINSサーバの設定が間違っているDNSやNBTの名前解決が何らかの原因でうまく動作していない(サーバのIPアドレス設定のミス、経路途中のルータやファイアウォールなどでブロックされている、など)

 他にもさまざまな要因が考えられるため、簡単に特定することはできない。せっかくpingを使ってトラブルシューティングを行おうとしているのに、これではさらに話が面倒になるだけだ。このような問題を避けるため、名前解決に失敗した時は、nslookupコマンドなどを使ってIPアドレスが取得できるかどうかも確認しよう。

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贈り物 バイブル 2020k8 カジノ 「AI・機械学習の独学リソース」のインデックス

パチンコ line連載目次

 機械学習やディープラーニングを学んでいると、その内部の仕組みは計算式なので、やはりどこかしらで数式が出てくる。そこで数学の必要性を感じて本格的に学び始めるという人も少なくないだろう。

 では、どのレベルから、どんな本で学べばよいのだろうか。これはケースバイケースで、あなたが大学生であれば大学レベルの本からスタートすればよいだろうが、大学から遠ざかって5年以上たつような社会人であれば、数学をもう少し基礎的なところから復習した方がいいかもしれない。

 また、数学に10年以上のブランクがある場合、中学レベルの数学から部分的に記憶が欠落しているかもしれない。数学は積み上げ型の学問なので、一部の知識が欠落していると、その上位の数学で躓(つまず)いてしまう。よって本来であれば、中学数学から地道に学び直した方がいいのだろうが、さすがに学習範囲が膨大すぎて簡単には実行できないだろう。

 多くの社会人にとってまずは、中学~高校1年生レベルの数学知識があることを前提として、機械学習やディープラーニングに必要な部分の数学だけを限定的に学ぶのが一番効率がよいと思われる。そういったレベル感に役立つ本やネット上のコンテンツは多数ある。そこで本稿では、社会人で数学は忘れてしまったレベル感の人に役立ちそうなオススメの本を、特に日本語の書籍(単行本や電子書籍)に絞って紹介していく。

図1 本稿で紹介する本の一部図1 本稿で紹介する本の一部

 ※なお以下で紹介する本は、筆者が所有しているか、図書館で借りて一読したか、本屋さんで一通り目を通しただけの書籍が対象である。筆者が知らないものの優良な書籍もあると思われるので、その点はあらかじめご了承いただきたい。

 本の紹介に入る前に、「機械学習やディープラーニングでは、どんな数学が必要なのか」を筆者なりに示しておきたい。

機械学習/ディープラーニングに必要な数学とは

 ディープラーニングは機械学習の一分野であり、それに使われる数学範囲もより狭い。数学を学ぼうとしている人なら知っていると思うが、ディープラーニングでは、

微分の基礎+偏微分線形代数の基礎(できれば)統計学の基礎

という3分野の数学を学ぶ必要があるとされている。これらはあくまで(機械学習全般ではなく)「ディープラーニング」を実装するのに最低限、必要とされるものだ。より高度な内容を扱ったり、機械学習全般に手を広げたりすると、当然これだけでは足りなくなる。よって、まずは上記の3分野を中心に基礎的な数学をマスターし、これら以外の数学項目が必要になった段階でその数学項目を学んでいくようなイベント駆動型の方針で数学を学んでいくとよいのではないかと思う。

最初に習得したい数学分野

 ディープラーニングだけでなく機械学習全般を含めて数学を学ぶのであれば、あくまで筆者の経験に基づくもの(※必要な数学項目を完全に網羅しているわけではなく思い付いたものだけ)であるが、以下のような分野/項目の数学を習得することをお勧めする(凡例: ◎ 必修、○ 習得が望ましい、△ できれば習得)。

