クラりド゜ヌシングが䞍可胜を可胜にする - TECH PLAY

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クラりド゜ヌシングが䞍可胜を可胜にする

2,200円 (皎蟌)

楜倩

クラりド゜ヌシングが䞍可胜を可胜にする

曞籍情報

発売日

著者線集森嶋 厚行/喜連川 優

出版瀟共立出版

発行圢態党集・双曞

曞籍説明

内容玹介

「人工知胜」「新しい働き方」を実珟する鍵である「クラりド゜ヌシング」を深く理解しビゞネスや研究に掻甚するために最適な䞀冊。

目次

1 クラりド゜ヌシング登堎 1.1 クラりド゜ヌシングずは   1.1.1 あらゆる分野で倉革を起こすクラりド゜ヌシング   1.1.2 クラりド゜ヌシングずオヌプンコヌル   1.1.3 クラりド゜ヌシングの歎史   1.1.4 クラりド゜ヌシング垂堎の出珟 1.2 クラりド゜ヌシングの匷みず泚目の理由   1.2.1 人材リヌチ倚様性人海戊術   1.2.2 劎働力のロングテヌル革呜 1.3 䜕をクラりド゜ヌスするか   1.3.1 クラりド゜ヌシング事䟋の分類   1.3.2 クラりド゜ヌシングずヒュヌマンコンピュテヌション 1.4 人ずコンピュヌタによる協働   1.4.1 ヒュヌマン・むン・ザ・ルヌプ   1.4.2 内容による分担   1.4.3 埗意分野による分担   1.4.4 ヒュヌマン・むン・ザ・ルヌプAI ――融合知胜の実珟 1.5 クラりド゜ヌシングず瀟䌚   1.5.1 瀟䌚に䞎えるむンパクト   1.5.2 新たに生じる課題 1.6 クラりド゜ヌシング蚭蚈の問題   1.6.1 4぀の構成芁玠   1.6.2 次章以降の流れ   1.6.3 関連する孊問領域 2 クラりド゜ヌシング蚭蚈の構成芁玠 ――0を1にする道具 2.1 実行蚈画ず実行可胜性   2.1.1 実行蚈画   2.1.2 実行蚈画の実行可胜性ず矀衆の性質   2.1.3 実行可胜性の高い実行蚈画を぀くる 2.2 タスク分割 ――䜕をやっおもらうか   2.2.1 タスクにおける䜜業の分類   2.2.2 デヌタ芖点ず䜜業芖点によるタスク分割   2.2.3 既知のパタヌンずアルゎリズムの利甚   2.2.4 その他のタスク分割 2.3 タスク蚭蚈 ――どう指瀺するか   2.3.1 タスクの圢匏   2.3.2 指瀺の文面   2.3.3 指瀺の文面ず遞択肢以倖の情報   2.3.4 特別な遞択肢ず䜜業   2.3.5 耇数の䜜業を含むタスク   2.3.6 タスクのデバッグ 2.4 リクルヌティング ――どう集めるか   2.4.1 むンセンティブ   2.4.2 Game With A Purpose   2.4.3 玹介型クラりド゜ヌシング   2.4.4 メディアの遞択 2.5 ワヌカ-タスク割圓お ――誰にどのタスクを割り圓おるか   2.5.1 プル型ずプッシュ型   2.5.2 タスクむンスタンスずタスククラス   2.5.3 ワヌカタスク割圓おモデル   2.5.4 割圓お候補行列の実装   2.5.5 ワヌカずタスクの属性   2.5.6 ワヌカ属性の入手   2.5.7 より良い割圓お   2.5.8 チヌムで働く 3 クラりド゜ヌシングの党䜓蚭蚈 ――安く早く高品質に 3.1 実行蚈画の党䜓構造ず評䟡   3.1.1 コスト品質時間   3.1.2 実行蚈画の党䜓構造   3.1.3 採甚コストず人件費を抑えお高品質を目指す 3.2 タスク結果ずワヌカの品質評䟡   3.2.1 ゎヌルドスタンダヌドデヌタず胜力認定詊隓   3.2.2 远加の人的コストが必芁な手法   3.2.3 远加の人的コストを必ずしも必芁ずしない手法 3.3 採甚コストず人件費を䞋げる戊略   3.3.1 採甚掻動の自動化・䜎コスト化を進める   3.3.2 タスクを実行できるワヌカを増やす 3.4 高品質ずは限らないワヌカから高品質な結果を埗る戊略   3.4.1 できるだけ高品質な結果を匕き出す   3.4.2 䜎品質の結果をある皋床受け入れる   3.4.3 重耇タスク結果の集玄による高品質な結果の入手   3.4.4 逐次タスクによる品質改善 3.5 コストず時間   3.5.1 コストず時間のトレヌドオフ   3.5.2 䟡栌の動的な配分倉曎 3.6 クラりド゜ヌシング垂堎を超えお   3.6.1 クラりド゜ヌシングシステムの開発ず゜フトりェア階局   3.6.2 クラりド゜ヌシングの高氎準蚘述   3.6.3 実行蚈画の自動生成ず最適化 参考文献 難しいクラりド゜ヌシングに科孊をコヌディネヌタヌ 喜連川 優 玢 匕

著者情報

喜連川 優

森嶋 厚行

森嶋, 厚行

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