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シンフォギア 2 実機 価格k8 カジノ 見直しの機運が高まる既存のネットワーク/セキュリティ

パチスロ 未来日記 無限 企業のITシステムは長年にわたって、本社オフィスはもちろん、WAN回線で接続された支店や工場、営業所のトラフィックもいったんデータセンターに集約し、業務アプリケーションに接続する形を取ってきた。インターネットへの接続もその延長で、境界部分にプロキシサーバやセキュリティゲートウェイを設置し、制御をかけた上でアクセスを許可してきた。

 これは、働く場所とシステムの物理的な位置が一致していた時代には分かりやすい、シンプルな構成だったといえるだろう。

ALTヴイエムウェア マーケティング本部ソリューションプロダクトマーケティングマネージャー 林超逸氏

 だが、オンプレミスからクラウドへの移行、そして新型コロナウイルス感染症(COVID-19)対策として急激に高まったテレワーク需要によって、従業員が働く場所も、アプリケーションやデータの置き場所も変化した。これに伴い「ほとんどの企業で、ネットワークとセキュリティの構成をいま一度見直そうという機運が高まっている」と、ヴイエムウェアの林超逸氏(マーケティング本部 ソリューションプロダクト マーケティングマネージャー)は指摘する。

 その解決の糸口となるのが、クラウドを前提としたネットワーク/セキュリティを実現する「SASE」(Secure Access Service Edge)という考え方だ。

いずれ限界を迎える既存のネットワーク/セキュリティ構成

 例外的に許可していたときとは異なり、新型コロナウイルスの感染拡大による影響を受けたこの1年において、全社的にテレワークを導入し、VPN(仮想プライベートネットワーク)経由で自社システムにアクセスしたり、「Zoom」をはじめとするWeb会議システムを使い始めたりする企業が増加した。いわゆる「ニューノーマル」が働き方にも影響を及ぼし始めている。

 このようにしてオンプレミスの本社/データセンターと拠点を結ぶWAN回線、そしてデータセンターからインターネットやクラウドを結ぶ回線を流れるトラフィックが急増した結果、「回線が重くてアプリケーションのパフォーマンスが落ち、業務に支障が出てしまう」「Web会議の音声が途切れてしまう」といった課題を抱える企業が増加してきている。通信コストが増加する一方で、ユーザーエクスペリエンスが低下してしまっているのだ。

ALTヴイエムウェア ネットワーク&セキュリティ事業部ネットワーク&セキュリティ技術統括部統括部長 大平伸一氏(写真は2019年に撮影、本記事取材はリモートにて実施)

 ヴイエムウェアの大平伸一氏(ネットワーク&セキュリティ事業部 ネットワーク&セキュリティ技術統括部 統括部長)によると、こうしたネットワークのパフォーマンス問題は、実はテレワークが急増する以前から徐々に浮上していたという。

 「『Windows 10』は、それ以前のWindowsに比べて、1台当たりが消費するセッション数が圧倒的に増えている。このため、ネットワーク帯域に余裕があってもセッション数が上限に達し、プロキシサーバやファイアウォール、VPN機器の増強を余儀なくされた結果、企業の過剰なコスト増につながっている」(大平氏)

 たとえこの先感染症が収束し、オフィスで業務を遂行するスタイルに戻ったとしても、本社やデータセンターとインターネットをつなぐ回線が徐々に食いつぶされつつある問題は残るだろう。Windows 10の定期アップデートだけでなく、「Microsoft 365」といったSaaS(Software as a Service)の利用が拡大すれば、帯域もセッション数もさらに圧迫されることになる。たとえ回線を増強しても、新たなクラウドサービスを利用すればまた帯域が不足するといった具合に、終わりのない投資になる恐れがあるのだ。

 もう一つ、深刻な問題がある。リモートからアクセスしてくる端末のセキュリティだ。「従来型の構成では、ファイアウォールやIDS(不正侵入検知システム)/IPS(不正侵入防止システム)をインターネットとの境界に置き、外側の危険なネットワークから内側を守っていた。しかし、従業員の働く場所がオフィスの外側になったことで、この境界型防御が意味をなさなくなってきている」(大平氏)。ニューノーマルな時代には、ネットワーク面はもちろん、セキュリティ面から見ても、従来のアーキテクチャのままではいられないことは明白だ。

グローバルな足回りをベースにSASEに必要な機能を包括的に提供

 こうした課題への“解”として注目を集めているのが、Gartnerが提唱したSASEというコンセプトだ。クラウドベースでネットワークをサービスとして柔軟に提供する「SD-WAN」の他、従来のVPNに代わる「ゼロトラストネットワークアクセス」(ZTNA)やクラウド型のプロキシサービス「セキュアウェブゲートウェイ」(SWG)、クラウドへのアクセスを可視化し制御する「Cloud Access Security Broker」(CASB)、ゼロトラストセキュリティといった概念を包括したソリューション群だ。

 「Any Cloud, Any Application, Any Device」というビジョンを掲げ、あらゆるユーザーやデバイスが場所を問わず、あらゆるクラウドやアプリケーションを利用できる環境の実現を目指してきたVMwareでも、独自のSASEプラットフォームを提供する準備を進めている。

 「あらゆる場所から、あらゆるクラウドを利用するには、ネットワークはキャリア回線やMPLS(Multi-Protocol Label Switching)など下層のネットワークを問わず、オーバーレイで柔軟に、クラウドライクに変わらなければいけないし、PCはもちろん、スマートフォンやルーター、IoT(モノのインターネット)に至るまで、セキュリティをサービスとして保証しなければならない」(大平氏)

 VMwareではこれまでも「ソフトウェアベース」という強みを生かし、SD-WANをはじめとするさまざまなソリューションを提供してきた。そしてSASEが求められるようになった現在、SD-WANをはじめとする既存ソリューションを生かして「Network as a Service」と「Security as a Service」を実現する「VMware SASE」を発表している。「VMware SASEは、ネットワーク通信の最適化とゼロトラストセキュリティによる保護をエッジの各拠点に実現するアーキテクチャ」と大平氏は説明する。

ALTVMware SASEは、VMware SD-WANやVMware Secure Access、VMware NSX Cloud Firewallなどのクラウドのネットワーク/セキュリティをインターネット上のPoP(接続拠点)提供する(出典:ヴイエムウェア)《クリックで拡大》

 VMware SASEは、これまでVMwareがSD-WANで培ってきたクラウドゲートウェイや足回りを生かしていることが特長だ。VMwareでは既に全世界に2700以上のクラウドゲートウェイ、100カ所以上の「VMware SASE PoP」(Point of Presence:接続拠点)を展開している。自社に近い場所からPoPにアクセスし、背後のクラウドサービスと接続することで、遅延の少ない、つまりストレスの少ないアクセスを可能にする。

ALTVMwareは、全世界に2700以上のクラウドゲートウェイと100カ所以上のPoPを展開済み(出典:ヴイエムウェア)《クリックで拡大》

 VMware SASEのもう一つの特長は、SASEに必要な機能を包括的に提供できることだ。インテリジェンスベースのデジタルワークスペースプラットフォームを提供する「VMware Workspace ONE」によって、ゼロトラストセキュリティモデルに基づくアクセス管理機能を提供する他、在宅勤務やテレワークからのリモートアクセス機能をクラウドベースで提供する「VMware Secure Access」といったコンポーネントも含まれている。しかも、一連の機能は、SD-WANオーケストレータから一元的に運用管理できる。

 さらに、エンドポイントセキュリティとEDR(Endpoint Detection and Response)機能を提供する「VMware Carbon Black」と連携することで、アクセスしてきたユーザーや場所だけでなく、マルウェアに感染していないかどうかといったデバイスの状態に基づいたきめ細かいアクセス制御を実現できることもポイントだ。

ALTVMware SASEのアーキテクチャ。ネットワーク通信の最適化とゼロトラストセキュリティによる保護をエッジの各拠点に実現する(出典:ヴイエムウェア)《クリックで拡大》ALTVMware SASEを構成するコンポーネント。SASEに必要な機能を包括的に提供し、一元的な運用管理を実現する(出典:ヴイエムウェア)《クリックで拡大》内から外へのトラフィックだけでなく内部通信にもセキュリティを適用

 VMwareでは前述の機能に加え、企業から外部に向けた通信のセキュリティをチェックする「VMware Cloud Web Security」と、シングルテナントとマルチテナントの両方の展開オプションで、クラウドで提供されるFirewall as a Serviceを実現する「NSX Firewall as a Service」を新たに提供予定である。

 VMware Cloud Web Securityは、パートナーシップを結んだMenlo Securityのテクノロジーを生かしながら、ブラウザ分離によるアンチマルウェアやURLフィルタリング、CASBといったセキュリティ機能をクラウドベースで提供する。

 VMware SASEプラットフォーム向けのNSX Firewall as a Serviceは、「VMware NSX Firewall」が提供するファイアウォールの機能やIDS/IPS、NDR(Network Detection Response)といった機能を内部間トラフィックに適用するものだ。

 「通常のリモートアクセスでは、VPNアクセス時に認証・認可は行っても、そこを流れるトラフィックまでは制御しない。しかし、NSX Firewallの技術をベースとしたNSX Firewall as a Serviceを用いることで、VPN経由でWANを流れるトラフィックや拠点間の通信、いわゆる『East-West』トラフィックも検証し、制御する点が非常にユニークだ」(大平氏)

 これは、最近の巧妙なサイバー攻撃対策として特に有効だ。近年のサイバー攻撃者は、境界のゲートウェイよりも、エンドポイントを狙ってくる。ひとたびマルウェアが侵入すると、端末を足掛かりにして数カ月単位の時間をかけて社内を探索し、侵害範囲を広げ、重要な情報を盗み取っていく。

 大平氏は「こうした内部探索の動きは分かりやすいが、見つけられないことが多い。なぜかというと、そもそも監視していないからだ」と指摘し、VMware NSX Firewallで内部間トラフィックを監視することで侵害に早期に気が付いて、情報漏えいや破壊などを防ぐことができるとした。

