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データブリックス データブリックス データブリックス Databricks Inc. 種類 株式会社 本社 所在地 アメリカ合衆国 カリフォルニア州 サンフランシスコ 設立 2013年 業種 ソフトウェア 開発 事業内容 AI、及び機械学習向け統合データ・アナリティクス・プラットフォームの提供 代表者 Ali Ghodsi（CEO） 外部リンク https://databricks.com/ Databricks は、 Apache Spark の生みの親であるマテイ・ザハリアと共に、アリ・ゴディシが2013年に設立した企業である 。 AI / 機械学習 をはじめとする ビッグデータ を扱うためのクラウド型の統合データ分析基盤である「レイクハウス・プラットフォーム」を提供しており、データエンジニアリング、データサイエンス/機械学習、データ分析の領域に強みがある。 2022年に上場予定と言われている ユニコーン企業 であり、2021年8月に発表したシリーズHの資金調達後の市場価値は約4兆円となっている。。2021年12月現在、世界で7,000社を超える企業に利用されており、テクノロジー販売パートナーは約450社となっている。 2021年 ガートナー 「 マジッククアドラント 」において、データサイエンスおよび機械学習プラットフォーム部門のリーダーとして評価されている。また、2021年9月、ガートナー社のTechnology Hype Cycleのチャートには、「レイクハウス」が、Innovation Triggerのカテゴリーに分類された。 Apache Spark やDelta Lake、MLflow、Redashといった自社ソフト（もしくは創業メンバーが過去に開発したソフト）を組み合わせ、大規模なデータエンジニアリングとコラボレーション型データサイエンスのためのクラウドプラットフォームを開発しており、開発したソフトウェアの多くをオープンソース化し、オープンソースコミュニティとして維持していることもDatabricksの特徴。 データブリックス・ジャパン株式会社 Databricks Japan K.K. 種類 株式会社 本社 所在地 東京都 港区 六本木 1丁目4-5 アークヒルズサウスタワー 16階 設立 2018年 業種 ソフトウェア 開発 代表者 グレッグ・テイラー （社長） 外部リンク https://databricks.com/jp/ 日本法人はデータブリックス・ジャパン株式会社。 ^ Dwoskin (2016年6月9日). “ This is where the real action in artificial intelligence takes place ”. Washington Post . 2016年8月16日閲覧。 ^ Kenrick, Cai. “ Databricks Reaches $38 Billion Valuation After New $1.6 Billion Injection ”. Forbes . 2021年8月31日閲覧。 ^ “ AIユニコーン企業のDatabricksが日本市場に本格参入 マーケターが注目すべきポイントは？ ”. ITmedia マーケティング . 2020年11月12日閲覧。 ^ https://it.impress.co.jp/articles/-/19496 ^ https://databricks.com/jp/blog/2020/02/17/databricks-named-leader-in-gartner-magic-quad
jection ”. Forbes . 2021年8月31日閲覧。 ^ “ AIユニコーン企業のDatabricksが日本市場に本格参入 マーケターが注目すべきポイントは？ ”. ITmedia マーケティング . 2020年11月12日閲覧。 ^ https://it.impress.co.jp/articles/-/19496 ^ https://databricks.com/jp/blog/2020/02/17/databricks-named-leader-in-gartner-magic-quadrant-for-data-science-and-machine-learning-platforms.html This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データベース データベース コンピューティング において、 データベース （ 英 : database ）は、電子的に保存され、アクセスできる組織化された データ の集合である。実メモリに保存されるもの、 CSV などの ファイル に保管される物、 OS のファイルシステムなどから、後述の データベース管理システム を使った大規模なものまである。 小規模なデータベースはOSの ファイルシステム 上にファイルとして保存されるが、大規模なデータベースはOSに依存しない低レベルなフォーマットで外部 記憶装置 に保存される。また コンピュータ・クラスター または クラウドストレージ で保存される。 データベース設計 に関わる分野は多岐にわたり、 データモデリング 、効率的なデータ表現と保存、クエリ言語、機密データの セキュリティ やプライバシー、同時アクセスとフォールトトレランスのサポートを含む 分散コンピューティング の課題など、形式技術と実用的な考慮事項に及ぶ。 データベース管理システム （ DBMS ）は、 エンドユーザー 、アプリケーション、およびデータベース自体と対話し、データを取得し分析するための ソフトウェア である。さらに、DBMSソフトウェアには、データベースを管理するために提供される関連機能も含まれている。