米Microsoftは、.NET開発者に向けたオープンソースのクロスプラットフォーム機械学習フレームワークであり、カスタム機械学習モデルを.NETアプリケーションに統合できるML.NETの最新バージョンとなる、「ML.NET 3.0」を11月27日（現地時間）にリリースした。 ML.NET 3.0では、TorchSharpで構築されたTransformerベースのニューラルネットワークアーキテクチャによって支えられた、オブジェクト検出APIが追加されている。 また、ML.NET 2.0で導入されたテキスト分類機能のTorchSharp RoBERTa上に、自然言語処理に欠かせない質問応答（QA）と固有表現認識（NER）が構築され、ML.NET 3.0で利用可能になった。 あわせて、データ分析および機械学習プロセスのすべての段階において、高度に最適化されたアルゴリズムのビルディングブロックを
TypeScriptは近年JavaScriptに代わってWebフロントエンド開発で利用されているプログラミング言語です。TypeScriptは開発生産性および開発者体験に優れていることから、開発現場で広く採用されています。TypeScriptを学ぶことは、今後のWebフロントエンド開発では、ほぼ必須といって良いでしょう。この記事ではTypeScriptを使うメリット、ならびに「TypeScript Deep Dive 日本語版」を活用してTypeScriptを短期間で学習する方法を紹介します。 はじめに 筆者はSIer出身のITエンジニアです。ゲーム開発会社などを経由して現在は一般企業でエンジニアとして勤務しています。はじめてTypeScriptの重要さを知ったのは、2018年ごろに「TypeScript Deep Dive」を読んだときでした。そして、今後必ず多くの人に役立つと考え、オリ
ギブリーは、政府からの緊急事態宣言の再発令、およびテレワーク推奨の状況を受けて、オンライン完結型での研修の実施やIT・DX人材育成を推進・支援すべく、同社が提供するプログラミング学習・試験プラットフォーム「track（トラック）」の学習管理システムおよびオンラインプログラミング学習教材を、企業を対象に受講者アカウント数無制限で、1月12日～2月28日の期間に無償提供する。 今回、無償提供される教材およびシステムは、在宅でのプログラミング研修実施・セルフラーニングを実現する上で、必要な内容に限定して提供される。 また、今回の無償提供にあわせて専用の「初心者でも楽しく学べる」コースとして、以下の6コースを用意している。 Webフロントエンド基礎（HTMLとCSS）を身につけよう HTMLとCSSでいろいろなアイテムを作ってみよう JavaScript基礎コース JavaScript DOM基礎
画像の欠損補間 実世界の問題において、データが欠損していることが多々あります。そのような場合にも、スパースであるという仮定をうまく利用することで、データの欠損を補間することができます。 前回、画像の再構成について紹介したとき、自然画像をパッチに区切って辞書学習を行うと、各パッチは得られた辞書を用いてスパースに表現できることがわかりました。実はこの辞書とスパース表現は、学習画像に、ある程度欠損があったとしても、うまく求めることができるのです。 なぜ、そんなことが可能かというと、例えば100変数の連立方程式を考えたときに、式の数は100個あれば全ての変数の値を決定できます。データとして10000個方程式があったとしても、そのうちの1％だけを使って連立方程式を解くことができます。また、方程式の解がほとんど0であるとわかっている場合も少数の方程式から解が得られることが知られています。つまり、100
CodeZineを運営する翔泳社では、5月20日（水）にアジャイル開発手法の1つである「スクラム」について解説した『SCRUM BOOT CAMP THE BOOK【増補改訂版】』を発売しました。2013年に発売し親しまれてきた初版を「スクラムガイド2017年版」に従って改訂、開発現場の現況に即した形でスクラムの方法論をお届けします。 『SCRUM BOOT CAMP THE BOOK【増補改訂版】 スクラムチームではじめるアジャイル開発』は、プロダクトに必要な機能を少しずつ短いサイクルで開発し、フィードバックを繰り返す開発手法であるアジャイルの中でも人気の高い「スクラム」のガイドブックです。 少人数のチームで運用し、プロダクト開発の管理に有効なフレームワークであるスクラム。その全体像は「スクラムガイド」に記載されていますが、興味を持ったばかりの方が実際の開発現場で取り入れるには抽象度が高
「Camphr」は、最先端の深層学習手法から従来のパターン・辞書などを用いたアルゴリズムまで、幅広い自然言語処理手法を自由に組み合わせられるオープンソースソフトウェア。 PKSHA Technologyは、研究者やエンジニアによる自然言語処理システムの研究・サービス開発の効率化・高度化と、それによる自然言語処理技術の、社会実装の加速を目的として「Camphr」を開発し、GitHub上に公開した。「Camphr」は、さまざまな手法を統一的に扱い、パイプライン化できるフレームワーク「spaCy」のプラグインとして実装されている。「Camphr」を使用することで、最先端の深層学習手法から従来手法まで、幅広い自然言語処理手法を組み合わせることが可能。 具体的な機能は以下の通り。 BERT、XLNetなどの深層学習モデルを用いた言語解析・学習機能 多言語対応（75言語に対応したBERTベースの解析を