大きく変化した「働く環境」に、これまで以上の柔軟性と拡張性を提供

 VMware SASEの重要なコンポーネントである「VMware SD-WAN」は、既にグローバルで幅広い業界に対する導入実績がある。

 ある海外の保険会社では、在宅勤務やテレワークを行う従業員に安定したネットワーク環境を提供するためにVMware SD-WANを採用した。わずか1カ月で5000サイトに対しSD-WANエッジを展開した。話はそれだけでは終わらない。2020年に入って新型コロナウイルスの感染拡大による影響が広がり、在宅勤務をさらに拡大しなければならなくなった際には、たった10営業日で新たに約9000台のSD-WANエッジを展開し、パフォーマンスとセキュリティを保証して業務を継続できるようにしたとのことだ。

 この事例からも、ソフトウェアベースのVMware SD-WANの展開がいかに容易であり、クラウドならではのメリットが生かせるかが分かるだろう。こうしたSD-WAN分野での実績も相まって、多くの企業がVMware SASEに注目し始めているという。

 今後、VMwareではVMware SASEを拡充し続けていく計画だ。引き続きPoPを増強し、日本リージョンでも今後提供する予定となっている。

 将来的にはVMware SASEを、主要なクラウドサービスにまたがる「マルチクラウドインターコネクト基盤」へと成長させる方針だ。単にVMware SASEのPoPを介してネットワークを接続するだけでなく、そこを流れるトラフィックにマルウェアが潜んでいないかどうか、ポリシーに反する不適切なアクセスがないかどうかといったセキュリティチェックを実施し、安全に利用できるようにする。ゆくゆくはPoP間の相互接続も実現し、キャリア回線に縛られないワールドワイドなNetwork as a Serviceの実現も視野に入れている。

 「感染症の影響を背景に、従業員の働く場所が多様化、分散化した。この状況で新たに求められているアプリケーションやデータ、ユーザー間の連携と保護といった要件を満たすために、VMware SASEはクラウドベースのネットワーク、クラウドベースのセキュリティ、ゼロトラストセキュリティなどと統合する形で柔軟性、俊敏性、そして拡張性を提供していく。そして、あらゆる環境で従業員の支援に最適なプラットフォームを提供することを目指していく」(林氏)

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パチスロ 操 この数十年、技術や環境の変化に伴って、アプリケーションが動作する場所はどんどん変化し、複雑化している。

 過去にはメインフレームに集中していたアプリケーションが、インターネット普及前後の時期にクライアントとIAサーバで構成される分散システムへと移行した。仮想化技術の登場によりオンプレミス環境で再び集約されたのもつかの間、今度はクラウドサービスの登場でインターネットの向こう側に移行が進んだ。さらに最近では「Docker」「Kubernetes」のようなコンテナ技術の登場で細かく分散され、それらさまざまな場所で動作するワークロードが複雑に組み合わさって、さまざまなアプリケーションやサービスを実現している。

 ただ、アプリケーションの実行基盤が変わっても、変わらないことがある。ビジネスに必要なアプリケーションを快適に、安全に利用できる環境を、よりコストパフォーマンスや拡張性に優れた方法で実現したいというニーズだ。この十数年、常にこの観点に沿って、その時々で最適な技術や環境が使われてきた、と捉えることができるだろう。

 そして今、この文脈から注目を集めているのが、ユーザーの手元のデバイスと、アプリケーションとの間をつなぐ「エッジ」の存在だ。特に、コンテナ技術によって小さなリソースでも動作できる環境が広がり、5Gのような高速で低遅延を特徴とする通信の普及が目前に迫る中、かつてのように1箇所に置かれたアプリケーションを利用するよりも、エッジにアプリケーションを分散配置し、それらを組み合わせて活用する方が、より柔軟に拡張性のあるサービスを実現できる可能性が広がっている。

 こうした背景からエッジにフォーカスしているのがF5ネットワークスジャパンだ。同社は2021年6月16日に記者説明会を開催し、エッジ向けソリューションを展開してきたVolterraの買収に伴う戦略を説明した。

アプリケーションがエッジに分散する中でもミッションを追求するF5

 長年ネットワーク分野に携わっているエンジニアであればあるほど、「F5 Networks=ロードバランサー」というイメージを持っているかもしれない。

F5ネットワークスジャパンの権田裕一氏

 しかしF5ネットワークスジャパン代表執行役員社長の権田裕一氏は、「アプリケーションデリバリーとアプリケーションセキュリティの二軸からなる『アダプティブアプリケーション』を通して、ソフトウェア開発者が周辺の作業に手を煩わされることなく、アプリケーションそのものの開発に注力できる世界を実現することがミッションです」と述べた。デプロイなどを肩代わりし、ビジネスロジックそのものに専念できるようにする、というわけだ。

 こうした観点からF5 Networksは、従来強みにしてきたオンプレミス環境のアプリケーションのパフォーマンスとセキュリティを実現するソリューションに加え、マイクロサービスに代表される新しいアプリケーション基盤の強化にも努めている。コンテナ環境に最適なアプリケーションデリバリーとアプリケーションセキュリティを提供する「NGINX」、より高度なサイバー攻撃やbotからアプリケーションを守る「Shape Security」といった企業を買収し、ポートフォリオを拡大してきた。

 今回買収したVolterraは、アプリケーションがエッジに分散する中で、アプリケーション同士のつながりを可視化し、その分析に基づいてより高い付加価値を生み出していくためのエッジプラットフォームを提供する企業だ。

F5 Networksの事業領域と近年統合した主な製品ブランド(提供:F5ネットワークスジャパン)

 従来はオンプレミスやデータセンターで中央集約型のアプリケーションが動作し、それを利用するパターンが主流だった。しかしIoTデバイスや5Gの普及に伴って、データ駆動型のビジネスが拡大し、それに伴ってアプリケーションの分散化も進んでいる。

 「エッジにどんどんアプリケーションがばらまかれる時代は間違いなく来るでしょう。そのときには、ネットワークレベルでの接続だけでなく、アプリケーションレベルの密な接続を実現し、しかも1カ所からエンドユーザーに流れていくデータだけでなく、高度にメッシュ化されたアプリケーションの中で取り交わされるデータを、双方向でしっかりマネージしていかなければなりません」(権田氏)

 Volterraはまさにこうした部分にフォーカスしてきた。そして、F5 Networksが「Edge 2.0」と呼ぶ、次世代アプリケーションが形成する次世代データトラフィックを、つぎはぎではなく一貫した形で管理するプラットフォームでもあるという。

 権田氏は「オンプレミスであれ、クラウドであれ、エッジであれ、アプリケーションがどこに配備されていても、またどれだけ分散されていてもマネジメントできます」とし、その意味でVolterraは今後F5 Networksの戦略の大きな軸になっていくとした。

カスタマーエッジを軸に素早く、安全にアプリケーションを届けるVolterra

 続けて、同社Volterra事業本部本部長の山﨑朋生氏が、具体的なソリューション構成や用途について説明した。

F5ネットワークスジャパンの山﨑朋生氏

 山﨑氏によると、エッジが注目されている要因は2つある。1つは、これまでクラウドやデータセンターに一極集中で配置されていたアプリケーションが、コンテナ技術の普及により、より小さなコンピューティングリソースで動作できるようになり、エッジにばらまけるようになったことだ。

 もう1つは、5G通信の登場により、アーキテクチャ全体の見直しが進んでいることだ。「例えばコネクテッドカーやAR、VRといった低遅延を要求するアプリケーションの場合、中央に配置したアプリケーションではどうしても通信遅延が大きくなってしまうため、よりユーザーに近いところで処理した方が良い」(山﨑氏)。これまでのようにバックボーン側にトラフィックを全て投げるのではなく、ある程度エッジで処理する方が、全体最適化が可能になるというわけだ。

 Volterraはこうした考え方に基づき、「カスタマーエッジ」向けのプラットフォームを提供してきた。カスタマーエッジとは各デバイスやセンサー(=デバイスエッジ)と、クラウドサービスやインターネット接続の入り口となるネットワークエッジの間に立ち、トラフィックを適切に処理するポイントで、「世界一早く、安全にアプリケーションを届けていきます」と山﨑氏は言う。

F5 NetworksとVolterraは分散クラウド環境で世界一早く安全に、アプリケーションを届けることをミッションとしている(提供:F5ネットワークスジャパン)

 具体的には2つの機能をSaaS形式で提供する。第一に各拠点でコンテナ基盤を立ち上げるためのソフトウェア群をマネージされたKubernetesの形で提供する「VoltStack」だ。第二にファイアウォールやWebアプリケーションファイアウォール(WAF)、ルーティング、ロードバランサーといった一連のネットワーク機能とセキュリティ機能を提供する「VoltMesh」だ。

 そして、これらの管理を支援する「VoltConsole」によって、任意の場所に任意のコンピューティング基盤を立ち上げ、接続できるようにしていく。

 さらにその背後には、Volterraがグローバルに展開するネットワーク基盤「Volterra Global Network」がある。主要な事業者とピアリング(直接接続)を実現しており、日本も含め各国でインフラを拡大中だ。

 「これらの3つのコンポーネントとグローバルネットワークで、エッジからクラウド、あるいはクラウド同士、オンプレミスからエッジなど、どのような接続形態も可能にすることを目標にしています」(山﨑氏)

 オープンな形態で、つまり特定のハードウェアに縛られることなくこうした世界を実現するという意味でも、F5 Networksが掲げてきた「アダプティブアプリケーション」とVolterraの方向性はぴったり合致しているという。

IoTやMEC、マルチクラウドなど広がるニーズに対応

 F5ネットワークスジャパンの調査によると、確実にエッジへの注目は高まりつつある。エッジでデータを収集し、AIアナリティクスを活用したいといったニーズが高まっている他、特に製造業の強い日本国内ではIoTの活用に着目する企業が多い。

 日本でのケースとしては、製造業と流通業向けIoTゲートウェイとしてVolterraの活用が進んでいる。1万台以上という大量のデバイスやセンサーを一元的に管理できるスケーラビリティに加え、地域ごとに配信するアプリケーションのバージョンを変更したり、異なるセキュリティポリシーを適用したりするきめ細かな制御ができることが評価されている。さらに、イーサネットのコネクタやIPアドレスを持たず、USBでサーバなどに接続するデバイスについても、ホワイトリストに基づいて接続の可否を制御できる機能を新たに追加し、提供しているという。