データベース、DBMS、関連アプリケーションの全体を含めて データベースシステム と呼ぶ。しばしば「データベース」という用語が、DBMS、データベースシステム、またはデータベースに関連するアプリケーションのいずれかを指す場合に漠然と使われている。 コンピュータ科学者は、データベース管理システムを、サポートするデータベースモデルに基づいて分類している。 リレーショナルデータベース は、 1980年代 の主流であった。これらは、データを一連の 表 の行と列としてモデル化し、大多数はデータの書き込みとクエリ（問い合わせ）に SQL を使用する。 2000年代 には、異なるクエリ言語を使用する NoSQL と総称される非リレーショナルデータベースが普及した。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データベース「世界と日本」 データベース「世界と日本」 データベース「世界と日本」 （データベース「せかいとにほん」）は、 政策研究大学院大学 ・ 田中明彦 研究室が提供する、インターネット上で 国際関係 に関する重要文書のテキストデータや年表データ、略語などのデータを無料で提供する ウェブサイト である。 1992年 からデータを公開している。ウェブサイト内には11578件の文書データと233962件の年表データを収録している(2022.12.5現在)。 ^ “ / データベース「世界と日本」基金 / ”. 政策研究大学院大学 （GRIPS） . 2022年11月5日閲覧。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データベースエンジン データベースエンジン データベースエンジン ( 英 : database engine)は、 データベース管理システム （DBMS）が データベース から データ を 作成、読み取り、更新、削除 （CRUD）するために使用する基盤となる ソフトウェア部品 、 ソフトウェアエンジン のこと。 ストレージエンジン ( 英 :storage engine)とも呼ばれる。ほとんどのデータベース管理システムには、ユーザーがDBMSの ユーザーインターフェイス を経由しなくても基盤となるエンジンと対話できる API が実装されている。APIの利用時には、 TCP/IP の特定の ポート番号 を使って通信を行う場合がある。 「データベースエンジン」という用語は、「データベースサーバー」または「データベース管理システム」と同じ意味で使われることもある。 「データベースインスタンス」は、実行中のデータベースエンジンのプロセスとメモリ構造のことを指す。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データベーススペシャリスト試験 データベーススペシャリスト試験 データベーススペシャリスト試験 英名 Database Specialist Examination 実施国 日本 資格種類 国家資格 分野 コンピュータ・情報処理 試験形式 筆記 認定団体 経済産業省 認定開始年月日 1994年 （平成6年） 根拠法令 情報処理の促進に関する法律 公式サイト https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/db.html 特記事項 実施は IT人材育成センター国家資格・試験部 が担当 ウィキプロジェクト 資格 ウィキポータル 資格 データベーススペシャリスト試験 （データベーススペシャリストしけん、 英 : Database Specialist Examination 、略号: DB ）は、 情報処理の促進に関する法律 第29条第1項に基づき 経済産業大臣 が行う 国家試験 である 情報処理技術者試験 の一区分である。試験制度の スキルレベル4 （スキルレベルは1 - 4が設定されている）に相当し、 高度情報処理技術者試験 に含まれる。 対象者像は「データベースに関係する固有技術を活用し、最適な情報システム基盤の企画・要件定義・開発・運用・保守において中心的な役割を果たすとともに、固有技術の専門家として情報システムの企画・要件定義・開発・運用・保守への技術支援を行う者」。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データベーストリガ データベーストリガ データベーストリガ は、 表 に対するイベントに反応して自動的に実行される操作を意味する。トリガは データ操作言語 によるデータ状態の管理を自動化するために用いられる。トリガを利用することで、データ操作の限定、操作の記録、変更操作の監査などを行うことができる。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データベースマーケティング データベースマーケティング データベースマーケティング ( 英 : database marketing)は、 マーケティング 目的で製品またはサービスを宣伝するために、 顧客 または潜在的な顧客の データベース を使用してパーソナライズされたコミュニケーションを生成する ダイレクトマーケティング の形式のこと。 ダイレクトマーケティング と同様、任意の媒体をコミュニケーションに使うことが可能である。 ダイレクトマーケティングとデータベースマーケティングの違いは、データ分析に焦点を当てていることである。データベースマーケティングでは、統計的手法を使用して顧客行動モデルを開発し、それを使用してコミュニケーションの対象となる顧客を選択することに重点を置いている。データベースマーケターは、 データウェアハウス を頻繁に使うことになる。