株式会社クイープのレビュー一覧

つくりながら学ぶ！LLM 自作入門

Sebastian Raschka / 巣籠悠輔 / 株式会社クイープ

良書。
テキストの扱い方、Attention の説明、GPT モデルの構成など、目的とプログラムの解説がバランスよく、他の書籍よりも具体的な構築方法を理解する助けになる。
GPT モデルが次の単語を出力しているのだということ、分類やインストラクションへの拡張など、いつか理解しておきたいと思っていた領域に触れる機会にはちょうどいい。

つくりながら学ぶ！LLM 自作入門

Sebastian Raschka / 巣籠悠輔 / 株式会社クイープ

ほぼイチからLLMを自作していく本。トークナイザなど細かいところは既存のものを使うが、自分で書いたコードでGPT-2の重みを読み込んで動かせるのは、LLMの内部を理解するのにとても役立った。

Exercise Go プログラマ脳を鍛える至高の問題集

MikiTebeka / 株式会社クイープ

【読み始めたきっかけ】
Goの理解を深めたいと思ったから。これから仕事に使う言語だから

【読んで感じたこと】
言語の細かいけど、重要な事実を問題演習を通じて理解を深めてくれるとてもいい本だった。サンプルコードもダウンロードしてAIに投げて知らない用語や読み方を学習した。

初めてのGoだけだと、これいつ使う知識なのって思うことが多いけど、定着ができてよかった

なっとく！アルゴリズム

アディティア・Y・バーガバ / 株式会社クイープ

[yoshi]

絵が可愛い

この書籍は挿絵がふんだんに入っていて、その絵が結構可愛いのでモチベーションが上がります。アルゴリズムは基本的なものが多く、どこかしらで聞いたことがあるものも多いと思うので、比較的とっつきやすい内容かなと思います。

＃タメになる

［第3版］Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践

SebastianRaschka / VahidMirjalili / 株式会社クイープ / 福島真太朗

[yoshi]

レベル高くてまいった

初学者の自分が読む本じゃなかったなってちょっと思っちゃうくらいレベルの高い本でした。量も質もまさに中級・上級の人向けって感じだったので、気をつけた方が良いかなって思います。

＃タメになる

Pythonライブラリによる因果推論・因果探索［概念と実践］ 因果機械学習の鍵を解く

Aleksander Molak / 株式会社クイープ

因果推論・因果探索本がここのところ連発だが
ChatGPT本と違って地味なこの分野は本物の本ばかり
本書か機械学習を用いての因果推論・因果探索なら必読
ここ数年の研究で出たばかりの新しい手法が解説されている

要件最適アーキテクチャ戦略

Vaughn Vernon / Tomasz Jaskuła / 株式会社クイープ

DDDとイベント駆動アーキテクチャをベースにビジネス上のコアコンピタンスをソフトウェアでアジャイルに作って行くにはどうすればよいのかという部分の戦略と戦術が書かれている。
ビジネス主導という部分を強く意識した内容だなと思いつつ、ビジネス自体の難しさみたいなものに触れる部分はあまりないように見えた。少しずつ開発とビジネスの領域が近づいていってる気がするがもう2,3歩ビジネス寄りの観点の本を読んでみたいなと思う。

Python機械学習プログラミング PyTorch＆scikit-learn編

Sebastian Raschka / Yuxi （Hayden） Liu / Vahid Mirjalili / 株式会社クイープ / 福島真太朗

2章までは導入

3～１０章は、scikit-learnを用いた機械学習モデルを
数式とサンプルプログラムで幅広く紹介。

11～19章は、深層学習を丁寧に解説。

入門WebAssembly

Rick Battagline / 株式会社クイープ

入門とタイトルの頭に付く本には、きっかけに丁度いい本と独り立ちするのに必要なだけの情報が詰まった本とがあるが、この本は前者なので安心して読める。

第8章でWebAssembly上で衝突検出の計算をしてHTMLのcanvas上にアニメーションを描画するためのWATプログラムが紹介されるが、この章までコードを写経して実行していくとだいぶ納得感が得られる。スタックマシンを意識したコードや線型メモリの扱い方などは慣れていなかったのでおもしろかった。章の順序も内容の順を追っていてよい。

9章移行にはパフォーマンスの計測、V8エンジンJavaScriptコードから出力するIRバイトコード、WebAssemblyコードのWATコードへの逆アセンブル、AssemblyScriptの紹介などが書かれていて、何も知らない状態からWebAssemblyの一端に触れるにはよい本だった。