 他に、通信事業者向けのMEC(Multi access Edge Computing)基盤としての活用も期待されているという。

 通信事業者は既にVPNや閉域網などさまざまなサービスを展開しており、それらとエッジコンピューティング基盤をどのように管理していくのかが悩みの種だ。しかも、サービスの拡大に伴って増加する多数のMEC基盤同士をどのように制御し、セキュリティを担保していくのか。

 Volterraの技術を用いると、1つのコントローラーで複数の局舎に配置したMEC基盤を管理でき、課題の解決を支援できる。しかもゼロタッチプロビジョニングによって、導入やハードウェア交換、復旧作業などに必要な時間を短縮できることも特徴だ。加えて、「Volterra自身がグローバルのネットワークを運用している立場でもあるため、そこで培ったルーティングスタックをコンテナ技術と組み合わせることで、既存のネットワークサービスと統合されたMEC基盤を簡単に実現できます」と山﨑氏は述べた。もちろんファイアウォールやWAF、APIレベルで通信を制御できるAPIゲートウェイ機能も提供可能だ。

 もう1つのユースケースは、マルチクラウドの通信制御だ。単にクラウドサービスを利用するだけでなく、用途やコスト、特徴を踏まえてさまざまなクラウドサービスを使い分ける企業は少なくない。「ECアプリケーションでは、ユーザーが気付かない裏側で複数のクラウドサービスを使い分けることが既に始まっています。在庫システムはあるクラウドサービスを活用し、商品の画像や動画はCDN(Content Delivery Network)に置いておき、決済処理はオンプレミスの自社データセンターを利用するというように、1つのサービスであっても複数のクラウド、複数のロケーションを使い分ける例が登場しています」(山﨑氏)

 問題は、そうしたマルチクラウド環境を、既存のオンプレミス環境やエッジとともにどのように運用していくかだ。「運用者からすると、どのシステムとどのシステム、どのAPIが通信しているのか、非常に分かりづらくなっています。クラウドごとに異なるWAFやアプリケーションゲートウェイを使っているため、ログのひも付けができず、アプリケーション同士の関係を把握できないからです」(山﨑氏)

 Volterraをこうした部分で活用することにより、アプリケーションの通信を可視化し、ひも付けて、一貫したセキュリティを実現できるという。これは机上の空論ではなく、2021年4月に開催された「Interop Tokyo 2021」でもマルチクラウド上で実運用に耐えることを実証し、「Best of Show Award 審査員特別賞」を受賞した。

 「アプリケーションがさまざまな場所に分散すると複数の通信が大量に発生します。その双方向のトラフィックを可視化し、管理していく重要性が高まっています」(山﨑氏)。VolterraとF5 Networksが一体となることで、エッジからクラウドにまたがる通信のきめ細かな処理や制御を通して、アプリケーションを快適かつ安全に活用できる世界を実現し、ひいては日本のDXの促進を支援していくとした。

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仮想 通貨 日本 円 計算k8 カジノ 「AI・機械学習の用語辞典」のインデックス

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用語解説

 機械学習における損失関数(Loss function)とは、「正解値」と、モデルによる出力された「予測値」とのズレの大きさ(これを「Loss:損失」と呼ぶ)を計算するための関数である。この損失の値を最小化/最大化することで、機械学習モデルを最適化する。

 例えば機械学習の一手法であるニューラルネットワークでは、損失関数は誤差逆伝播法(バックプロパゲーション:Back-propagation)と呼ばれる最適化の処理で用いられる。ちなみに誤差逆伝播法では、損失関数は誤差関数(Error function)とも呼ばれる。

 損失関数にはさまざまなものがあるが、特に平均二乗誤差(MSE:Mean Squared Error)が有名である。他には、平均絶対誤差(MAE)や平均二乗誤差の平方根(RMSE)、平均二乗対数誤差(MSLE)、Huber損失、ポアソン損失、ヒンジ損失、カルバック-ライブラー情報量(KLD)などがある。これらは、モデルの性能を評価するための評価関数として使われることもある。

図1 「損失関数」のイメージ図1 「損失関数」のイメージコスト関数との違い

 損失関数はコスト関数(Cost function)と呼ばれることもある。用語を使い分けるための厳密な定義があるわけではないが、より基礎的な分野、具体的には統計学の回帰分析などにおいては、損失関数ではなくコスト関数(もしくは後述の目的関数)という用語が使われる。また、コスト関数と呼ぶ場合、損失関数に正則化(=過学習を避けるためにモデルの複雑さにペナルティーを与えるテクニック)を加味したものを意味するとして、損失関数と区別されることがある。

 なお、そもそも誤差/損失/コストは、いずれも何か良くないものであり減らすべき対象という点で同じような意味である。

目的関数との違い

 「損失関数」は機械学習でよく使われる用語であるが、より広範な分野、具体的には数学の最適化問題や統計学などにおいては、最適化の目的/対象(Object)であるため目的関数(Objective function)と呼ぶのが一般的である。つまり、目的関数は、誤差関数/損失関数/コスト関数などを含むより一般的な概念/用語であると見なせる。

「AI・機械学習の用語辞典」のインデックス

「AI・機械学習の用語辞典」

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七 つの 大罪 新台k8 カジノMicrosoft Edgeの起動を高速化する「スタートアップブースト」機能とは仮想通貨カジノパチンコラインツムツム 引き継ぎ

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野 津田 パチンコ連載目次

対象:Chromium版Microsoft Edgeバージョン89以降(Windows OS)

Microsoft Edgeでサポートされた「スタートアップブースト」とはMicrosoft Edgeでサポートされた「スタートアップブースト」とはWindows OS版Microsoft Edgeでは、新たに「スタートアップブースト」機能がサポートされた。Windows 10の起動後に、Microsoft Edgeをバックグラウンドで起動しておくことで、Microsoft Edgeの起動を高速化するというものだ。

 Chromiumベースの新しいMicrosoft Edge(以降、Edge)では、以下のようなさまざまな独自機能が追加されている。

Webキャプチャ機能(Tech TIPS「Microsoft EdgeでWebページ全体をキャプチャーする」)垂直タブ機能(Tech TIPS「気付けば『タブ』だらけなあなたに朗報? Chromium版Edgeの新機能『垂直タブ』を試してみる」)スリーピングタブ機能(Windows 10 The Latest「メモリ使用量を3割以上削減!? Microsoft Edgeの新機能『スリーピングタブ』を調査してみた」)

 バージョン89では、さらに「スタートアップブースト」と呼ばれる機能が追加されている。この機能は、Windows 10の起動時にEdgeのプロセスをバックグラウンドで実行しておき、Edgeのアイコンがクリックされると、すぐに起動されたように見えるという機能だ。Microsoftのドキュメント「Start Microsoft Edge quickly with startup boost」によれば、29%から41%の起動時間の短縮が実現しているということだ。

 この機能を有効にしていると、Edgeが閉じられた状態でも、例えばメールのメッセージ内にあるハイパーリングなどをクリックすると、Edgeが起動してリンク先のWebページを素早く確認できる(Edgeを既定のWebブラウザにしている場合)。

 そこで、スタートアップブーストを有効化する方法を紹介し、スタートアップブーストの効果などを検証してみよう。なお、原稿執筆時点でスタートアップブーストが有効化できるのは、Windows OS版のみということだ。

スタートアップブーストを有効にする

 スタートアップブーストは、デフォルトで無効化されている(原稿執筆時点。将来的にはデフォルトで有効化される可能性がある)。スタートアップブーストを使うには、設定を変更して有効化する必要がある。

 Edgeを起動し、アドレスバー右側の[…]アイコンをクリックし、[設定]を選択する。[設定]画面が開くので、左ペインで[システム]を選択する(「edge://settings/system」を開いてもよい)。右ペインにある「システム」欄の「スタートアップブースト」のスイッチを「オン」にする。これで、スタートアップブーストが有効になり、Edgeが起動していない状態でも、Edgeのプロセスがバックグラウンドで実行されるようになる。

スタートアップブーストを有効にする(1)スタートアップブーストを有効にする(1)Edgeを起動し、アドレスバー右側の[…]アイコンをクリックし、[設定]を選択する。▼スタートアップブーストを有効にする(2)スタートアップブーストを有効にする(2)[設定]画面の左ペインで[システム]を選択する。右ペインの「システム」欄にある「スタートアップブースト」のスイッチを「オン」にする。

 Edgeのプロセスがバックグラウンドで実行されていても、インジケーター領域にEdgeアイコンが表示されるようなことはないので、スタートアップブーストの有効/無効は、前述の[設定]画面で確認する必要がある。

Edgeのプロセスがバックグラウンドで実行される

 スタートアップブーストを無効にした状態では、Edgeを閉じると、Edgeに関するプロセスも全て消えてしまう(自動更新などが実行されている場合を除く)。一方、スタートアップブーストを有効にした場合、Edgeを閉じると、自動的にバックグラウンドプロセスとして複数のEdgeに関するプロセスが実行される。Edgeを起動すると、バックグラウンドプロセスからアプリとして実行される。これにより、Edgeの起動時間の短縮を実現している。

 当然ながら、これらのプロセスによって常にメモリが消費された状態となるため、メモリ容量が少ないPCの場合、Edgeの起動が速くなっても、Windows 10全体のパフォーマンスが低下してしまう可能性もある。手元のPCで試した限り、スタートアップブーストを有効にすると、Edgeのバックグラウンドプロセスで32MBほどが消費されていた(それほど多い容量ではないのでメモリが4GB以上あるPCではほとんど影響ないと思われる)。

#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20 アルファード ヘッド ライト 新品

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1 円 パチンコ ボーダー AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す本連載『「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門』。前回は「スカラ」「ベクトル」「行列」「テンソル」の基礎知識を学びました。今回のテーマは、ベクトルの扱い方=計算方法です。

