データサイエンティストに縁遠い人のための「機械学習」入門
関連キーワード ビッグデータ | データ | データサイエンティスト | データ分析 | 経営 ビッグデータ活用の目的と期待 出典：IDC Japan（TechTargetジャパン記事「“やるかやらないか”で二極化するビッグデータ活用 一般企業への浸透が進む」から）《クリックで拡大》 機械学習は、ビッグデータを活用して企業経営にインテリジェンスを持ち込むときの鍵となる。ただ、機械学習のアルゴリズムは魅力的ではあるものの、この技術は急速に複雑化している。われわれ全員がデータサイエンティストになる必要はないが、IT担当者は機械がどのように学習するか、しっかり理解していなければならない。 併せて読みたいお薦め記事 「機械学習」はどう使われる？ 「機械学習」とは？ データ分析技術に関連する12の大胆予測 「機械学習」時代の経営判断はどうあるべきか データサイエンティスト活用 「データサイエンティス
第1回 暗号化の基礎
暗号化技術は、情報の保護やコンピューターセキュリティに欠かせない技術である。今回は暗号化技術の基礎として、暗号化の基本、暗号の安全性、共通鍵暗号と公開鍵暗号について解説。 暗号化技術は、情報の保護やコンピューターセキュリティに欠かせない技術である。ファイルやデータの暗号化の他、HTTPSや、無線LANにおけるWEP／WPA／TKIP／AESのようなセキュアな通信、証明書やデジタル署名、PKIなど、多くの場面で暗号化技術が使われている。今回からしばらくは、暗号化の基礎や共通鍵暗号、公開鍵暗号、証明書、PKIなどについて、IT Proの初心者向けに暗号化技術の基礎を解説していく。今回は、暗号化の基礎を解説する。 暗号化とは データを保護するだけなら、暗号化ではなく、「ファイルの許可属性（読み出し禁止などの属性）」や「アクセス制御（ACL）」などの方法もある。これらは、アクセスするユーザーに応じ
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