［第3版］Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践

SebastianRaschka / VahidMirjalili / 株式会社クイープ / 福島真太朗

E資格に取得と機械学習の理解のため読んだ。
理論的な側面も充実しており、サンプルコードもよかった。
写経するだけでも価値がある。

Web APIの設計

Arnaud Lauret / 株式会社クイープ

WebAPIを設計するための考え方について非常に勉強になりました。
APIとは？から始まり、ユーザーを意識した使いやすいAPIの考え方、RESTについて、ドキュメントの作り方、セキュリティ、バージョニング、などが書かれています。
設計に関する本なので「どのように考えながら設計していくか」を知ることができました。
便利なAPI作りたいけどどうやったらいいんだろう。って状態だったので非常にタメになりました。

なっとく！アルゴリズム

アディティア・Y・バーガバ / 株式会社クイープ

代表的なアルゴリズムそのものについてはいくつか知ってはいたけど、計算量の求め方や「こんなときにはこうやって問題を分解してこのアルゴリズムが適用できる」とか「こんなパターンはこの法則は使えないよ」とかまでわかりやすく説明されていて体系的に学べた。最後までサクサク読めた。

なっとく！アルゴリズム

アディティア・Y・バーガバ / 株式会社クイープ

アルゴリズムが易しく図解と共に記述されている。手を動かす演出もあるので、代表的アルゴリズムに親しみたい人には勧めたい。腹落ちするには実用が必要。

つくりながら学ぶ！LLM 自作入門

Sebastian Raschka / 巣籠悠輔 / 株式会社クイープ

LLMの仕組みを粗方理解するには最適な一冊だと思う。初学者向けの入門書なので、最初は難しい部分をブラックボックスにしているのかと思ったが、実際にはTransformerの中身まで丁寧に解説してくれている。
LLMの学習方法に関しても、意外なほどシンプルなアイディアで成り立っており、サム・アルトマンの「LLMは言っていることを理解しているわけではない」という発言の意味がよく分かる。

Pythonライブラリによる因果推論・因果探索［概念と実践］ 因果機械学習の鍵を解く

Aleksander Molak / 株式会社クイープ

因果推論について、関連するテーマが広範囲にわたって網羅的にまとめられている印象。文章量も少なめなので大枠の理解には十分と思う。他方、日本語訳が少しわかりにくいところもあるので、別途調べながら読み進めるとなおよし。

要件最適アーキテクチャ戦略

Vaughn Vernon / Tomasz Jaskuła / 株式会社クイープ

意訳的な部分が少なく、読みづらい。
内容はドメイン駆動設計、アジャイル、アーキテクチャを混ぜ込んだ内容で有用な書籍だと思うが、いかんせん読みづらい。

前述の知識がすでに十分あるエンジニアあるいはアーキテクトにはオススメできるが、初学者にはかなり辛い。

テスト駆動Python 第2版

Brian Okken / 株式会社クイープ / 安井力

【良かった点】
pytestのみを取り上げた数少ない和書の１つ。モック、フィクスチャ、マーカー、conftestなどの基本的な使い方やオプションが網羅されているため、初心者でも読みやすい。pytestのリファレンスに留まらず、3AやTDD、「どこまでテストすべきか？」といったマネジメント目線にも触れている。

【気になった点】
冒頭からCardという著者オリジナルのパッケージを題材としているため、Cardの基本動作を理解しないとテスト内容が理解しづらい。あとpytestの派生は多数あるため、非同期処理やE2Eのテスト事例なども簡単でいいので解説して欲しかった。

C++プライマー 第5版

スタンリー・B・リップマン / ジョゼ・ラジョワ / バーバラ・E・ムー / 株式会社クイープ / 神林靖

ビャーネの本ほど難しくなく、名前の通り入門に良い本だったがもはやこの本のメインであるC++03は時代遅れのため読むべきではない。

データ指向プログラミング

Yehonathan Sharvit / 株式会社クイープ

「データ指向」というキーワードが気になって購入。
データ指向プログラミング（DOP）の4つの原則について、個人的に共感できたのは原則#1と#3。
時が経ち仕様が複雑になってくるに連れて既存のクラスがカオスになってくる…という点や、副作用を発生させない静的な関数（メソッド）の安心感は普段の業務でも痛感するところ。
とはいえ#1は、付録Aで紹介されているような、オブジェクト指向プログラミング（OOP）でデータクラスとコードにわざわざ分ける点にはあまり賛同できないかも。

データ指向プログラミング

Yehonathan Sharvit / 株式会社クイープ

データ指向プログラミングの4つの原則
1. コードをデータから切り離す
2. データを汎用的なデータ構造で表す
3. データはイミュータブルである
4. データスキーマをデータ表現から切り離す

ストーリー仕立てなので楽しく読めたが、3しか共感できない。
拡張性と柔軟性が高まるようだが、可読性は低くなるように感じる。