 ところで、皆さんは英語を学習したことがあると思います。新たな英単語・英文法を学ぶことで、より多くの英文を読解できるようになることを経験しているはずです。何が言いたいかというと、今回のテーマを学ぶことは、数学に関連する文献を読むことにおける「単語や文法を学ぶ」ようなことに値します。つまり、より多くの文献を読解できるようになるはずなので、しっかり学んでいきましょう。

2次元のベクトル

 ベクトルの計算方法を解説するために、例として次のような2つのベクトルを考えます。

 今回は2次元(要素が2つ)のベクトルで、次のような数字の集まりとします。

ベクトルa(オレンジ色)、ベクトルb(青色)の図

 Pythonのリストで表現すると、次のような具合です。

vec_a = [1, 3**0.5]vec_b = [2*3**0.5, 2] vec_a, vec_b# ([1, 1.7320508075688772], [3.4641016151377544, 2])

 今後の説明は上記のベクトルを使用します。

長さの計算ポイント長さは三平方の定理で算出掛け算でも使用する必須内容

 ベクトルには長さという概念があります。

 長さを表す記号は|<ベクトル>|です。先ほどのベクトルaの長さの場合、下記のように書きます。

 計算方法は三平方の定理を用いて考えると分かりやすいでしょう。

三平方の定理(ただし直角三角形のみにおいて)

斜辺2=底辺2+高さ2

 従って、各ベクトルの長さは次の通りです。

 Pythonコードで結果を確認してみます。

# numpyならば np.linalg.norm で計算できるdef get_length(vec): sq = [e**2 for e in vec] return sum(sq)**0.5 get_length(vec_a), get_length(vec_b)# (2.0, 4.0)

 なお、長さの概念は、この後の掛け算部分に関連するので押さえておきましょう。

足し算ポイントベクトルの合成計算は対応する位置の要素(スカラ)を足し合わせるだけ

 足し算について、まずはイメージを捉えていきましょう。足し算はベクトルの合成を表します。

 どのように合成をするかというと、次のような手順です。

一方のベクトルを描くもう一方のベクトルを、1.のベクトルの先を起点に描く原点から2.のベクトルの指すベクトルを描く

 3.で描かれたベクトルが「合成されたベクトル」です。

 イメージがつかめたら計算方法を確認してみましょう。計算方法は簡単で、対応する要素同士で足し算をするだけです。Pythonで確認してみましょう。

def add_vec(vec1, vec2): return [e1+e2 for e1,e2 in zip(vec1, vec2)] add_vec(vec_a, vec_b)# [4.464101615137754, 3.732050807568877]引き算ポイントベクトルの先と先をつなぐ引き算も足し算と同様に計算できる

 さて、一方で引き算のイメージは簡単です。

 引き算のベクトルは次のような手順で描けます。

引く側のベクトルの先から、引かれる側のベクトルの先まで矢印を伸ばす1.の矢印を、矢印の矢尻が原点に合うようにスライドさせる

 2.(図の【2】)の矢印が引き算後のベクトルです。

 計算方法は足し算と同様です。次のように考えましょう。

 足し算と同様に計算できます。こちらも、Pythonで確認してみましょう。

vec_a = [1, 3**0.5]vec_b = [2*3**0.5, 2] def subt_vec(vec1, vec2): return [e1-e2 for e1,e2 in zip(vec1, vec2)] subt_vec(vec_a, vec_b)# [-2.4641016151377544, -0.2679491924311228]掛け算

 ベクトルの掛け算には、内積、外積の2種類があります。それぞれ計算結果の表す意味が異なるので確認していきましょう。

 なお、掛け算と割り算は表裏一体のように思えるものの、実はベクトルに関しての割り算は定義されていません。よって、今回は掛け算のみ解説します。

内積ポイントベクトル間の角度を算出するための計算法計算は対応する要素の掛け算をして合計するだけ#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カープ オンライン ショップ

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スロット 無理 ゲー クラウドコミュニケーションプラットフォームを手掛けるTwilioは2021年5月18日(米国時間)、プルリクエストスキャナーとして機能するGitHubアプリケーション「Deadshot」をオープンソースソフトウェアとして公開した。機密データをGitHubにアップしようとすると警告を発する。

 Deadshotは、GitHub Organizationにインストールして利用する。GitHubリポジトリを監視し、リアルタイムにプルリクエストの差分をスキャンして、重要な機密情報をチェックする。機密情報の指定には正規表現を利用できる。

 機密情報が見つかると、プルリクエストにコメントを付加し、指定された「Slack」のチャネルに通知する。もしも特定された機密情報に対処することなく、プルリクエストがマージされた場合は、セキュリティチームのキューにJIRAベースのチケットを発行する。

 認証情報や秘密情報、SQL文など、機密データをコードに含めてはならないのは当然だ。だが、誰もがミスを犯す可能性があり、問題が起こる前に人的ミスを発見することが重要だ。

 だが全てのコードを手動で監視することは不可能だ。Twilioはこうした認識から、GitHubリポジトリをリアルタイムで監視し、プルリクエスト段階で機密データを発見し、問題や機密に関わる機能変更にフラグを立て、手動のレビューに回すための自動化された方法として、Deadshotを社内向けに開発した。

Deadshotはどのように動作するのか

 Twilioが望むソリューションは、事前に定義した一連の正規表現と一致する機密データを、絶えず監視するというものだ。社内で広く使われるためには、このソリューションはある特徴を備えていなければならない。機密データと一致する正規表現を追加、削除する以外はコードを触らずに済むサービスでなければならない。

#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暇つぶし 無料 ゲーム

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伊勢崎 パチンコ デジタルアーツは2021年6月21日、「テレワーク導入・導入検討中の組織に対するセキュリティ対策意識調査」の結果を発表した。テレワークを実施している組織のセキュリティインシデントの発生状況やセキュリティ対策に対する意識と現状の実施状況を調べた。

画像あなたの組織で発生したセキュリティインシデントは?(出典:デジタルアーツ)

 調査対象は、全国の民間企業や官公庁のITシステム・情報セキュリティ担当者で、1065人から有効回答を得た。

インシデントの8割以上が、Webアクセスとメールに起因

 2020年に発生したインシデントの8割以上が、Webアクセスとメールに起因していた。件数が最も多かったのは「フィッシングメールの受信」で695件。全体の65.3%が経験していた。次いで「ビジネスメール詐欺のメール受信」が534件で、50.1%だった。

 インシデントがあった組織のうち、CSIRT(Computer Security Incident Response Team:サイバー事故対応専門チーム)が機能していると回答したのは8割以上。リスクに対する危機意識は高いものの、情報セキュリティ対策を「経営課題」と位置付ける組織は全体の54.6%にとどまった。

#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ゲーム フラッシュ

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パチンコ 3 月 Microsoftは2021年7月8日(米国時間)、社内向けLinuxディストリビューション「CBL-Mariner 1.0」の「June 2021 Update」を公開した。

 CBL-Marinerはクラウドインフラとエッジ製品、サービスに向けた一貫したプラットフォームとなるように設計されており、Linuxカーネルのアップデートに合わせて最新の状態に保たれている。

 Microsoftは、「SONiC」「Azure Sphere OS」「Windows Subsystem for Linux」(WSL)といったさまざまなLinux関連技術への投資を拡大しており、CBL-Marinerに関する取り組みもその一環だと述べている。

 加えて、CBL-Marinerの公開はオープンソースの取り組みと、Linuxコミュニティーに対する貢献の一環と位置付けられている。さらにMicrosoftは、CBL-Marinerを手掛けても、既存のサードパーティーによるLinuxディストリビューションに対して、自社の取り組みやコミットメントを今後も変わらず続けるとしている。

何を目指したディストリビューションなのか

 CBL-Marinerの設計思想は「パッケージの小規模な共通コアセットを用いて、Microsoftのクラウドとエッジサービスの全体的なニーズに対応できること」「個々のチームはこのコアセットにパッケージを追加して、自らのワークロードに合ったイメージを作成できること」というものだ。

 これは、次のパッケージ生成とイメージ生成を実現するシンプルなビルドシステムによって可能になっている。

パッケージ生成 SPECファイルとソースファイルから目的のRPMパッケージセットを生成する。

イメージ生成 所定のパッケージセットから、ISOファイルやVHD(Virtual Hard Disk)ファイルのような目的のイメージアーティファクトを生成する。

CBL-Marinerの特徴は?

 Microsoftによれば、CBL-Marinerの特徴は3つある。

#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jsports オン デマンド 見れ ない

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qoo10 アプリ 会員 登録 できないk8 カジノ 「作って試そう! ディープラーニング工作室」のインデックス

パチスロ 剥ぎコラ連載目次

目次今回の目的辞書の作成分かち書きされたテキストのインデックス列への変換インデックス列をPyTorchで扱えるDataSetクラスとする形態素のベクトル化RNNへの入力全結合層からの出力今回の目的

 前回はマルコフ連鎖を用いて、青空文庫で公開されている梶井基次郎の著作データから文章を生成しました。今回から数回に分けてディープラーニングの手法を用いて、文章の生成に挑戦してみましょう。

 ここで一つ考えたいのは、文章というものの構造です。例えば、梶井基次郎の『檸檬』には「檸檬などごくありふれている。」という1文があります。これを分かち書きにすると「檸檬 など ごく ありふれ て いる 。」となりますが、これは「檸檬」→「など」→「ごく」→「ありふれ」→「て」→「いる」→「。」と形態素が連続して登場する(時系列)データだと考えられます。こうしたデータを扱うのに適したニューラルネットワークとしてRNNがあります。本連載でも「RNNに触れてみよう:サイン波の推測」などで少し触れました。今回はこのRNNを用いて文章を生成するための準備を、次回は実際に文章を生成する予定です。

 ここで問題なのは、分かち書きにより形態素へと分解された日本語の文章をそのままニューラルネットワークに投入するわけにはいきません。ニューラルネットワークが扱うのは文字列ではなく、一定の形式を持った数値列(テンソル)ですから。というわけで、分かち書きにしたデータを数値に変換する(そして、数値から元の文章に復元する)仕組みも必要になります。また、これを実際にニューラルネットワークで処理するには個々のインデックスをベクトル化する必要もあります。