これは、顧客に関するデータ量が多いほど、より正確なモデルを構築できる可能性が高くなるためである。 マーケティングデータベースには、主に2つの種類、1）消費者データベース、2）企業データベース、がある。消費者データベースは、主に消費者に小売する企業 ( B2C ) を対象としている。企業データベースは、提供される情報がはるかに高度であり、これは、企業データベースが消費者データベースと同じ 個人情報保護法 で制限されていないためである。 「データベース」は通常、内部の販売または配信システムからの名前、 住所 、および取引履歴の詳細等の一覧である。 データベースマーケティングからのコミュニケーションは、 受信者 が望まない場合、 ジャンクメール や スパム となる。マーケターは、顧客が関心のある製品への的を絞ったコミュニケーションは、顧客とマーケターの両方に利益をもたらすと考えてデータベースマーケティングを行っている。 国と地域、組織によっては、個人がデータベース内の個人情報の利用用途を制限したり、変更、削除できるという法律や制度を作っている。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データベース保存 データベース保存 データベース保存 （データベースほぞん）は通常、 データ の初期特性（文脈・内容・構造・外観・動作）を失うことなしに、技術変化に応じて、 データベース に格納された情報を長期的にアクセス可能な形式へ変換することと関係する。 データベースの普及に伴い、データベースおよびそのコンテンツの保存を支援するさまざまな手法が開発されてきた。そうした手法は、データベースの特性や保存ニーズによって異なる。 データベースを保存するには基本的にマイグレーション、 XML 正規化、エミュレーションという3つの手法がある。データベース保存の取り組みを支援するために、SIARD、Digital Preservation Toolkit、CHRONOS、RODAといったツール、ソフトウェア、プロジェクトがこれまで生み出されてきた。 ^ a b Digital Preservation Testbed. (2003) (PDF), From digital volatility to digital permanence: Preserving databases. , ICTU Foundation. , https://web.archive.org/web/20130531200744/http://en.nationaalarchief.nl/sites/default/files/docs/kennisbank/volatility-permanence-databases-en.pdf   ^ Ashley, K. (2004). “The preservation of databases.” . VINE 34 (2): 66-70 . https://doi.org/10.1108/03055720410551075 .   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データベース接続クライアント データベース接続クライアント データベース接続クライアント （データベースせつぞくクライアント）は、 データベース管理システム (DBMS) や 関係データベース管理システム (RDBMS) 上のデータを容易に扱うための ソフトウェア である。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データベース権 データベース権 データベース権 （データベースけん）は、データベースの抽出・再利用（複製頒布）による「営業上の利益」を データベース の作者が独占できるようにする知的財産権である。これによれば、データベースの抽出・再利用をしたい者は、作者に 許諾 を得なければならない。データベースには、創作性があるものとないものがある。このうち、創作性がないものは従来の 著作権法 では保護されない場合がある。創作性が無くとも多大な労力・時間・資金が投じられたデータベースの作者の 財産権 は保護されるべきとの考えから、データベースを保護するための特別の条項や法律を定め、データベースの独占権を整備することが検討されている。 ^ 検証文献：武田、奥住、横溝、天野 2004年、1頁 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データベース消費 データベース消費 データベース消費 （データベースしょうひ）とは、物語そのものではなくその構成要素が消費の対象となるようなコンテンツの受容のされ方を指す。 批評家 の 東浩紀 が 2000年代 初頭に導入した概念。 ^ 『ゲーム的リアリズムの誕生』40頁。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データベース管理システム データベース管理システム データベース管理システム （データベースかんりシステム、 DBMS ; 英 : database management system ）は、 コンピュータ の データベース を構築するために必要なデータベース運用、管理のための システム 、およびその ソフトウェア のことである。 データベースマネジメントシステム とも呼ばれる。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データベース言語 データベース言語 データベース言語 （データベースげんご、 英 : database language ）は、 コンピュータ の データベース を扱うための コンピュータ言語 である。