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

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一般的にディープラーニングはPython言語で開発する。実際に開発でよく使うPython言語の基本文法を厳選し、それらを図解で解説していく連載の初回である今回は、Python言語のバージョンについて説明する。

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ディープラーニングはプログラムとして作成するが、そのプログラムはコンピューター上でどうやって動くのか? コンピューターに関する基礎の基礎を紹介する。

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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)
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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。

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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)
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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。

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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)
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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。

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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)
イベントから学ぶ最新技術情報

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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入門(概要編)[Lesson 3]

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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)
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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。

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機械学習 & ディープラーニング入門(概要編)[Lesson 1]

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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。

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「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。

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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)
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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)
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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)

Tutor 0001年1月1日(月)

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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。

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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)

機械学習 & ディープラーニング入門(Python編)

ディープラーニングのプログラムを作成するには、Python言語を使うのが一般的。しかしPython言語の仕様や文法、プログラミングをまったくの知識ゼロから学ぶのは大変。本連載では、実際に開発で使用するコード例から本当に必要な基本文法を厳選し、それらを図解で分かりやすく説明していく。

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機械学習 & ディープラーニング入門(データ構造編)

AI・機械学習・ディープラーニングを始めるが、Pythonプログラミングも初めての人に向けて、Pythonでデータを取り扱うための基礎知識として、「リスト」や「NumPy」「数学のテンソル」について分かりやすく紹介する連載。

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