 というわけで、今回と次回では次のようなことを行います。

分かち書きされた文章を基に、形態素にインデックスを振り、相互に変換可能な辞書を作成 作成した辞書を使って、分かち書きされた文章をインデックス列へ変換 インデックス列をPyTorchで扱えるDataSetクラスとする インデックス列に変換された文章をベクトル化する ベクトル化した文章をRNNに入力する RNNから出力を全結合層に入力する 全結合層の出力は最初に作成した辞書の要素の中で特定の形態素の次に登場する形態素を推測するものとする 上記を行うクラスを定義して、学習を行うコード、実際に文章生成を行うコードを記述

 最後のステップでは、全結合層の出力の数は辞書と同じサイズとします。これは、「檸檬」という形態素をこのニューラルネットワークに入力したときに、辞書の中で「など」や「が」あるいは「を」や「の」などの形態素に割り振られたインデックスに対応する出力の値が高めに出るように学習させることで、文章を生成するときに適切な形態素を選択できるようにしようという考えです。

 今回は上記のステップ3までを行うコードを見た後、ステップ4以降でどんな処理を行うのか、そのひな型となるコードを実行してみましょう。

辞書の作成

 まずは分かち書きテキストから形態素とインデックスとの間で相互に変換を行うための辞書を2つ作成します。1つは形態素からインデックスを求める辞書で、もう1つはインデックスから形態素を求める辞書です。なお、分かち書きされたテキストは次のようなものです。

えたい の 知れ ない 不吉 な 塊 が 私 の 心 を 始終 圧え つけ て い た 。焦躁 と 言おう か 、 嫌悪 と 言おう か ― ― 酒 を 飲ん だ あと に 宿酔 が あるよう に 、 酒 を 毎日 飲ん で いる と 宿酔 に 相当 し た 時期 が やっ て 来る 。それ が 来 た の だ 。これ は ちょっと いけ なかっ た 。結果 した 肺尖 カタル や 神経衰弱 が いけ ない の で は ない 。また 背 を 焼く よう な 借金 など が いけ ない の で は ない 。

分かち書きされたテキスト(一部を抜粋)底本:「檸檬・ある心の風景 他二十編」旺文社文庫、旺文社   1972(昭和47)年12月10日初版発行   1974(昭和49)年第4刷発行初出:「青空 創刊号」青空社   1925(大正14)年1月※表題は底本では、「檸檬れもん」となっています。※編集部による傍注は省略しました。入力:j.utiyama校正:野口英司1998年8月31日公開2016年7月5日修正青空文庫作成ファイル:このファイルは、インターネットの図書館、青空文庫(http://www.aozora.gr.jp/)で作られました。入力、校正、制作にあたったのは、ボランティアの皆さんです。

 この内容を含んだテキストファイル(wakati.txt)を作成するコードは今回のノートブックの末尾に記載してあります(作成されたファイル内での行の順番は本稿で扱っているものとは異なるかもしれません)。これを作成したら、ノートブックの左端にある[ファイル]アイコンをクリックして、[wakati.txt]の右側にあるメニューをクリックして[ダウンロード]を選択し、ローカルマシンにファイルをダウンロードしておいてください。

wakati.txtファイルのダウンロードwakati.txtファイルのダウンロード

 その後は必要に応じて、[ファイル]タブの上部にある[セッション ストレージにアップロード]ボタンをクリックし、ファイルをアップロードするとよいでしょう。

wakati.txtファイルのアップロードwakati.txtファイルのアップロード

 では、辞書を作成するコードを以下に示します。

with open('wakati.txt') as f: corpus = f.read()corpus = corpus.split('\n')def make_dic(corpus): word2id = {} id2word = {} for line in corpus: if line == '': # 空行はスキップ continue if '(' in line or '―' in line: # かっこと「―」を含む文はスキップ continue for word in line.split(' '): if word not in word2id: id = len(word2id) + 1 # id=0はパディング用にとっておく word2id[word] = id id2word[id] = word return word2id, id2word

辞書を作成するmake_dic関数

 ここでwakati.txtファイルから読み出した内容は変数corpusに格納されて(次に改行コードで分割されたリストになって)いますが、ここでいうコーパス(corpus)とは、辞書にある語句を使用して作られた文例集のことだと考えられます(ここでは文例集から辞書を作成していますが)。

 make_dic関数の中では、各行の内容を半角空白文字で形態素に分解して(その後、全角開きかっこと全角のダッシュ「―」を含む行は処理をスキップし)、形態素が辞書にまだ登録されていなければ、その形態素にインデックスを振り、「形態素: インデックス」と「インデックス: 形態素」の組を要素とする辞書に追加しているだけです。このとき、id=0は後で説明するパディング用に予約してインデックスは1から振ることにしました。

 この関数を呼び出して、辞書を作成するコードは次の通りです。

w2i, i2w = make_dic(corpus)print(w2i)print(i2w)

読み込んだテキストファイルの内容を渡して辞書を作成

 実行結果は次のようになりました。

実行結果実行結果

 これで形態素とインデックスが相互に変換できるようになりました。

分かち書きされたテキストのインデックス列への変換

 次に、wakati.txtファイルの各行に格納されている形態素を上で作成した辞書を使ってインデックスに変換します。実際にこれを行うコードおよびその逆を行うコードを以下に示します。

def word2id(corpus, word_to_id, max_length): result = [] for line in corpus: if line == '': # 空行はスキップ continue if '(' in line or '―' in line: # かっこと「―」を含む文はスキップ continue tmp = [word_to_id[word] for word in line.split(' ')] if len(tmp) > max_length: # 形態素の数がmax_lengthより大きければ省略 continue tmp += [0] * (max_length – len(tmp)) result.append(tmp) return resultdef id2word(id_data, id_to_word): result = '' for line in id_data: result += ''.join([id_to_word[id] for id in line if id != 0]) + '\n' return result

分かち書きされたテキストをインデックスで構成されるリストに変換するコード

 word2id関数がテキストをインデックスに、id2word関数がその逆を行う関数です。word2id関数はコーパスとなる分かち書きされたテキスト(corpus)、先ほど作成した形態素からインデックスへ変換するための辞書(word_to_id)、それから1文に含まれる形態素の数の上限値(max_length)をパラメーターに持ちます。corpusの各行を半角空白文字で分割して形態素(に対応するインデックス)のリストに変換した後にその要素数を数えてmax_lengthと比較して、この値より長ければ処理をスキップするようにしています。その後、要素がmax_lengthよりも少なければ、最後に辞書では形態素に割り当てなかったインデックスである「0」を足りない数だけパディングとして追加しています。これはニューラルネットワークに常に同じ数のデータを入力するための処理です。こうしてできたインデックスのリストを要素とするリストを作成するのがword2id関数の仕事になります。

 これに対して、id2word関数はシンプルです。受け取ったインデックス列を先ほど作成したインデックスから形態素に変換する辞書を使用して、元に戻すだけです(このとき、インデックス=0なら変換を行わないようにしています)。

 実際に変換をしてみましょう。

max_length = 20id_data = word2id(corpus, w2i, max_length)print(len(id_data))print(id_data[0:2])print(id2word(id_data[0:2], i2w))print(corpus[0:1])

分かち書きされたテキストからインデックス列を要素とするリストを作成

 実行結果は次の通りです。

実行結果実行結果

 ここでは形態素の上限は20個としました。この上限値と、コーパスと辞書を指定してword2id関数を呼び出すだけです。作成されたインデックス列は3752個ということも分かりました(読者が同じコードを実行しても異なる結果となる可能性はあります)。最後の3行では、できあがったインデックス列のリストから先頭の2つを表示して、それをid2word関数で復元したもの、それらに対応する元テキストを表示しています。どうやらうまくインデックス列に変換したり、それをテキストに復元できたりしているようです。

インデックス列をPyTorchで扱えるDataSetクラスとする

 ここまでは純粋にPythonでのファイル/文字列/リスト/辞書操作の話でしたが、ここからは久しぶりにPyTorchの話になります。

import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoaderimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np

必要なモジュールのインポート

 ここでは、上で作成したインデックス列(のリスト)をPyTorchのデータローダーを使ってバッチサイズごとに読み込めるようにするために、このインデックス列を内部に持つデータセットを定義しましょう。

 といってもコードは以下のようにシンプルです。

class KajiiDataset(Dataset): def __init__(self, id_data): super().__init__() self.data_length = len(id_data) # 訓練データ。例:['僕', 'は', 'カレー', 'が', '好き'] self.x = [row[0:-1] for row in id_data] # 正解ラベル。例:['は', 'カレー', 'が', '好き', '。'] self.y = [row[1:] for row in id_data] def __len__(self): return self.data_length def __getitem__(self, idx): return torch.tensor(self.x[idx]), torch.tensor(self.y[idx])

KajiiDatasetクラス

 ここではtorch.utils.data.Datasetクラスを継承する形でKajiiDatasetを定義しています。

 __init__メソッドにはselfに加えてもう1つ、id_dataというパラメーターがあります。このパラメーターにはもちろん、word2id関数で作成したインデックス列のリストを受け取ります。id_dataに含まれているインデックス列の先頭から最後から2番目までの要素が訓練データで、インデックス列の2番目から最後までの要素を正解ラベルです(上の例にあるように「’僕 は カレー が 好き 。’」というのが元の入力(を形態素にしたもの)だとすると、「僕」に対する正解ラベルが「は」で、「は」に対する正解ラベルが「カレー」のようになっているということです。実際にはid_dataには形態素をインデックスに変換したものが含まれていることと、多くの場合は最後にパディングとして0が埋め込まれていることには注意してください。

 なお、PyTorchのDataSetクラスのドキュメントを見ると、Datasetクラスの派生クラスでは__getitem__メソッドを上書き(オーバーライド)して要素の取得が可能になるようにしなければならず、またオプションで__len__メソッドを実装してもよいと書いてあります。そこで、上のコードではそれら2つのメソッドを定義しています。