「Developing Blockchain-Based Identity Applications」（以下、本プログラム）は、デジタルアイデンティティのための新たな「自己主権型」パラダイムを用いて、アプリケーションを構築し、デプロイすることに興味がある開発者を対象としている。 信頼性の確かなデジタル基盤でアプリケーションを構築するために、Hyperledger Indy、Aries、Ursaが提供するデジタルアイデンティティと、クレデンシャルを発行および管理する可能性を探る。 本プログラムでは、Hyperledger Ariesについて掘り下げ、独自のAriesエージェントでクレデンシャルを発行、検証するためのコードを開発することで、受講者は実稼働対応アプリケーションを作成する方法を学べる。 自分のペースで進められる2つのオンラインコース「Introduction to Hyperled
無限の状態のうち1つの状態を取る量子ビットを基本単位とする量子コンピュータ。その振る舞いは時に直感に反し、仕組みをしっかり理解するには数学を用いるしかありません。CodeZineを運営する翔泳社では、量子コンピュータを「なんとなく」ではなく厳密に理解するための『みんなの量子コンピュータ』を1月24日（金）に発売しました。 『みんなの量子コンピュータ』は、量子コンピュータの基礎理論を数学を使ってしっかり理解したい方のための入門書で、Chris Bernhardt氏による『QUANTUM COMPUTING FOR EVERYONE』（The MIT Press Cambridge）の邦訳です。 本書では量子ビットや量子もつれ、量子テレポーテーションなど、量子コンピューティングに欠かせないテーマが取り上げられており、その概念を数学で明確に理解することが目標に掲げられています。直感に反することも
プログラムをより効率的に書くうえで、アルゴリズムは欠かせません。CodeZineを運営する翔泳社では、まずは基本的なアルゴリズムを知りたいという方のために、『Pythonではじめるアルゴリズム入門』を1月24日（金）に発売しました。探索やソートなど、伝統的なアルゴリズムの考え方や定石について解説しています。 『Pythonではじめるアルゴリズム入門 伝統的なアルゴリズムで学ぶ定石と計算量』は、プログラミング初心者でも扱いやすいPythonを用いてアルゴリズムの考え方や定石を学べる入門書です。 本書では探索やソートなど基本的なアルゴリズムの仕組みをテキストで学ぶだけでなく、実際にPythonのコードを書いてどのように動作するのかを確かめることができます。また、アルゴリズムの計算量についても詳しく説明するので、なぜプログラミングにおいて計算コストを考慮する必要があるのかを掴めます。 他の言語に
プログラマの皆さん、コードを書く際、どのようなツールを使っていますか？ あるいは、これからプログラミングを始めようとしている方は、どのようなツールを使えばいいか想像できますか？ 場合によってはAndroid StudioやXcode、Visual Studioなどのいわゆる統合開発環境を使わざるを得ないこともありますが、一般的には「テキストエディタ」と呼ばれるものを使います。テキストエディタと聞いて、Windowsのメモ帳やMacのテキストエディットを想像してはダメです。それとは違うプログラミング用のテキストエディタが存在します。本稿では、プログラマもなんとなく選びがちなエディタに関して、プログラミング用テキストエディタとは何か、そういった専用テキストエディタの何がいいのか、どういったテキストエディタを選べばいいのか、といった内容を紹介します。 対象読者 エディタ選びに迷っている新人エンジ
文字や概念だけでは理解しづらい機械学習のアルゴリズム。翔泳社では17種のアルゴリズムの仕組みを完全フルカラーで図解した『機械学習図鑑』を4月17日に発売しました。一覧性が高く理解度も深まるため、知らないアルゴリズムを学びたい方、リファレンスとして使いたい方などにお勧めです。 『見て試してわかる機械学習アルゴリズムのしくみ 機械学習図鑑』は、種類が多く複雑な機械学習アルゴリズムの仕組みや使い方を図解で紹介する入門書です。 たとえば、教師あり学習の分類タスクに用いられるロジスティック回帰というアルゴリズムがありますが、その仕組みをきちんと理解するのは簡単ではありません。あるいはよく耳にするニューラルネットワークにしても同様です。機械学習のアルゴリズムには他にも主成分分析（PCA）やk平均法（k-means）など、初心者が仕組みを理解するのが難しいものがあります。 本書では17種類のアルゴリズム