数と式:◎ 数(自然数/整数/有理数/無理数/実数/複素数)と定数と変数 → あらゆる場面で使う◎ 平方根と累乗/累乗根 → 例えば活性化関数などさまざまな計算で使う◎ 連立方程式 → さまざまな計算で使う○ 集合 → 例えば条件付き確率などで使う数列:◎ 総和 → 例えば回帰分析やニューラルネットワークなどさまざまな場面で使う△ 総乗 → 例えばベイズ統計などで使う△ 順列と組み合わせ → 確率論などで使う関数:◎ 2次関数/n次関数 → さまざまな計算で使う○ 指数関数 → 活性化関数(例:シグモイド関数)などで使う○ 対数関数 → 損失関数(例:交差エントロピー誤差)/評価関数(例:LogLoss)などで使う△ 三角関数 → コサイン類似度やデータセット(例:Sin波)などで使う微分・積分:◎ 極限/常微分 → 偏微分の基礎となる◎ 偏微分/全微分 → 損失関数/目的関数の最適化(例:誤差逆伝播法)などで使う○ 初等関数(対数関数や三角関数など)の微分 → 活性化関数の微分(例:ソフトマックス関数の導関数)などで使う◎ 合成関数の微分(=連鎖律) → ニューラルネットワークの誤差逆伝播法などで使う△ ヤコビ行列(偏微分を行列として並べたもの) → 機械学習ライブラリ(ソフトマックス関数などで主に内部計算用)などで使う△ 積分の基礎 → 確率の計算(例:確率分布の面積)などで使う線形代数:○ ベクトル → ノルム(例:正則化)やコサイン類似度などで使う○ ベクトル同士の和/定数倍/内積 → ベクトルの計算で使う◎ 行列/テンソル → 複数の値や変数をまとめて扱う機械学習の演算全般で使う◎ 行列同士やベクトルとの和/定数倍/積 → 行列&ベクトルの計算で使う◎ 単位行列/逆行列/転置行列 → 行列の計算で使う△ 固有値と固有値ベクトル → 主成分分析(PCA)などで使う確率・統計:○ 平均/分散/標準偏差/期待値 → データの前処理や評価などで使う○ 共分散と相関係数 → 相関関係を調べるときに使う○ 確率分布 → パラメーターの初期化や正規化などで使う○ 条件付き確率/ベイズの定理 → 強化学習やベイズ推定などで使う△ 最尤推定/MAP推定/ベイズ推定 → パラメーターの推定などで使う

 上記の箇条書きでは微分と線形代数を重要視しているが、機械学習エンジニア視点に基づく場合である。データサイエンティスト視点で見ると、微分と線形代数よりも統計学方面の知識の方が重要になる(と筆者は考えている)。これは機械学習がデータから予測することに主眼を置くのに対し、データサイエンスはデータからインサイト(洞察)を得ることに主眼を置くためである。

知っておいて損しない、数学の便利ツール、7選

 数学を学ぶモチベーションが湧きやすいように、上記の箇条書きでは「機械学習のどんな場面で活用されるか」を簡単に説明することで各数学項目の有用性を示した。ただしそれでも「これって何の役に立つのか」がうまくイメージできないという人もいるかもしれない。そんな人のためにもっと汎用(はんよう)的な活用例で、(筆者が機械学習エンジニア視点で考える)「知っておいて損しない、数学の便利ツール、7選」を紹介しておこう。下記の活用ポイントを意識すると、数学ががぜん有用なものと感じられるのではないだろうか。

三角関数: 三角形の辺と辺の比から「長さ」(=点と点の「距離」)を求めたいときに役立つ。また、微分がシンプルで扱いやすいので便利微分: 接線の「傾き」(=ある瞬間での変化率)を求めたいときに役立つ積分: 関数が描く曲線によって囲まれる部分の「面積」を求めたいときに役立つ線形代数(行列/テンソル): データを「まとめて計算」したいときに役立つ指数: 微少な数値~天文学的に巨大な数値(=極端に桁数の違う数値)を「短い数値表現にして扱いやすく/比較しやすく」したいときに役立つ対数: 指数と同じ場面で役立つ。また、「複雑な計算をシンプルにして扱いやすく」したいときにも役立つ。例えば数値の掛け算/割り算は、対数では足し算/引き算になるので、コンピューターでの微少~巨大な数値の計算が安定するネイピア数(=オイラー数)e: eを底とする指数や対数(=自然対数)は「微分計算をシンプルにして扱いやすく」したいときに役立つ。例えば(ex)’=exや(loge x)’=1/xになる