 __len__メソッドは単に受け取ったインデックス列の要素数を返すだけです。__getitem__メソッドは指定されたインデックスにある訓練データと正解ラベルをPyTorchのテンソルに変換して返すだけで、こちらもシンプルになっています。

 では、このKajiiDatasetクラスを使ってデータセットのインスタンスを作成してみましょう。

dataset = KajiiDataset(id_data)dataset[0]

KajiiDatasetクラスのインスタンス生成

 実行結果は次のようになります。

実行結果実行結果

 実行結果を見ると、訓練データである1つ目のテンソルと、正解ラベルである2つ目のテンソルが1つズレていることが分かります(各テンソルのデータ数はmax_lengthで指定した値よりも1つ少なくなります)。

 これでニューラルネットワークに入力するデータの準備が完了したといえるでしょう。ここでストレートにPyTorchのニューラルネットワークモジュールの定義に進んでもよいのですが、実際にはニューラルネットワークモデルに上に示したようなデータを入力したときに、最終的にどのような出力が得られるのかを段階を踏んで見てみることにしましょう。

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羽根 モノ パチンコ 新台 YouTubeを見る人が増えると、YouTuberの人気が出て高い収入を得る人が出てくる。そしてYouTuberが子供たちの憧れる職業になる――というのは自然な流れです。しかし、AI、クラウド、SaaS、DX(デジタルトランスフォーメーション)などの話題が経済ニュースで盛り上がっても、それを現場で支えるITエンジニアは高い年収を手にできる憧れの職業となっているかというと、若干雲行きが怪しくなってきます。

 みずほ情報総研が経済産業省の委託事業として実施した、平成30年度の「IT人材需給に関する調査」によると、「2030年には約79万人ものIT人材が不足する」とされており、ITエンジニアは需要が高い職種として好待遇が期待されてもいいはずです。確かに、システムエンジニア全体の平均年収は550万円で、全職種の平均年収455万円よりも高いことは間違いありません(「令和2年賃金構造基本統計調査(厚生労働省)」)。しかし同時に、「新3K」(キツい、帰れない、給料が安い)といわれ、労働集約的なイメージがあるのもまた現実です。

 私は、フリーランスエンジニアとして10年にわたりスタートアップ企業の技術責任者や役員を経験し、そして今日までの10年はIT企業の経営者としてシステム開発プロジェクトを行ってきました。その間にはテレビや雑誌などのメディアに多く取り上げられた「漫画カメラ」というアプリをリリースしたり、C言語で画像処理を行い、Ruby on RailsやLaravelでWebアプリケーションを作り、Pythonで機械学習や分析サーバを立て、AWS(Amazon Web Services)でインフラ構築したりと、実際に手を動かしてプログラミングも行いながらさまざまなプロジェクトを経験してきました。

 これまでのエンジニアとして評価を受ける立場、そして現在の多くのエンジニアを評価する立場、両方の経験を踏まえ、経営とエンジニアの両サイドから「エンジニアは今後どのような視点と考え方を持っていれば、やりがいのある仕事と、それに見合う高い年収を得られるのか」を考えていきます。

IT業界は「人を育てる環境」がない

 エンジニアの年収が上がらないのは、「IT業界の多重請負構造が原因であり、中抜き企業が増えるために取り分が少ない」という意見がありますが、ことはそんな単純な話だけではありません。

 誰もはっきりとはいいませんが、この構造の原因は、「解雇規制のある日本において、エンジニアを定常的に多数雇用しておくことを、ベンダーや発注元企業が『経営リスク』と考えている」ことです。外部企業のエンジニアをプロジェクトで必要になったときに必要な分だけ調達し、プロジェクトが保守フェーズに入ってエンジニアの数が必要なくなれば減らす、景気が悪くなってくれば減らす、といった雇用の調整弁としての役割を、多重請負構造に担わせているわけです。

 その結果として、人員数が必要になる製造フェーズだけしか携わらないエンジニアが多く生まれました。スキルや年収を伸ばせるチャンスの多い上流工程を経験する機会が少なく、実力が伸びないままのエンジニアもかなりの数に上ります。ある年齢がくると年収が高止まりし、定年に向けて下降していきます。そうしたエンジニアは、納期と工数の間に挟まれて、ハードな労働を繰り返し要求され、疲弊していきます。

 多重請負によって携われるフェーズが限られ、まともにスキルや能力のあるエンジニアの絶対数が増えないことが問題であり、スキルを伸ばせる環境、スキルを学べる環境を業界として用意できていない、個人の努力次第のようになっている状況は、最先端の未来を作る業界としてあまりに頼りないといわざるを得ません。

 当然ながら、本来は実力があるのに、所属している会社が多重請負の下層にあるので十分な報酬を得られない、という人は、より上流など幅広い工程を経験できる企業にすぐに転職すべきです。20~30代前半でこれから実力を付けていく段階のエンジニアは、「スキルを伸ばせる環境はどこか」に強くこだわって身を置く場所を選ぶことが大切です。

コロナ禍によって「エンジニアの競争率が上がる」

 最近、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の影響によってテレワークを導入する企業が増えています。IT業界は他業種よりもテレワークへの抵抗が少なく、アフターコロナにおいてもテレワークを継続する企業も多いと思います。開発現場ではチャットやGit、Zoom、Google Meetがあれば業務ができるため、成果さえ上がっていれば物理的な出社をする必要性がかなり少なくなったといえるでしょう。しかし、これは良いことばかりではありません。エンジニアの携わる仕事において、地理的な要因が急激に無意味になっていくということでもあります。

 これまでは、東京・恵比寿の開発プロジェクトであれば恵比寿へ通える範囲に居住しているエンジニアが対応していました。ある程度の限られた商圏で活動しているエンジニアが競合だったといえます。しかし、テレワークになった現在では、都内にいても北海道や沖縄にいても業務は遂行できます。言語の問題さえなければ日本に住んでいる必要さえありません。遠隔地に住んでいる優秀なエンジニアが、東京に住んでいるエンジニアの仕事を奪うということも発生しています。

 時代の流れとしても、戦えるスキルを持つことがより重要になってきました。

スキルと年収は相関する?仮想通貨カジノパチンコ日本 サッカー 協会 エンブレム

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ジャンプ パチンコk8 カジノ「ワクチン普及後の出社割合は週5日」と予測する企業が約7割 IDCが働き方に関する日米の調査結果を発表仮想通貨カジノパチンコ雀 魂 マッチング

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パチスロ 札幌 8月26日 IDC Japanは2021年7月5日、「Future of Workstyle」(働き方の未来)に関する企業ユーザー動向調査の日米比較を発表した。新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の収束後は、オフィスへの出社とテレワークを組み合わせたハイブリッドワークが進むという。

画像ワクチン普及後に自宅とオフィスで勤務する従業員の割合(出典:IDC Japan)

 この調査は2021年3月に日本と米国で実施したもの。働く場所の変化やテレワークの課題、オフィスへの出社を再開する際に導入を検討する技術や設備、今後の投資予定などについて聞いた。

ハイブリッドワークは定着するのか

 IDC Japanの調査によると「COVID-19のワクチンが普及した後は従業員は週5日間出社する」と予測する企業の割合が日米ともに7割弱、週に3日以上では約9割を占めた。「隔週以上の頻度でテレワークする」と予測する企業の割合は日本で約3割、米国で4割弱だった。

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online casino portalk8 カジノ 「AI・機械学習の独学リソース」のインデックス

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 機械学習などの講義動画が無償公開されている「gacco」というサイトをご存じだろうか? gaccoとは、ビジネスから、各種教養、学術まで幅広い分野を対象に、大学レベルの本格的な講義を、大学や企業、行政機関などが無償で提供しているサイトである。誰もが無償かつ日本語で学習できるオンライン講座形式の学習プラットフォームとなっている(図1)。

図1 gaccoのトップページ図1 gaccoのトップページ

 2022年10月11日の執筆/改訂時点では、機械学習/統計学/データサイエンス関連では下記の無料オンライン講座が存在する。

AI概説/ビジネス活用編:「はじめてのAI」(2019年8月27日~)「社会の中のAI~人工知能の技術と人間社会の未来展望~」(2022年7月13日~9月27日、未定)「AIの基礎と開発プロジェクトの進め方」(2021年3月12日~3月31日、未定)「ビジネスフィールドでのAI・データ活用スキル」(2021年2月14日~4月30日、未定)AI活用人材育成講座(2021年6月30日~2023年3月31日):事例集1「企画・マーケティング、営業・販売・サービスで活用されるAI」事例集2「製造・生産、設備・インフラで活用されるAI」事例集3「AI活用が注目される業界(介護・医療・金融・農業)」理論講座1「AI・データサイエンス基礎」理論講座2「AI・データサイエンス概論」理論講座3「AI・データサイエンス専門I」理論講座4「AI・データサイエンス専門II」活用講座1「データサイエンティストの基礎知識」機械学習/深層学習編:「機械学習」(2022年11月17日~2023年3月3日)「深層学習」(2021年7月20日~10月26日、未定)「推論・知識処理・自然言語処理」(2021年6月29日~9月28日、未定)データサイエンス(一般実用)編:「社会人のためのデータサイエンス入門」(2022年6月7日~8月4日、未定)「社会人のためのデータサイエンス演習」(2022年10月4日~12月13日)「誰でも使える統計オープンデータ」(2022年1月11日~3月15日、未定)数学/統計学編:「数理・データ科学のために結局勉強することになる微積分の基礎」(2021年12月9日~2022年2月28日、未定)「統計の入門」(2022年10月11日~2023年2月28日)「統計学I:データ分析の基礎」(2022年4月21日~6月30日、未定)「統計学II:推測統計の方法」(2022年10月13日~12月15日)「統計学III:多変量データ解析法」(2022年1月11日~3月14日、未定)「因果推論 -一般化線型モデルとRubin因果モデルの理論-」(2021年12月9日~2022年2月28日、未定)データサイエンス(学術理論)編:「大学生のためのデータサイエンス(I)」(2022年8月12日~12月2日)「大学生のためのデータサイエンス(II)」(2021年11月15日~2022年03月14日、未定)「大学生のためのデータサイエンス(III)問題解決編」(2022年4月22日~8月12日、未定)「高校生のためのデータサイエンス入門」(2022年6月17日~9月17日、未定)

