筆者・Author

「一色政彦」のプロフィールと記事一覧

2018年6月25日

プロフィール

一色 政彦(いっしき まさひこ)

一色 政彦(いっしき まさひこ)

機械学習、ディープラーニングの初心者として、当サイトキャラクターのマナブと同じ目線で学び、記事を発信していきます。


●受賞・資格

- Microsoft MVP for Visual Studio and Development Technologies (11年連続)

- 2017/12/26 JDLA Deep Learning for GENERAL 2017

- 2017/10/11 第二種電気工事士


経歴

1975年8月、福岡県北九州市生まれ。

1999年4月、九州大学文学部を卒業後、ソフトウェア パッケージ ベンダーに入社。開発部で技術研究や基礎開発の業務に携わる。

2003年2月、福岡から上京。

2003年4月、フリーランスのテクニカル ライターとなり、開発者、ITプロ向けの記事を執筆。

2003年11月、(株)デジタルアドバンテージに入社して、@IT/Insider.NETの編集者兼ライターとなる。

2013年4月、@ITの編集者を兼務しつつ、新サイト「Build Insider」の編集長に就任。

2018年4月、機械学習エンジニア向けの新サイト「Deep Insider」の編集長に就任。編集に記事執筆に活躍中。


記事一覧

■ 過去記事 - 日付順

機械学習 & ディープラーニング入門(コンピューター概論編)[Lesson 1]

機械学習 & ディープラーニング入門(コンピューター概論編)[Lesson 1]

ディープラーニングを始めるための、プログラムの基礎

ディープラーニングはプログラムとして作成するが、そもそもプログラムとは何なのか? プログラムに関する基礎の基礎を紹介する。

Tutor 2018年12月14日(金)
機械学習 & ディープラーニング入門(作業環境準備編)[Lesson 4]

機械学習 & ディープラーニング入門(作業環境準備編)[Lesson 4]

「ディープラーニング作業環境の概要とGoogle Colaboratory(Jupyter Notebookのオンライン版)の使い方」まとめ

機械学習やディープラーニングの作業環境と使い分け指針、Jupyter Notebookのオンライン版「Google Colaboratory」の概要や使い方を箇条書きでまとめる。

Tutor 2018年12月11日(火)
機械学習 & ディープラーニング入門(作業環境準備編)[Lesson 3]

機械学習 & ディープラーニング入門(作業環境準備編)[Lesson 3]

Google Colaboratory(Jupyter Notebookのオンライン版)の使い方

機械学習やディープラーニングの作業環境の中でも初心者には「Jupyter Notebook」がお勧めだ。そのオンライン版「Google Colaboratory」の画面構成や基本的な使い方、お薦めのショートカットキー、オートコンプリートとヘルプドキュメントの表示機能などを説明する。

Tutor 2018年12月11日(火)
機械学習 & ディープラーニング入門(作業環境準備編)[Lesson 2]

機械学習 & ディープラーニング入門(作業環境準備編)[Lesson 2]

Google Colaboratory(Jupyter Notebook)の準備と、ノートブックの作成

機械学習やディープラーニングの作業環境の中でも初心者には「Jupyter Notebook」がお勧めだ。そのオンライン版「Google Colaboratory」の準備方法と、そのノートブックファイルの作り方などのファイル操作方法を説明する。

Tutor 2018年12月10日(月)
機械学習 & ディープラーニング入門(作業環境準備編)[Lesson 1]

機械学習 & ディープラーニング入門(作業環境準備編)[Lesson 1]

ディープラーニングを始めるための、作業環境の特長と使い分け指針

機械学習やディープラーニングの作業環境にはどのようなものがあるのか。「PyCharm」「Visual Studio Code」「Jupyter Notebook」という3つの主要な作業環境の概要と特徴を説明し、その使い分け指針を示す。

Tutor 2018年12月7日(金)
イベントから学ぶ最新技術情報

イベントから学ぶ最新技術情報

グーグルのAI技術、2018年9月最新情報 ― Google Cloud Next ’18 in Tokyo 基調講演レポート

2018年現在、グーグルはAI分野でどんな技術やサービスを提供しているのか? Google Cloud Next ’18 in Tokyoの基調講演から、AIに関する部分を書き起こした。