 以上、前置きが長くなったが、いよいよ数学の本を紹介する。

機械学習のための「数学」オススメ本図2 お勧めの数学本、3選図2 お勧めの数学本、3選

 本稿に記載した評価ポイントと売れ筋ランキングは、2021年3月13日時点のAmazon.co.jp(単行本)に掲載されていた内容を引用したものである。

『最短コースでわかる ディープラーニングの数学』出版日: 2019年4月15日評価: 4.2 / 64件のレビュー、売れ筋ランキング: 1万4045位

 前半は数学の教科書パートとなっている。教科書パートでは、前述した「最初に習得したい数学分野」をおおよそカバーしており、なおかつ図も多く分かりやすい。

 欠点としては教科書パートの例題や演習問題が少ないように思う。数学は繰り返し自分で問題を解きながらでないとなかなか身に付かない(という印象を筆者は持っている)。本当の実力を付けるには、応用パターンも含めた問題集も欲しいところだが、適切な問題集もないので、これだけでマスターできるかどうかは疑問に感じている。

 後半は数学の実践活用パートとなっている。線形回帰やロジスティック回帰、ニューラルネットワークの数学を一通り学べるので、「ディープラーニングの数学」そのものを学びたい人に役立つだろう。

『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』出版日: 2018年2月24日評価: 3.7 / 68件のレビュー、売れ筋ランキング: 9万1640位

 最初の3分の2が教科書パートとなっている。教科書パートでは、数学項目の見出しが、常にページの先頭から始まっており、ページをぱらぱらとめくって項目を探しやすい。数学項目をちょっと調べたいときなどで、辞書的に使えるだろう。手元に置いておきたい本である。また、例題や演習問題も比較的多めなのは評価できる。

 欠点としては、ページ内にきれいに収めるためというのもあるだろうが、「一部で説明が不十分」「説明にムラがある」との評価コメントがAmazonレビューなどで散見されることだ。あくまで既に数学知識を持っている人が、手元で確認するための本ということになるかと思う。

 残りの3分の1が実践活用パートとなっている。線形回帰や、自然言語処理の初歩、ニューラルネットワークの数学を一通り学べる。

『統計学が最強の学問である[数学編]』出版日: 2017年12月21日評価: 3.7 / 38件のレビュー、売れ筋ランキング: 11万1967位

 「統計学」と書かれているが、最終的に説明されているのはニューラルネットワークの数学である。ただし、この本には教科書パートはなく、数学を本格的に学べる本ではない。ニューラルネットワークで使われている数学を文章説明で読む形になる。

 例えばカフェで読書する際は、前述の2冊よりも断然にこの本がお勧めである。実際に筆者も勉強というよりも、「趣味の教養」的な形でこの本を読むことが多い。特に文系出身など数学に苦手意識がある人は、文章で読めるこの本からニューラルネットワークの数学になじむのもアリだと思う。

 欠点としては(Kindleではなく単行本の場合)字が小さいことである。

その他の「数学」本

 上記の3冊をまずはお勧めする。とはいえ、万人に合う本などない。自分の数学レベルに応じて、書き方や見た目の好みに応じて、TPO(カフェで読むなど)に応じて、自分にとってベストな1冊を選べばよいだろう。