 上記箇条書きの各行末のカッコ内は、講座ごとに決められている受講可能期間を示している(※各期間は本稿の解説部分にリンクされている)。「未定」となっているのは前期の受講可能期間が終わってしまったため。ただし、各講座は定期的に再開講を繰り返しているので、「未定」と記載されているものも、今後、再開講される可能性が高いので、毎月、gaccoをチェックしてみるとよい。

 それぞれ10分程度の動画で構成されており、すき間時間を利用して手軽に学べる内容となっている。

 本稿執筆時点のお勧めは、10月に開講される「統計の入門」「統計学II」「社会人のためのデータサイエンス演習」と、11月に開講される「機械学習」である。

 さて以下では、gaccoにおける講義の特徴を示し、それぞれの講義内容について簡単に紹介していく。

gaccoにおける講義の特徴

 以降に掲載する画像は、講義動画からスクリーンキャプチャーして引用したものである。

約10分の講義動画

 gaccoの特徴(であり特長)は、1本の講義動画が「10分前後」となっていることだ(図2)。※ただし、10分はあくまで基本基準であって、内容によって6分のこともあれば、14分のこともあるので注意してほしい。

図2 10分前後の講義動画(引用元「gacco: ga137 機械学習」)図2 10分前後の講義動画(引用元「gacco: ga137 機械学習」)

 ついでに言うと、図中で青色の枠で示したように、再生速度が「0.5x/0.75x/1.0x/1.25x/1.5x/1.75x/2.0x」の倍数で変更できる。また、全画面表示も可能である。

約4週(約1カ月)の学習期間

 gaccoでは、学習期間が週ごとに区切られている。図3に示すように、多くの講座は、全4週(つまり28日、1カ月間)という分量になっている。※ただし、4週はあくまで基本基準であって、内容によって3週のこともあれば、5週のこともあるので注意してほしい。

図3 約4週(約1カ月)の講義動画(引用元「gacco: ga047 統計学II」)図3 約4週(約1カ月)の講義動画(引用元「gacco: ga047 統計学II」)

 各週の講義動画は、7本前後となっている(※これもケースバイケースで、図3では例えば9本になっている)。つまり、毎日1本(~2本)のペースで視聴すれば、コツコツと無理なく学習できるというわけだ。

 ちなみに、図中で青色の枠で示したように、講義動画がダウンロードできる場合もある。

講義の内容: AI概説/ビジネス活用編

 全部の講義内容を詳しく書き出すと長文になってしまう。ここでは、ざっくりとした概要紹介と公開期間、簡単な目次のみを掲載する。目次自体は長いが、一字一句をしっかりと読み込むようなものでもないと思うので、ざっくりと目を通しながらスクロールしていってほしい。

 「AI活用人材育成講座」内の各講座はいつでも始められるように常時オープンしており、講座内容が参照できなくなる期間はないと考えられるため、講義内容の記載は割愛した。

 その紹介の後で、お勧めの学習方法についてまとめているので、そちらもぜひ目を通していただきたい。

はじめてのAI受講可能期間: 2019年8月27日~

 グーグルが提供する講座。いつから学習を開始してもよい「開始日可変型講座」で、課題提出が45日間となっている。

 この講座では、AIの実例から、機械学習や深層学習(=ディープラニング)の概要が学べる。

 「AIやディープラーニングについてよく分からない」という人は、下記のリンク先から、この講座を受講してみてほしい。

はじめてのAI図4 講義の例(引用元「gacco: pt028 はじめてのAI」)図4 講義の例(引用元「gacco: pt028 はじめてのAI」)

 確認テスト(※詳しくは、後述の「お勧めの学習方法」を参照)を含めて、全13本の講義の目次は以下のようになっている。頑張れば、1~2時間程度で全講義の視聴とテストが終わるだろう。

第1章 はじめに1-1. ケーススタディ1 生活の中でのAI1-2. ケーススタディ2 AIの活用事例を知る1-3. 本講座のゴール 機械学習について知る第2章 機械学習でできること2-1. レッスン1 普通のITと機械学習の違い2-2. レッスン2 画像認識の例2-3. レッスン3 音声認識と文章理解の例第3章 機械学習のしくみ3-1. レッスン1 機械学習のしくみを知る3-2. レッスン2 ニューラルネットワークのしくみを知る3-3. レッスン3 ニューラルネットワークによる画像認識3-4. レッスン4 ディープラーニングのしくみを知る第4章 応用事例の紹介4. レッスン1 機械学習の応用例第5章 最後に5. サマリー この講座のまとめ第6章 最終テスト社会の中のAI~人工知能の技術と人間社会の未来展望~受講可能期間: 2022年7月13日~9月27日、未定

 東北大学が提供する講座。東北大学オープンオンライン教育開発推進センターでは、オープンオンライン講座を企画&提供しており、この講座は「東北大学で学ぶ高度教養シリーズ」の第4弾となる。

 この講座では、「AIとは何か」から「社会の中でどのように活用できるのか」までを、大学や企業における具体的な研究事例を基に学べる。

 「AIを活用して何か新しいものを作りたい、新規ビジネスを開始したい」など、AIの社会実装に興味がある人は、下記のリンク先から、この講座を受講してみてほしい。

社会の中のAI~人工知能の技術と人間社会の未来展望~図5 講義の例(引用元「gacco: ga149 社会の中のAI~人工知能の技術と人間社会の未来展望~」)図5 講義の例(引用元「gacco: ga149 社会の中のAI~人工知能の技術と人間社会の未来展望~」)

 確認テストを含めて、全54本の講義の目次は以下のようになっている。各週で視聴する動画の本数は9本前後と少し多めなので、平日に2本ずつぐらいのペースで視聴する必要がある。

Week1:人工知能(AI)研究概説1-0. イントロダクション1-1. AIとは何か1-2. 機械学習の基本1-3. ディープラーニングの基本1-4~5. AIの研究事例 画像認識(1)~(2)1-6~7. AIの研究事例 音声認識(1)~(2)1-8~9. AIの研究事例 自然言語処理(1)~(2)Week1 課題. 確認クイズWeek2:産業界におけるAI活用2-0. イントロダクション2-1. 車載画像認識2-2. 人物画像認識2-3. 音声エージェント2-4. コールセンターAI2-5~6. 医薬品開発(1)~(2)2-7~8. 病状・症状診断補助(1)~(2)2-9~10. 個別化医療(1)~(2)Week2 課題. 確認クイズWeek3:AI時代の「教育」を考える3-0. イントロダクション3-1. 「教育」の現場からAIに目を向ける3-2~3. AIはどのように学習するか?(1)~(2)3-4. 「プログラミング教育」必修化の目的と背景3-5. 「教育」とコンピュータの深い関係3-6. 「頭が良い」とはどういうことか?3-7~8. AI時代における「教育」の再考 研究プロジェクト紹介(1)~(2)3-9. AI時代の「教育」を求めてWeek3 課題. 確認クイズWeek4:AI・ロボットから人間を考える4-0. イントロダクション4-1. 序論:身体をもった人工知能とのインタラクション4-2. 構成論的アプローチ(1):つくることで理解する4-3. 構成論的アプローチ(2):AIが身体をもつことの意味4-4. 認知発達ロボティクス(1):社会的環境に適応していく身体4-5. 認知発達ロボティクス(2):視線の交流から社会的学習へ4-6. 認知発達ロボティクス(3):コミュニケーションの発現4-7. ロボットと自閉症研究(1):コミュニケーション障害として4-8. ロボットと自閉症研究(2):他者の心を想像する力4-9. まとめ:AI・ロボットから人間を理解するWeek4 課題. 確認クイズWeek5:AIロボットは家族の一員になれるか?5-0. イントロダクション5-1. 社会に進出する人工知能5-2. ジェミノイド-Fとaiboのどちらを選ぶか?5-3. 筒井康隆のSF短編小説5-4. 2つのサブ・リサーチ・クエスチョン5-5. 家族の変遷5-6. 家族の一員としてのペット5-7. 家族の一員としてのロボット?5-8. ロボットが家族の一員になることの意味5-9. 行動科学・社会学の問い直しWeek5 課題. 確認クイズWeek6:AI社会の未来展望6-1. 人工知能への期待と将来展望について6-2. AI エレクトロニクスの展望 -AI倫理とセキュリティ-6-3. AI エレクトロニクスの展望 -自動運転での活用-6-4. AI エレクトロニクスの展望 -FA分野での活用-6-5. AI エレクトロニクスの展望 -材料分野での活用-6-6. 未来医療の展望 -個別化医療とAI-6-7. 未来医療の展望 -AI創薬の未来-6-8. 未来医療の展望 -AIホスピタル-最終レポートAIの基礎と開発プロジェクトの進め方受講可能期間: 2021年3月12日~3月31日、未定

 AI企業であるデータグリッド社が提供する講座。この講座では、AIの概要からAI開発プロジェクトの進め方が学べる。

 「実際にAIのプロジェクトを実施したい」という人は、下記のリンク先から、この講座を受講してみてほしい。

AIの基礎と開発プロジェクトの進め方図6 講義の例(引用元「gacco: pt084 AIの基礎と開発プロジェクトの進め方」)図6 講義の例(引用元「gacco: pt084 AIの基礎と開発プロジェクトの進め方」)

 講義の目次は以下のようになっている。筆者自身がまだ受講していないため、動画本数などは不明。

Week 1: 人工知能(AI)とはイントロダクション人工知能(AI)機械学習Week 2: 生成AIの応用事例とその仕組みGANとはGANの応用例GANの仕組みWeek 3: AI開発プロジェクトの進め方AI開発プロジェクトの流れ企画・要件定義フェーズデータ準備フェーズPoC開発フェーズビジネスフィールドでのAI・データ活用スキル受講可能期間: 2021年2月14日~4月30日、未定