Deep Impression 2018年9月19日(水)
気になるニュース&ネット記事

気になるニュース&ネット記事

de:code 2018、AI関連セッションの動画&資料の一覧

2018年5月にマイクロソフトが主催した「de:code 2018」カンファレンスのセッション動画とプレゼン資料が公開された。動画かセッションかが閲覧可能な17件のAI関連セッションをリストアップする。

Deep Impression 2018年6月15日(金)
イベントから学ぶ最新技術情報

イベントから学ぶ最新技術情報

企業から見たデータサイエンティストの採用と育成(パネルディスカッション)― データサイエンティスト協会 調査・研究委員会セミナー

データサイエンティストの採用で使われている3つのスキルセットや、人材育成のためのインターンシップと各スキルの育て方、データサイエンティストが満足する職場環境や評価制度などについての意見が聞き出された、データサイエンティスト協会主催セミナーのパネルディスカッション内容を紹介する。

Deep Impression 2018年6月13日(水)
イベントから学ぶ最新技術情報

イベントから学ぶ最新技術情報

深層学習にはどんなデータが使えるのか? どれくらいのデータ量が必要か? ― DLLAB コミュニティ勉強会 2018Q2

「機械学習・深層学習に向くデータの種類」「PoC(概念実証)段階と実用段階でのデータ収集の違い」「実用段階で精度メンテナンス」「深層学習に必要なデータ量」「アノテーションのクラウドソーシング」「オープンデータ」に関して有識者がコメントしたパネルディスカッションの内容を紹介する。

Deep Impression 2018年5月28日(月)
気になるニュース&ネット記事

気になるニュース&ネット記事

無償公開! AI関連のPDF『Future Computed』、I/O 2018 & Build 2018 のセッション動画

電子書籍『Future Computed: 人工知能とその社会における役割』が無償公開。また、Google I/O 2018 と Microsoft Build 2018のセッションビデオも無償公開。さらにpandasの新バージョンリリースなど。機械学習関連の最新情報まとめ。

Deep Impression 2018年5月25日(金)
気になるニュース&ネット記事

気になるニュース&ネット記事

Neural Network Console クラウド正式版など - 機械学習の必読情報

「Lobe」「PyTorch 1.0(ベータ)」「AI/MLの仕事」など、ちょっと気になるお薦めのニュースや記事を集めてみた。

Deep Impression 2018年5月16日(水)
気になるニュース&ネット記事

気になるニュース&ネット記事

Microsoft Build 2018 vs. Google I/O 2018[機械学習視点]: FPGA vs. TPU、ML.NET vs. ML Kit

2018年の年次開発者向けカンファレンスがマイクロソフトとグーグルでほぼ同時期に開催され、両者とも今年はAIを軸に新機能や事例が紹介されている。特に機械学習の観点でそこで発表された主要ニュースをまとめる。

Deep Impression 2018年5月9日(水)
気になるニュース&ネット記事

気になるニュース&ネット記事

Swift For TensorFlowのオープンソース化など、GW前後の機械学習関連ニュースまとめ

GWを挟んでここ2週間ほどの、ちょっと気になるお薦めのニュースや記事を集めてみた。

Deep Impression 2018年5月7日(月)
イベントから学ぶ最新技術情報

イベントから学ぶ最新技術情報

目指すべき今後の人工知能とは? パネルディスカッション ― データサイエンティスト協会 セミナー2018 第1回

データサイエンティスト協会は、2018年第1回目のセミナーを開催し、『深層学習はすべてを解決できるのか?』と『世界に根差す人工知能と協調による創造性』の2つのセッションと、それを踏まえてAIやデータサイエンティストについて議論するパネルディスカッションを行った。本稿はそのパネルディスカッションの内容を紹介する。

Deep Impression 2018年4月27日(金)
機械学習 & ディープラーニング 環境構築 入門(1)

機械学習 & ディープラーニング 環境構築 入門(1)

UbuntuでのGPUディープラーニング環境の構築【Ubuntu 16.04 LTS対応】

GPUを活用したTensorFlowやChainerによるディープラーニングを実践するための環境をUbuntu上に構築する際の選択ポイントと手順を説明する。

Tutor 2018年4月18日(水)
機械学習 & ディープラーニング入門(3)

機械学習 & ディープラーニング入門(3)

機械学習&ディープラーニングの、基本的なワークフローを知ろう

機械学習/ディープラーニングの作業フローの基礎を学び、実践へ踏み出す準備をしよう。機械学習モデルは、どのようなステップで作成していくのか? データ収集~学習~運用の一連の流れをできるだけシンプルに紹介する。

Tutor 2018年4月17日(火)
機械学習 & ディープラーニング入門(2)

機械学習 & ディープラーニング入門(2)

機械学習やディープラーニングには、どんな手法があるの?

