Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Excelにデータを集めようとするとき、数式とVBAを駆使して行う方法が一般的です。 キーを使って複数のデータを結合するときには、Accessなども用いられます。 ですが、データが増えてくると下記のような課題が発生してきます。 収集に必要な手順が増え、数式やVBAが複雑化する データ収集に長い時間がかかる サイズが巨大化して格納しきれなくなる これらの課題を解消するツールとして PowerQuery を紹介します。 PowerQueryとは 2016年に公開されたMicrosoft製のデータ分析用Excelアドインであり、Ex
マイクロソフトの「OneNote」はプライベートや仕事での事柄を取り込むためのデジタルノートブックアプリだ。データはクラウドに保存されるため、iPhone/iPadの他、Windows、Mac、Android、Windows Phoneといったデバイス間で同期できる。PCで取り込んだデータをiPhoneから取り出して閲覧する――といった使い方が可能だ。既存のサービスでいうとEvernoteに近いアプリである。 このほど、同アプリのMac版が提供され、Windows版も一部機能を除いて無料化した。パソコンと連携しやすくなった今、使い勝手を調べてみることにした。 iPhone/iPad版「OneNote」の使い勝手 「OneNote」を使うためにはMicrosoftアカウントが必要になる。すでに持っている人も多いと思うが、まだの場合は取得しておこう。アプリをダウンロードし、起動してアカウントと
時間がない人用、三行要約 Gunosyで「自分の興味があるジャンルのワード site:gunosy.com」 で検索し、その先のページでリンクを幾つかクリックして1日待てば良い感じになってるよ(例: 「レシピ site:gunosy.com」) アルゴリズム変えてくるかもしれないから一時的な技だよ 自分好みになったページはデフォルトで公開設定になってるので、非公開にするか趣味に走り過ぎないよう気をつけてね はじめに Gunosyと過ごした4週間〜1か月で推薦記事はどう変わったか でGunosyで自分好みの記事を紹介してくれないのに不満を持っている方がいる。 Gunosyはとても優秀なキュレーションサービスで、TwitterもしくはFacebookと連携させると自分のソーシャルグラフを分析して自分にあったニュース記事を紹介してくれる。そのキュレーションはとても優秀で、「なぜこれを？」と思うこ
今回よりQNAPの最強NASこと「TurboNAS」シリーズを使っていくことになったのだが、正直言って（胸を張っていうことではない）、筆者はNASというものがどういうモノなのか、いまいち理解していない。USBの外付けHDDと同じで、接続がLAN経由になったストレージ、という程度の認識しかない完全なNASビギナーである。 PC USERでは、瓜生氏の連載枠で、QNAPのTurboNASを継続的に取りあげており、高度な内容を含むさまざまな活用方法や、最新ファームウェア情報を丁寧に解説してはいるものの、記事を読むたびにあまり初心者向けではないと感じていた。また、最近NASに興味が出てきたので、どの製品がいいのか周囲の人に聞いてみても「NASならQNAPでしょ」と勧められることは多いのだが、なんだか難しそうで、ビギナーの筆者にはI社やB社の製品がお似合いなのでは……とも思っていた。 そんなときに、
今朝、懐かしい方からメールがあって私はiPhoneをまじまじと見つめてしまいました。それはこのブログにも以前登場した「一流の研究者」の、私の師匠です。 しかしメールの内容はおかしなものでした。「いま海外にいるのだが、同行していた人が急病になってしまい、手術にお金が必要なので送ってくれないか」という内容で、つまりは詐欺メールです。 シグネチャまでも真似ていますが、誰かが師匠のメールアドレスを乗っ取ったのです。### ２段階認証を使おう 師は周囲にコンピュータのウィザードが大勢いますのできっと適切に対応がとられているものと思います。 しかし一度アカウントが乗っ取られると、住所録も含めて奪われてしまいますのでいつまでも自分の名前を騙って友人、親戚にこうした詐欺メールが送られるリスクが続きます。 私の周囲でも今年に入ってGmailが乗っ取られてこうした詐欺メールが飛んできたというケースが複数ありま
図●NECが実施した電力消費予測実験のグラフ。上の従来技術による予測に比べて、下の「異種混合学習技術」による予測では実績と予測のずれが小さい（NECの資料より） NECの情報・ナレッジ研究所は2012年6月22日、ビッグデータの解析に役立つ「異種混合学習技術」を開発したと発表した。6月28日に英国で開催される「機械学習」分野の国際学会「The 29th International Conference on Machine Learning（ICML2012）」で詳細を報告する。2013年度の実用化を目指す方針だ。 機械学習（Machine Learning）とは、コンピュータプログラムを使って大量のデータから有用な規則性、ルール、判断記述などを抽出する技術。製造・流通業などの需要予測や、スパムメールの判定、ネット広告の表示、デジタルカメラの顔認識、囲碁・将棋などのゲームといった分野に幅広
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
第8回 情報論的学習理論と機械学習研究会† このページはしましまが第8回電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会 に参加してとったメモです．私の主観や勘違いが含まれていたり，私が全く分かってなかったりしていますので，その点を注意してご覧ください．誤りがあれば，指摘してください． ↑ 非対称で個体差がある関係データ分析のための機会調整型無限関係モデル† ○大濱 郁・飯田裕美（パナソニック）・喜田拓也・有村博紀（北大） 関係の非対称性：リンク・非リンクという対象ではなく，リンクと非リンク|Dont caare リンクの有無を全体の背景分布とクラスタに固有の分布の混合分布でモデル化 対象の個体差：人にもアイテムにも影響の広がり・遭遇の可能性には差がある 列側と行側の対象の遭遇率に応じた分布の論理積でリンクが生成されるとする ↑ 離散と連続の属性値が混在した場合のベイジアンネットワークの
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