 データサイエンス企業であるデータミックス社が提供する講座。ビジネス的な観点から機械学習に基づくデータ分析とその活用を解説している。

 「ビジネス目線で機械学習によるデータ分析について知りたい」という人は、下記のリンク先から、この講座を受講してみてほしい。

ビジネスフィールドでのAI・データ活用スキル図7 講義の例(引用元「gacco: pt054 ビジネスフィールドでのAI・データ活用スキル」)図7 講義の例(引用元「gacco: pt054 ビジネスフィールドでのAI・データ活用スキル」)

 理解度テストを含めて、全25本の講義の目次は以下のようになっている。動画は比較的短いので、3時間程度で全講義の視聴とテストが終わるだろう。

第1章 思考プロセス編1-1. ビジネスにおけるデータ分析で求められる思考プロセス1-2. これだけは知っておきたいカスタマージャーニー入門1-3. 【演習】 コンビニエンスストアのカスタマージャーニーを考える1-4. 課題を具体化してくれるKPIツリーとは?1-5. 【演習】カスタマージャーニーからKPIツリーを作成する!1-6. KPIツリーで「課題」を特定する1-7. 分析のイメージを持つためのテクニック第1章 理解度テスト第2章 技術理解編2-1. データ活用の鍵はビジネス課題の具体化2-2. データ分析に必要な3つの要素2-3. ざっくり理解するデータサイエンス技術の全体像2-4. 本当は怖い平均の話2-5. 実務でも大活躍!回帰分析の考え方2-6. 過去から将来を予測する!時系列分析の考え方2-7. 機械学習とディープラーニングの基本2-8. 機械が自動でグルーピング!クラスタリング入門2-9. データ分析の組織2-10. 【演習】コンビニのケースでデータ・技術・組織を考える2-11. AIについてビジネスパーソンが考えるべきこと第2章 理解度テスト第3章 事例編3-1. 事例(1) B2B企業における Sales-Tech事例3-2. 事例(2) 技術者派遣企業における HR-Tech事例3-3. 事例(3) 自動販売機 IoT分析事例3-4. 事例(4) Ad-Techにおけるデータ分析事例3-5. 事例(5) センシングデータの分析事例講義の内容: 機械学習/深層学習編機械学習受講可能期間: 2022年11月17日~2023年3月3日

 社会人教育プログラム「Smart SE(スマートエスイー)」が提供する講座。Smart SEとは、政府が推し進める「IT/AIのイノベーティブ人材の育成」を目指して設立された産学連携ネットワーク組織で、早稲田大学が中心となり、35以上の大学や企業、業界団体などが協賛して活動している。

 この講座では、Pythonの基礎と、教師あり学習/教師なし学習/半教師あり学習/強化学習といった機械学習の基礎が学べる。

 「Pythonや機械学習が初めて」という人は、下記のリンク先から、この講座を受講してみてほしい。

機械学習図8 講義の例(引用元「gacco: ga137 機械学習」)図8 講義の例(引用元「gacco: ga137 機械学習」)

 ちなみに、以前紹介した「TSUKUBA OCWの機械学習の講義」よりは難易度が低いので、もう少し易しい内容で学びたい人にはお勧めである。ただし、必要最低限の数学は出てくる(※分からない数式などあれば、その都度、ネット検索などして意味を調べれば問題ないだろう)。

 確認テストを含めて、全45本の講義の目次は以下のようになっている。

Week 1第1回 Python言語の基礎1-1. Python言語とは1-2. 変数・代入・数値計算1-3. 比較演算子・真偽値・ループ1-4. 条件分岐・関数1-5. NumPyによる配列の処理第2回 Python言語によるデータ分析の基礎2-1. NumPyによる統計値の計算・列に対する演算2-2. Matplotlibによる散布図の描画2-3. pandasを使った統計値の分析Week 1 確認テストWeek 2第3回 教師あり学習・教師なし学習-13-1~2. 教師あり学習 k-NN(1)~(2)3-3~4. 教師あり学習 回帰(1)~(2)3-5. ハイパーパラメータ調整と評価第4回 教師あり学習・教師なし学習-24-1. 決定木4-2~3. サポートベクターマシン(1)~(2)4-4. クラスタリング4-5. アソシエーション分析Week 2 確認テストWeek 3第5回 強化学習5-1~2. 強化学習とは?(1)~(2)5-3. 価値関数ベース手法(モンテカルロ法)5-4. 価値関数ベース手法(Q-learning)5-5. 価値関数ベース手法(Sarsa)5-6~7. “OpenAI Gym”フレームワーク(1)~(2)5-8. 方策探索ベース手法5-9. 環境の自作と利用5-10. Q-learning+ニューラルネット第6回 その他一般的な機械学習についていくつか6-1. ハイパーパラメーターチューニング6-2. 入力データの標準化・正規化6-3. Data leakage6-4. 不均衡なデータへの対応、他6-5. 機械学習の注意点Week 3 確認テストWeek 4第7回 異常検知と半教師あり学習7-1. はじめに7-2~4. 異常検知(1)~(3)7-5~7. 半教師あり学習(1)~(3)7-8. 半教師学習と能動学習Week 4 確認テスト深層学習受講可能期間: 2021年7月20日~10月26日、未定

 Smart SEが提供する講座。この講座では、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)の入門レベル知識や、実践テクニック、ビジネスへの応用例などといった、深層学習の基礎が学べる。

 「深層学習の理論と技法を学びたい」という人は、下記のリンク先から、この講座を受講してみてほしい。

深層学習図9 講義の例(引用元「gacco: ga138 深層学習」)図9 講義の例(引用元「gacco: ga138 深層学習」)

 確認テストを含めて、全52本の講義の目次は以下のようになっている。本数は多いので、日に2本のペースで視聴する必要がある。

Week 1第1回 TensorFlow/Kerasによるニューラルネットワーク入門 -予備知識(1)1-1. 本題に入る前に:参考書1-2. ハンズオン環境の利用方法1-3~4. データサイエンスと機械学習(1)~(2)1-5~6. 機械学習アルゴリズムの分類(1:教師あり学習、教師なし学習の代表例)~(2:教師なし学習の代表例:強化学習)第2回 TensorFlow/Kerasによるニューラルネットワーク入門 -予備知識(2)2-1~4. TensorFlow(low-level API)のコードの書き方(1)~(4)2-5. TensorFlow(Keras API)のコードの書き方2-6~7. ロジスティック回帰と最尤推定法(1)~(2)Week 1 確認テストWeek 2第3回 畳み込みニューラルネットワーク入門(1)3-1~4. 線形多項分類器(1)~(4)3-5~7. 多層ニューラルネットワークによる特徴抽出(1)~(3)第4回 畳み込みニューラルネットワーク入門(2)4-1~3. 畳み込みフィルターによる画像の特徴抽出(1)~(3)4-4~9. 畳み込みフィルターの動的な学習(1:畳み込みフィルターの最適化)~(3)~(4:畳み込みフィルターの多層化)~(6)4-10. その他の少し高度な話題Week 2 確認テストWeek 3第5回 データの準備、前処理5-1. はじめに/PyTorchとは5-2. 深層学習とデータ5-3. 超解像度5-4. データの集め方について5-5. 分類問題5-6. オートエンコーダ第6回 総合演習(1)6-1. 空間解像度6-2. 有向非巡回グラフWeek 3 確認テストWeek 4第7回 総合演習(2)7-1~2. 最適化手法(1)~(2)/ファインチューニング7-3. 敵対的学習第8回 ビジネス上の事例紹介8-1~2. はじめに/機械学習の実践(1)~(2)8-3~7. デジタル広告領域の課題と事例(1:デジタル広告領域の課題)~(2:広告クリック率の予測)~(3:バナーの制作編集支援)~(4:Webページからのテキスト広告生成/バナー画像の理解)~(5:ロボット接客/おわりに)Week 4 確認テスト推論・知識処理・自然言語処理受講可能期間: 2021年6月29日~9月28日、未定

 Smart SEが提供する講座。この講座では、ディープラーニング以前のAI研究領域である記号的知識表現と推論の技術から、最近の自然言語処理の技法までが学べる。

 「ディープラーニング以外のAIも含めて、満遍なく学びたい」「自然言語処理に興味がある」という人は、下記のリンク先から、この講座を受講してみてほしい。

推論・知識処理・自然言語処理図10 講義の例(引用元「gacco: ga136 推論・知識処理・自然言語処理」)図10 講義の例(引用元「gacco: ga136 推論・知識処理・自然言語処理」)

 確認テストを含めて、全58本の講義の目次は以下のようになっている。本数が多いので、期限内に全講義を見終わるには、日に2~3本のペースで視聴する必要がある。

Week 1第1回 人工知能とは・知識表現と論理1-1. 講義概要、人工知能とは(1)1-2~4. 人工知能とは(2)~(4)1-5~8. 知識表現と論理(1)~(4)第2回 探索と制約充足2-1. 前回(知識表現と論理)の復習2-2~5. 探索問題(1)~(4)2-6. 制約充足第3回 推論と定理証明3-1~4. 推論と定理証明(1)~(4)3-5~6. 機械的推論の道具立てと方法(1)~(2)3-7. 融合原理による証明:ヤブ医者の例Week 1 確認テストWeek 2第4回 マルチエージェントシステム4-1~4. マルチエージェントシステム(1)~(4)第5回 調整とゲーム理論5-1~9. 調整とゲーム理論(1)~(9)Week 2 確認テストWeek 3第6回 自然言語処理-1(導入~単語の処理)6-1~2. 自然言語処理 -導入-(1)~(2)6-3~9. 単語の処理(1)~(7)第7回 自然言語処理-2(構文解析~機械翻訳)7-1~4. 構文解析(1)~(4)7-5. 機械翻訳Week 3 確認テストWeek 4第8回 深層学習による自然言語処理とその応用事例8-1~6. 深層学習による自然言語処理とその応用事例(1)~(6)Week 4 確認テスト講義の内容: データサイエンス(一般実用)編

 次のページでは、データサイエンスや統計学の講義について紹介する。

データサイエンス(一般実用)編、数学/統計学編、データサイエンス(学術理論)編仮想通貨カジノパチンコ明日 の ラグビー