Faradayの役割 Faradayは、Rubyで書かれたHTTPクライアントライブラリで、RubyGemsとして提供されています。利用シーンとしては、Railsプロジェクトから外部のAPIなどにアクセスする例などが一般的でしょう。 なお、RubyにはHTTPクライアントライブラリとして標準で添付されているNet::HTTPがあり、require 'net/http'でインクルードすれば利用でき、Faradayを使わなくても実装することができます。 ただし、Net::HTTPを使うとパラメーターや設定などが複雑になってしまうところを、Faradayを使うことでよりシンプルに、HTTPクライアントとしてアクセスする部分を実装できるメリットがあります。 また、Faradayは内部的にはデフォルトでNet::HTTPを使用しています。その意味ではNet::HTTPのラッパーともいえるでしょう。
本記事は『絵で見てわかるOracleの仕組み 新装版』の「第1章 I/Oとディスクの関係」から抜粋したものです。掲載に当たり、一部を編集しています。 ここでは、Oracleの基本機能を「Oracleを理解するための必須キーワード」として取り上げ、これを前提にI/O（Input/Output：入出力）とディスクの関係を詳しく見ていきます。普段は意識することがないかもしれませんが、I/Oとディスクの動作をイメージできれば、Oracleで発生するさまざまな現象を理解しやすくなります。応用力のあるOracleエンジニアになるための第一歩を踏み出しましょう！ Oracleを理解するための必須キーワード まず、筆者が考えるOracleを理解するための3つのキーワードを紹介します。これは本書で出てくるキーワードです。 並列処理を可能にし、高スループットも実現 レスポンスタイムを重視 COMMITされたデ
10月20日に開催された「PyData.tokyo One-day Conference 2018」では、フリーランスのプログラマで、python.jpの管理人もしている石本敦夫氏がPythonやNumPyの歴史とPythonで並行処理を行う時のポイントを解説した。 python.jp管理人 石本敦夫氏 PyData.tokyo One-day Conference 2018 「NumPyの歴史とPythonの並行処理」講演資料 なぜ機械学習にはPythonなのか ～NumPyを核に形成された科学技術計算のエコシステム いま「機械学習」でググると「python」が関連キーワードとしてサジェストされるほど、AIや機械学習を扱うならPythonは定番の言語だ。2011年にIEEEが発行した雑誌には「科学技術計算においてPythonはデファクトスタンダード」と記述されている。 その理由を示すべく
米国時間の12月4日に開催されたデベロッパー向けイベント「Microsoft Connect(); 2018」のキーノートにおいて、Microsoftが提供するソフトウェア開発の技術およびプラットフォームに関する数々の新発表が行われた。本稿では、その主なトピックスをお伝えする。 去年に引き続き、同社執行副社長でクラウドとAIの領域を担当するスコット・ガスリー（Scott Guthrie）が、 トレードマークの赤いポロシャツを着て司会進行を務めた AIによるコーディング負荷の軽減や、チーム開発を快適にする機能が拡充されたVisual Studio まず、開発環境の側面では、統合開発環境（IDE）の次のメジャーバージョンに当たる「Visual Studio 2019」のPreview 1（最初のプレビュー版）が発表され、ダウンロード提供も開始された。 特に、コーディング支援や、10月末に買収が
WPFの個別の技術要素に関する解説は多くありますが、アプリケーション全体のアーキテクチャまで踏み込んだ記事は多くないように思います。本記事では、マイクロソフトが、架空の大規模多国籍製造企業を想定し、公開しているサンプルデータベース「AdventureWorks」を題材に、Prism for WPFや、グレープシティのコンポーネント「SPREAD for WPF」を活用して業務アプリケーション開発をする際の実践的なアーキテクチャ例を紹介します。 はじめに WPFにおけるXAMLの記述方法、各コントロールの使用方法、リレーショナルデータベースへの接続方法。そういった個別の技術要素に関する解説記事は多くあります。しかしそれら個別要素を組み合わせ、アプリケーション全体としてどう構築するかといった、全体のアーキテクチャに踏み込んだ具体例は少ないように思います。 その最大の要因は、アプリケーション全体
Cloud TPUは、TensorFlowによってプログラムされた機械学習ワークロードの、速度向上と拡張性向上に最適化されたハードウェアアクセラレータ。4基のカスタムASICで構成され、最大180テラフロップスの浮動小数点演算、64GBの広帯域幅メモリを備えている。単体で使用可能なほか、高速な専用ネットワークによって相互接続し、マルチペタフロップ機械学習スーパーコンピュータ「TPU pods」としても使用できる。 通常、カスタムASICやスーパーコンピュータのプログラミングには、非常に高度な技能が求められるが、Cloud TPUならTensorFlowのAPIが使えるため、より容易なプログラミングが可能になっている。また、Cloud TPUの参照モデルはオープンソース化されているので、ただちに開発を始められる。 現段階では、数量限定で提供されており、Cloud TPU×1基の1時間あたりの
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