藍博士とマナブの会話から機械学習とディープラーニングの基礎の基礎を学ぼう。機械学習を始めるための最低限の基礎用語から、ディープラーニングの代表的な学習方法と代表的なアルゴリズムまでをできるだけシンプルに紹介する。

Tutor 2018年4月17日(火)
機械学習 & ディープラーニング入門(1)

機械学習 & ディープラーニング入門(1)

AI・機械学習・ディープラーニングがしたい! そもそも何ができるの?

機械学習専門家の藍博士と素人のマナブが会話形式で、AI・機械学習・ディープラーニングの基礎の基礎を分かりやすく紹介するシリーズがスタート。まずはAIとは何か、機械学習との違い、ディープラーニングで実現できることを知ろう。

Tutor 2018年4月16日(月)
イベントから学ぶ最新技術情報

イベントから学ぶ最新技術情報

「DEEP LEARNING LAB」勉強会の開催方針と、7割補助金が出るハンズオン講座

ディープラーニングに取り組む人たちの間で人気の勉強会コミュニティ「DEEP LEARNING LAB」の概要と最新情報を紹介。今後の勉強会イベントの開催方針や、専門実践教育訓練給付で7割の補助金が受けられるようになった教育事業について説明する。

Deep Impression 2018年2月23日(金)
イベントから学ぶ最新技術情報

イベントから学ぶ最新技術情報

機械学習の作業がはかどる新ツール「Workbench」とは? TensorFlowやAWSも使える。Microsoft Tech Summit 2017

マイクロソフトが提供する機械学習向け新サービス&ツール。Azure、AWS、GCP、オンプレスミスなどに対応。TensorFlow、Chainerなどのディープラーニングフレームワークに、PyCharmやVisual Studio Codeなどのコードエディターも使える。

Deep Impression 2017年11月16日(木)
イベントから学ぶ最新技術情報

イベントから学ぶ最新技術情報

Chainer×Azureの関係とは? Preferred NetworksのCEO、西川氏が登壇。JPC 2017 Tokyo

PFN(Preferred Networks)のDeep Learningライブラリ「Chainer」とクラウド「Azure」の協業関係の具体的な内容について、PFN社のCEO自らが日本マイクロソフトのパートナー向けカンファレンスで説明した。

Deep Impression 2017年9月15日(金)
イベントから学ぶ最新技術情報

イベントから学ぶ最新技術情報

AIの音声/画像認識技術は人間レベルを超えた!? Microsoftによる最新AI技術。Japan Partner Conference 2017 Tokyo

日本マイクロソフトはパートナー向けカンファレンスで、最先端テクノロジとして同社のAI技術を披露し、音声認識や画像/動画認識の精度が格段に上がってきており、「AIの認識技術はすでに人間レベルを超えている」と説明した。

Deep Impression 2017年9月7日(木)

機械学習 & ディープラーニング 環境構築 入門

機械学習およびディープラーニング用にGPUを活用した環境の構築方法を説明する連載。GPUの利用をお勧めしますが、CPUで取りあえず始めることもできます。

Tutor 0001年1月1日(月)

機械学習 & ディープラーニング入門(コンピューター概論編)

AI・機械学習・ディープラーニングを始めるが、プログラムやコンピューターについてまったく初めての人に向けて、その基礎の基礎を分かりやすく紹介する連載。

Tutor 0001年1月1日(月)

機械学習 & ディープラーニング入門(作業環境準備編)

AI・機械学習・ディープラーニングを始めるが、プログラミングについてまったく初めての人に向けて、その作業環境の選択指針やお薦めの「Jupyter Notebook」のオンライン版「Google Colaboratory」の基本的な使い方を分かりやすく紹介する連載。

Tutor 0001年1月1日(月)

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