データベース言語を使うことにより、データベース利用者や アプリケーションソフトウェア は、データベースにアクセスすることができる。データベースを扱う機能のうち検索 (問い合わせ) が重要であるため、通例は（データベース） 問い合わせ言語 とも呼ばれる。ただしデータベース言語と問い合わせ言語は、概念的に重なる部分もあるが、同義ではない（ 後述 ）。 2008年現在、最も普及しているデータベース言語は 関係データベース のデータベース言語 SQL である。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データベース設計 データベース設計 データベース設計 （データベースせっけい、 英 : database design ）は、 ソフトウェア開発工程 において データベース の詳細な データモデル を作る工程である。 データベース設計の成果物である物理スキーマは、論理設計上の決定と物理設計上の決定、および物理的な 記憶装置 に設定するパラメタ群を、すべて含む。 物理スキーマで記述される物理的な記憶装置に設定するパラメタ群については、なんらかの データ定義言語 (DDL) を使って記述する際に必要なパラメタ群のみを、決定する。 DDLで記述された内容は、データベースを構築するために使うことができる。 十分に詳細に記述されたデータモデルは、おのおのの実体ごとに属性群を詳細に規定する。 データベース設計という用語には、あいまいさがある。 データベースシステム（データベースを使う コンピュータ システム）の全体の設計のうち、いくつかの異なる構成要素に対して、データベース設計という同じ用語が使われている。 正確には、データベース設計という用語は、データを 永続化 (格納) するために使われる基本データ構造群の論理的な設計を意味すると、考えられている。 関係データベース を使う 関係モデル においては、データベース設計は、基底関係（ 関係 、 表、テーブル ）の集まりと 導出関係 (ビュー）の集まりをいう。 オブジェクトデータベース を使う オブジェクト指向モデリング においては、データベース設計は、実体（エンティティ）の集まりと関連（リレーションシップ）の集まりは、 オブジェクト の クラス の集まりと名前つきの関連の集まりに、直接に対応づけられる。 しかしながら、データベース設計という用語は、設計の工程の全体に対して適用されることもある。 その場合は、基本データ構造に加えて、 データベース管理システム (DBMS) においてデータベースと相互作用する アプリケーションソフトウェア 全体の一部分として使われる、 ユーザインタフェース やデータ操作（データ問い合わせを含む）をも、データベース設計の対象に含まれる。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データボックス しらべてサイエンス データボックス しらべてサイエンス データボックス しらべてサイエンス 〜小学校6年・理科〜 ジャンル 教育番組 出演者 井上優里菜 佐川寿光 清水流 伊東かおり 製作 制作 NHK教育テレビジョン 放送 放送国・地域 日本 放送期間 2000年4月10日 - 2003年3月19日 放送枠 学校放送 放送分 15分 回数 20 2000年度 - 2001年度 放送期間 2000年4月10日 - 2002年3月11日 放送時間 月曜日 11:30 - 11:45 放送枠 学校放送 放送分 15分 2002年度 放送期間 2002年4月10日 - 2003年3月19日 放送時間 水曜日 11:45 - 11:59 放送枠 学校放送 放送分 15分 『 データボックス しらべてサイエンス 』は、 NHK教育テレビジョン で 2000年 4月10日 から 2003年 3月19日 まで放送されていた小学校6年生向けの 学校放送 （教科： 理科 ）である。 ^ データボックス しらべてサイエンス ＜新＞ - NHKクロニクル ^ データボックス しらべてサイエンス ＜終＞ - NHKクロニクル This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データマイニング データマイニング 機械学習 および データマイニング 問題 分類 クラスタリング 回帰 異常検知 相関ルール 強化学習 構造化予測 特徴量設計 表現学習 オンライン学習 半教師あり学習 教師なし学習 ランキング学習 文法獲得 教師あり学習 （ 分類  • 回帰 ） 決定木 アンサンブル （ バギング 、 ブースティング 、 ランダムフォレスト ） k -NN 線形回帰 単純ベイズ ニューラルネットワーク ロジスティック回帰 パーセプトロン 関連ベクトルマシン (RVM) サポートベクトルマシン (SVM) クラスタリング BIRCH 階層的 k 平均法 期待値最大化法 (EM) DBSCAN OPTICS 平均値シフト 次元削減 因子分析 CCA ICA LDA NMF PCA t-SNE 構造化予測 グラフィカルモデル ベイジアンネットワーク CRF HMM 異常検知 k -NN 局所外れ値因子法 ニューラルネットワーク オートエンコーダ ディープラーニング DeepDream 多層パーセプトロン RNN LSTM GRU 制約ボルツマンマシン SOM CNN 強化学習 TD学習 Q学習 SARSA 理論 偏りと分散 のトレードオフ 計算論的学習理論 経験損失最小化 オッカム学習 PAC学習 統計的学習 VC理論 学会・論文誌等 NIPS ICML ML JMLR ArXiv:cs.LG 応用 学習物理学 全般 統計学および機械学習の評価指標 Category:機械学習 Category:データマイニング データマイニング （ 英語 : data mining ）は、 統計学 、 パターン認識 、 人工知能 等のデータ解析の技法を 大量のデータ に網羅的に適用することで 知識 を取り出す技術のこと。 