 これら以外にも機械学習のための「数学」本はたくさんある。以下では追加の8冊を箇条書きで短く紹介しておく。

図3 数学本、8選のうちの3冊図3 数学本、8選のうちの3冊『機械学習のエッセンス』の「第3章 機械学習に必要な数学」【2018年9月21日】→ 線形代数のパートが充実。特に数学を復習したい人に向いている。『機械学習を学ぶための基礎数学』【2020年8月15日】→ Kindle版のみ。全ページが教科書パートで、数式が多く文章解説が少ない非常に真面目な内容で、取り扱う範囲も比較的広い。数学に自信がある人向け。『文系プログラマーのためのPythonで学び直す高校数学』【2019年3月18日】→ Pythonプログラミングと数学を結び付けたい人にお勧め。ただし高校数学の基本部分が対象であり、必要な数学知識の全部がそろうわけではない。『文系プログラマーだからこそ身につけたいディープラーニングの動きを理解するための数式入門』【2020年8月26日】→ ディープラーニングで使われている数式が学べる。逆にいうと、教科書パートがなく、数学自体を学ぶ本ではない。『やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん』【2017年9月20日】『やさしく学ぶ ディープラーニングがわかる数学のきほん』【2019年7月31日】→ 末尾の付録として教科書パートも短くあるものの、あくまでディープラーニングで使われている数式を学ぶための本。ある程度の数学知識がある人向け。『ディープラーニングがわかる数学入門』【2017年3月28日】→ これも教科書パートがない。ディープラーニングにおける数学の使い方を解説した本。Excelを使って計算内容を確認できる。『Pythonで動かして学ぶ! あたらしい数学の教科書 機械学習・深層学習に必要な基礎知識』【2019年9月17日】→ 目次は教科書的になっているが、タイトルにもあるようにPythonで数学のコードを書くことが学べる本。数学自体が学べる教科書ではない。機械学習のための「数学」ネットコンテンツ

 本稿では、機械学習/ディープラーニングのための数学「本」を紹介してきたが、本以外にも「無料のネットコンテンツ」で有用なものも幾つかあるので紹介しておこう(※あくまで筆者が知っている範囲なので、もっとよいコンテンツもあるかもしれない点をあらかじめご了承いただきたい)。

「AI・機械学習の数学入門 ― 中学・高校数学のキホンから学べる – @IT」

 (編集担当なので)手前みそになって恐縮だが、全編が教科書パート(+応用例)となっており、数学自体が学べる。例題と練習問題を備えており、これを繰り返し学習するだけで数学の知識が定着するように工夫されている。

 また応用例の題材として、平方完成、重心、線形回帰/重回帰分析、ニューラルネットワークの一部なども説明している。これまでに紹介した書籍と比較しても遜色(そんしょく)ない内容ではないかと思う。また一部の解説で理解の助けとなるよう動画も無料提供している。

 ただし対応している数学範囲に足りていない部分がまだある(※対数や積分、より高度な線形代数などを番外編として不定期に追加予定)。

「脱ブラックボックスコース ― キカガク(eラーニングプラットフォーム)」

 Udemyで定評があったキカガクによる「脱ブラックボックス」講座(動画)が今は無料で視聴できる。教え方がお世辞抜きにうまいので、特に数学が苦手な人にお勧めしたい。

「機械学習に使われる数学 – ディープラーニング入門:Chainer チュートリアル」「機械学習に必要な数学の基礎 – メディカルAI専門コース オンライン講義資料」

 Chainerチュートリアルは、かつてディープラーニングを学ぶ人によくお勧めされていたコンテンツで、Preferred Networksだけでなくキカガクが制作に協力したようである(メディカルAI専門コースも同様)。Chainer自体は開発がストップしているものの、そのチュートリアルに含まれる数学に関する内容は分かりやすくて有用である。

 ただしディープラーニングの数学範囲に特化しているのが欠点になるだろう。

地道に時間をかけて基礎から数学を学びたい人へ

 取りあえず、上記の中からまずは1冊(もしくは1コンテンツ)を学んでみるとよい。その後は、機械学習やディープラーニングを実践しながら、少しずつ数学力を身に付けていけばよい。では、どんな数学本があるのか。これについて、最後に紹介しておきたい。レベルに応じて探せるように、大学数学レベル→高校数学レベル→中学数学レベル+統計学の順で紹介する(※通常は高校数学レベルくらいから学べばよい)。あくまで筆者が優良と考える代表的な本であるので、実際に購入する際は自分に合ったものを探して判断することをお勧めする。

#CmsMembersControl .CmsMembersControlIn {width:100%;background:url(https://image.itmedia.co.jp/images/spacer.gif) #DDD;opacity:0.05;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(Enabled=1,Style=0,Opacity=5);z-index:1;}続きを閲覧するには、ブラウザの JavaScript の設定を有効にする必要があります。仮想通貨カジノパチンコau pay 登録 の 仕方