DM と略して呼ばれる事もある。 通常のデータの扱い方からは想像が及びにくい、 ヒューリスティク （heuristic、発見的）な知識獲得が可能であるという期待を含意していることが多い。とくに テキスト を対象とするものを テキストマイニング 、そのなかでも ウェブページ を対象にしたものを ウェブマイニング と呼ぶ。英語では"data mining"の語の直接の起源となった研究分野である knowledge-discovery in databases （データベースからの知識発見）の頭文字をとって KDD とも呼ばれる。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データマップ 63億人の地図 データマップ 63億人の地図 データマップ 63億人の地図 ジャンル ドキュメンタリー 音楽 大島ミチル 国・地域 日本 言語 日本語 話数 9 放送 放送局 NHK 放送国・地域 日本 放送期間 2004年 1月25日 - 11月28日 NHK放送史 『 データマップ 63億人の地図 』（データマップ 63おくにんのちず）は、 2004年 1月から11月にかけて NHK総合 『 NHKスペシャル 』枠で放送された、 日本 のドキュメンタリーシリーズ。平均寿命・出生率・失業率といった様々な統計データに基づくデータマップを題材に、昨今の情勢の読み取り方を提示し、現代社会における諸問題の本質に迫る。全9回で、8月を除いて月1回放送された。 上田早苗 と 村竹勝司 が出演し、 大島ミチル が作曲を担当した。 ^ a b “ ＮＨＫスペシャル データマップ ６３億人の地図 ”. NHKアーカイブス . NHK . 2021年2月13日閲覧。 ^ 矢野桂司 「 書評・2005年度春季学術大会プログラム等 」『地理学評論』第78巻第3号、 日本地理学会 、2005年、176頁、 doi : 10.4157/grj.78.176 、 ISSN   2185-1727 、 2021年2月13日閲覧 。   ^ “ 「NHK スペシャル データマップ63億人の地図」を支えたGIS ”. ESRIジャパン株式会社. 2021年2月13日閲覧。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データマネジメント協会 データマネジメント協会 データマネジメント協会 （データマネジメントきょうかい、Data Management Association、 DAMA ）は、 情報管理 と データ管理 に関する理論と実践の促進を目的とした 非営利団体 である 。 ベンダーに依存しない、すべてボランティアの組織であると自称し、技術およびビジネスの専門家で構成されるメンバーシップを持っている。 その国際支部は「DAMA インターナショナル」(または「DAMA-I」) と呼び、世界中のさまざまな大陸および各国内の支部がある。 ^ “ DAMA International - About Us ” (英語). dama.org. 2022年11月23日閲覧。 ^ “ Data Management Association (DAMA) ” (英語). techopedia.com. 2022年11月23日閲覧。 ^ DAMA International History This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データマート データマート データマート (Data Mart) は、 データウェアハウス の中から特定の目的に合わせた部分を取り出したもの。通常は利用部門が利用目的に合ったデータのみを所持するものである。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データム データム データム （ 英 : Datum ）は、 データ （ data ）の単数形。論拠、与件、既知事項と同義。 数学 においては既知数ともいう。 JIS規格 では、物体を 測定 し、 幾何公差 を求めるための幾何学的 基準 をデータムと呼び、基準が 直線 の場合は データム直線 、基準が 平面 の場合は データム平面 という。また、測定対象物の形を データム形体 という。 ^ 研究社辞書部 1960 . ^ “ JIS B 0022 幾何公差のためのデータム ”. 日本産業標準調査会 . 2025年12月27日閲覧。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データム・ポリスター データム・ポリスター 株式会社データム・ポリスター DATAM POLYSTAR CO.,LTD. 種類 株式会社 本社 所在地 日本 〒 156-0045 東京都 世田谷区 桜上水4-1-3-106 本店 所在地 〒 160-0022 東京都 新宿区 新宿3丁目11番6号 設立 1990年 5月30日 廃止 2019年2月7日（清算の結了等） 業種 情報・通信業 法人番号 7011101060974 事業内容 コンピューター・ゲームソフトの企画開発、製作、製造および販売に関する業務 コンピューター・ゲームミュージックの企画開発、製作、製造および販売に関する業務 音楽CD、ビデオグラムなどの原盤の企画、製作、製造および販売に関する業務 前各号に付帯する業務 代表者 筧行夫(代表取締役) 資本金 1,000万円 決算期 4月 株式会社データム・ポリスター ( 英 : Datam Polystar Co.,LTD. )は、かつて存在したゲームソフト・音楽ソフトを販売する会社。 DATAM とは、 DATA MUSIC の略である。 レコード会社・ ポリスター の ゲームミュージック 部門が 1990年 5月に分社独立化する形で創業。独立後は コンシューマーゲーム 市場にも参入し、1990年代後半からは「ルームメイト」シリーズで名を馳せた。2009年にリリースされた「 竹本泉 ♥うたこれ」を最後に営業活動を休止し、 休眠会社 となっていたが、2019年2月7日付で登記簿閉鎖により清算結了（法人格消滅）及び解散した。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データモデリング データモデリング データモデリング （ 英 : data modeling ）は、 コンピュータ科学 の文脈では、何らかのデータモデリング方法論を適用して データモデル の インスタンス を作る過程である。 データモデリング方法論は、データモデリングを形式的に記述したものである。 現在までに考案されたデータモデルの種類としては、次のようなものがある。 階層型データモデル ネットワーク型データモデル 関係モデル オブジェクト関係モデル オブジェクトモデル データモデリングを行う際には、データを構造化し組織化する。 こうして作成されたデータ構造は、その後に データベース管理システム (DBMS) を使って実装されることが多い。 データモデリングの過程では、データを定義し組織化することに加えて、構造化したデータに対して (暗黙的もしくは明示的に) 制約の集まりを同定する。 大容量の構造化データおよび大容量の非構造化データを管理することは、 情報システム の主要な機能である。 データモデルは、 関係データベース管理システム (RDBMS) のようなデータ管理システムにおいて、 記憶装置 に 永続化 される構造化データを記述する。 データモデルは、非構造化データ—— ワードプロセッサ で作成する文書や 電子メール のメッセージ、画像、デジタル音楽、デジタル動画など——については記述しないことが多い。 データモデリングの例については、次の節を参照。 #実体関連図 (ER図) によるデータモデリングの例 #統一モデリング言語 (UML) のクラス図によるデータモデリングの例 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データモデル データモデル データモデル は、アプリケーション設計のための計画として使う ソフトウェア工学 の抽象モデルの1つである。班・要員間の意思疎通のための事業データの文書化、組織化、そして特にデータの格納方法や利用方法のために利用される。 Hoberman（2009）によれば、「データモデルは、組織内での意思疎通を改善し、それによってより柔軟で安定したアプリケーション環境に導く、真の情報の部分集合を正確に説明するシンボルとテキストの集合を使う、事業とIT専門家の両方のための、道筋を見つける道具である。」 データモデルは、データまたは 構造化データ の構造を明示的に決める。データモデルの代表的な応用は、 データベース・モデル 、 情報システム の設計、およびデータの交換を可能にすることを含む。通常データモデルは、 データモデリング 言語によって規定する。 コミュニケーション と 精度 は、データモデルがデータを使い交換する応用へもたらす2つの主要な利益である。データモデルは、異なる背景と異なる経験水準からなる事業要員がお互い意思疎通する媒体である。精度は、データモデルにおける用語と規則をただ1つの方法で解釈することができ、そして曖昧さが無いことを仮定する。 データモデルは、時には、特に プログラミング言語 の文脈における、 データ構造 として参照する。データモデルは、 エンタープライズモデル の文脈で、しばしば、 機能モデル で補完する。 ^ Paul R. Smith & Richard Sarfaty (1993). Creating a strategic plan for configuration management using Computer Aided Software Engineering (CASE) tools. Paper For 1993 National DOE/Contractors and Facilities CAD/CAE User's Group. ^ a b "Data Modeling Made Simple 2nd Edition", Steve Hoberman, Technics Publications, LLC 2009 ^ Michael R. McCaleb (1999). "A Conceptual Data Model of Datum Systems" . National Institute of Standards and Technology. August 1999. This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データリンク データリンク データリンク コンピュータの通信プロトコルにおける データリンク層 。 軍事における 戦術データ・リンク 。 ドコモケータイdatalink - NTTドコモの携帯電話のアドレス帳、メール、写真などの、編集、バックアップなどを行うための無料配布ソフト。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データリンク層 データリンク層 OSI参照モデル 7.  アプリケーション層 HTTP DHCP SMTP SNMP SMB FTP Telnet AFP X.500 6.  プレゼンテーション層 HTTP DHCP SMTP SNMP SMB FTP Telnet AFP X.500 5.  セッション層 TLS NetBIOS NWLink DSI ADSP ZIP ASP PAP 名前付きパイプ 4.  トランスポート層 TCP UDP SCTP SPX NBF RTMP AURP NBP ATP AEP QUIC 3.  ネットワーク層 IP ARP RARP ICMP IPX NetBEUI DDP AARP 2.  データリンク層 イーサネット トークンリング アークネット PPP フレームリレー 1.  物理層 RS-232 RS-422 (EIA-422, TIA-422) 電話線・UTP ハブ リピータ 無線 光ケーブル データリンク層 （データリンクそう、あるいは、データリンクレイヤ＝Data Link Layer）とは、 コンピューター の 通信プロトコル のひとつであるデータリンクプロトコルを、 プロトコルスタック の階層モデルにおける層（レイヤ）に対応させたものである。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データレイク データレイク データレイク (Data lake) は構造化/非構造化データやバイナリ等のファイル含めたデータを一元的に格納するデータリポジトリ。一般的に、データレイクはレポート、可視化、分析、 機械学習 に利用されるエンタープライズのデータのコピーや返還後のデータを一カ所に集約する。データレイクは リレーショナルデータベース の構造化データ（列と行）や、半構造化データ（ CSV 、ログ、 XML 、 JSON ）、非構造化データ（Eメール、ドキュメント、PDF）、バイナリデータ（画像、音声、映像）を含めることができる。 適切に管理されておらず、ユーザが意図するデータへのアクセシビリティが低く、小さな価値しか提供できない低品質のデータレイクは データの沼 と表現される。 ^ Olavsrud, Thor. “3 keys to keep your data lake from becoming a data swamp” (英語). CIO . http://www.cio.com/article/3199994/big-data/3-keys-to-keep-your-data-lake-from-becoming-a-data-swamp.html 2017年7月5日閲覧。   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データレコーダ データレコーダ データレコーダ とは、音楽用として大量に出回っていた テープレコーダー を利用して カセットテープ にデータを書き込むもの。CMT（Cassette Magnetic Tape：カセット磁気テープ）などとも呼ばれた。 コンピュータ 業界では 磁気テープ をMTと略すため、それにカセットのCを付けたものである。 代表的な記録方式に カンサスシティスタンダード （KCS）があり、1200Hz/2400HzのFSK方式で300 bps で記録するものである。 本項では 1980年代 以前の ホビーパソコン ブームにおける磁気テープによるデータの記録について扱う。2000年代以降現在にかけてのデータ用磁気テープについては テープドライブ を参照のこと。 データの保存自体は普通の カセット テープレコーダー でも行えるが、データレコーダはデータの読み出し/書き込みに特化した機能を備えている。例えば、データ出力専用のボリュームが付いているものが多かった。データのロード時にパーソナルコンピュータ側から再生開始を命令するリモート端子ぐらいは付いているものが多い。パーソナルコンピュータ一体型では、コンピュータからテープの早送り・巻き戻しや、データの先頭をシークする機能を備えたものもあった。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データロガー データロガー データロガー （ 英語 : data logger ）は センサ により計測・収集した各種データを保存する装置のこと。 記録計 、 データレコーダー とも呼ばれる。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データログ データログ データログ は 出来事の時系列である 。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ・アプリケーション データ・アプリケーション 株式会社データ・アプリケーション Data Applications Company,Limited 種類 株式会社 市場情報 東証スタンダード 3848 2013年7月16日上場 略称 DAL 本社 所在地 日本 〒 104-0028 東京都 中央区 京橋 2-2-1 東京ミッドタウン八重洲 八重洲セントラルタワー27階 設立 1982年9月27日 業種 情報・通信業 法人番号 9010001051124 事業内容 パッケージソフトウェア開発事業 代表者 代表取締役 社長 執行役員 安原武志 資本金 4億3089.5万円（2023年3月末現在） 売上高 2,281百万円 （2023年12月末現在） 従業員数 131名（2023年12月末現在） 決算期 3月31日 外部リンク www .dal .co .jp 株式会社データ・アプリケーション （ 英 : Data Applications Company,Limited 、略: DAL）は、企業間 電子商取引 （ EDI ）パッケージソフトウェアのメーカーである。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ・クラスタリング データ・クラスタリング 機械学習 および データマイニング 問題 分類 クラスタリング 回帰 異常検知 相関ルール 強化学習 構造化予測 特徴量設計 表現学習 オンライン学習 半教師あり学習 教師なし学習 ランキング学習 文法獲得 教師あり学習 （ 分類  • 回帰 ） 決定木 アンサンブル （ バギング 、 ブースティング 、 ランダムフォレスト ） k -NN 線形回帰 単純ベイズ ニューラルネットワーク ロジスティック回帰 パーセプトロン 関連ベクトルマシン (RVM) サポートベクトルマシン (SVM) クラスタリング BIRCH 階層的 k 平均法 期待値最大化法 (EM) DBSCAN OPTICS 平均値シフト 次元削減 因子分析 CCA ICA LDA NMF PCA t-SNE 構造化予測 グラフィカルモデル ベイジアンネットワーク CRF HMM 異常検知 k -NN 局所外れ値因子法 ニューラルネットワーク オートエンコーダ ディープラーニング DeepDream 多層パーセプトロン RNN LSTM GRU 制約ボルツマンマシン SOM CNN 強化学習 TD学習 Q学習 SARSA 理論 偏りと分散 のトレードオフ 計算論的学習理論 経験損失最小化 オッカム学習 PAC学習 統計的学習 VC理論 学会・論文誌等 NIPS ICML ML JMLR ArXiv:cs.LG 応用 学習物理学 全般 統計学および機械学習の評価指標 Category:機械学習 Category:データマイニング クラスタリング （ 英 : clustering ）、 クラスタ解析 （クラスタかいせき）、 クラスター分析 （クラスターぶんせき）は、 データ解析 手法（特に 多変量解析 手法）の一種。 教師なし データ分類手法、つまり与えられたデータを外的基準なしに自動的に分類する手法。また、その アルゴリズム 。 さまざまな手法が提案されているが、大きく分けるとデータの分類が階層的になされる階層型手法と、特定のクラスタ数に分類する非階層的手法とがある。それぞれの代表的な手法として ウォード法 、 K平均法 などがある。 似ているデータをグループにまとめる処理に応用できるため、利用者が似たような記事を発見できるように アルゴリズム を組むときなどに有効である。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ・プロセッシング・ユニット データ・プロセッシング・ユニット データ・プロセッシング・ユニット （ 英語 : data processing unit 、 DPU ）は、汎用 CPU と ネットワーク・インターフェイス ・ハードウェアを緊密に統合したプログラム可能な コンピューター・プロセッサー である。「IPU」（「インフラストラクチャ・プロセッシング・ユニット」の略）または「SmartNIC」と呼ばれることもある。これらを従来のNICの代わりに使用すると、メインCPUの複雑なネットワーク責任やその他の「インフラストラクチャ」処理を軽減できる。DPUが提供する機能は様々だが、 暗号化/復号化 の実行、 ファイアウォール としての機能、 TCP/IP の処理、 HTTP リクエストの処理、さらには ハイパーバイザー や ストレージ・コントローラー として機能するために使用される場合もある。これらのデバイスを利用することで、サーバーがこれらのタスクに大量のCPU時間を費やし、ゲストに提供できるサイクルを消費してしまうのを避けられる可能性があるため、 クラウドコンピューティング ・プロバイダーを引き付けている。 ^ a b c Davie, Bruce (2021年11月24日). “SmartNICs, IPUs, DPUs de-hyped: Why and how cloud giants are offloading work from server CPUs” . The Register . https://www.theregister.com/AMP/2021/11/24/infrastructure_processing_units/ 2023年7月11日閲覧。   ^ Sharwood, Simon (2023年5月23日). “Google Cloud upgrades with next-gen accelerator that embiggens its VMs” . The Register . https://www.theregister.com/2023/05/23/google_cloud_c3_ipu/ 2023年7月11日閲覧 . "…Infrastructure Processing Unit – the same kind of kit that others call SmartNICs or Data Processing Units…"   ^ “ Definition of SmartNIC ”. PCMag . Ziff Davis . 2023年7月11日閲覧。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
データ・ヘイブン データ・ヘイブン データ・ヘイブン とは、 データ の待避所として扱われる コンピュータ もしくは コンピュータネットワーク の一種である。それが保持するデータは、技術的手段（ 暗号化 ）とその立地条件によって政府の干渉から守られる。具体的な立地条件とは、設置された国においてデータの利用を制約する 法律 が無い・もしくは法律が僅かしか強制力を持たず、 犯罪人引渡し条約 が無いことである。 ヘイブンコー （集中型）と フリーネット （分散型）が今日的なデータ・ヘイブンの2つの典型例である。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.