※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 AWSによるインフラの構築と運用の手法を幅広く解説。 無料利用枠からはじめる自動化指向の包括的な実践ガイド！ アカウント作成から、コンテナクラスタのオーケストレーションまでカバー。 新版で新たにコンテナの章を追加、翻訳時の操作画面に刷新。 ◆各パートのテーマ Part 1では、活用事例や長所、料金などを紹介した後、 基本サンプルとしてWordPressシステムの構築法を示します。 Part 2では、インフラ構築／運用の基礎事項を中心に説明。 Part 3では、データを格納する6種類の方法を具体的に見ていきます。 Part 4では、動的スケーリングが可能で、高可用性そして耐障害性を持つ インフラアーキテクチャの手法を見ていきます。 ◆取り上げるテーマ ［サーバー＆ネットワーク］仮想マシン、セキュリティ、構築・運用自動化… ［データストア］オブジェクト、リレーショナル、キャッシュ、NoSQL… ［高信頼化］高可用性、耐障害性、オートスケーリング、コンテナ… ※本書の前提知識として、Linux、マークアップ言語YAML、ネットワーキングなど の基本を理解している必要があります。 ※掲載した画面や手順は2023年10月～12月に確認したものを掲載しています。 今後変更される可能性にご留意ください。 ※本書は『Amazon Web Services in Action, 3rd Edition』（Manning Publications） の翻訳書です。英語版の2nd Editionから日本語化しているため、 今回の原著は"3rd Edition"ですが、日本語版は"第2版"としています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 データ分析競技のヒント、テクニック、ベストプラクティスを解説！ Grandmaster/Master 31人のインタビューも掲載。Kagglerの視点を学ぶ ◎ノートブック、データセット、ディスカッションフォーラムの活用を解説 ◎モデルの評価指標、検証戦略、ハイパーパラメータ最適化について詳述 ◎コンピュータビジョン、自然言語処理、シミュレーションなどもカバー ◎自身のポートフォリオを作成し、キャリアにつなげる方法を紹介 世界中の何百万人もの人々がKaggleに参加しています。 データ分析スキルを向上させ、素晴らしいコミュニティとネットワークを作り、 キャリアアップに役立つ貴重な経験を得ようとしています。 本書では、Grandmasterの著者2人がさまざまなモデリング戦略のほか、 これまでに蓄積されたテクニック、スキルを解説。 Kaggle特有のヒントだけでなく、より一般的なテクニックも学べます。 Kaggleのランクを上げたい、データサイエンスのスキルアップを図りたい、 既存のモデルの精度を上げたい、といった方への格好の一冊です。 「本書を最後まで読めば、自信を持ってKaggleに参加できるようになるはずです。 そして、Kaggleに自信を持って参加することには、多くの見返りがあります。 1つ目は、Kaggleが機械学習の最も実践的な開発を把握するための非常に効果的な方法であること、 2つ目は、Kaggleがユーザーに『試行錯誤で学ぶ』方法を提供することです」 ―Kaggle創設者兼CEO アンソニー・ゴールドブルーム（序文より一部抜粋） ◎本書は『The Kaggle Book: Data analysis and machine learning for competitive data science』の翻訳書です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 数式でもない実装でもない、 半径3メートルの身近なアルゴリズムはこんなにわかりやすい！ プログラミングにおいて、アルゴリズムは欠かせません。 それは「Hello World」から昨今のAIやIoTに代表される機械学習や ディープラーニングに至るまで変わりません。プログラミングとは、 裏を返せば、アルゴリズムをいかにして見通しよく実装するかにあるからです。 けれども、アルゴリズムの学習というと、七面倒臭い理屈の山と数式の谷間で 迷子になるのが、これまでの一般的な在り方でした。 そこで本書は、イラストを多用し、デファクトと言われるアルゴリズムが なぜデファクトなのか。けれども場合によってはデファクトたりえないのは なぜなのか。その差を分ける基準は何なのかを平易に解説してくれます。 アルゴリズムと聞くとアレルギー反応をおこす方でも、安心して その奥深い世界の扉から漏れてくる、豊かさの一端に触れることが出来るはずです。 【目次】 第1章　あれもこれもアルゴリズム 第2章　並べたり差し込んだり選んだり：ソート 第3章　同じ手順で何度でも：再帰 第4章　ちっちゃくしてから考えよう：クイックソート 第5章　関連付ければ話も早い：ハッシュテーブル 第6章　グラフを作れば見えてくる：幅優先探索 第7章　本からピアノへ物々交換大作戦：ダイクストラ法 第8章　問題は続くよどこまでも：貪欲法 第9章　ドロボーは計画的に：動的計画法 第10章　分類したら予測して：ｋ近傍法 第11章　この先にはなにがあるの？ 第12章　答え合わせ ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 マーケティング自動化の予測モデル、ベストプラクティス、アーキテクチャをまとめた大著！ 1・2章では、アルゴリズムマーケティングの概念、ケーススタディ、理論基盤となる機械学習/経済モデルを説明します。3～6章では、「プロモーションと宣伝」「検索」「レコメンデーション」「価格設定と品揃え」といった領域を取り上げ、「顧客と商品のマッチング」「顧客に適した商品の特定」「商品特性の最適化」を考察します。本書は、どのような理論を基に各領域のシステムが実現されるか、総合的に理解できる稀有な一冊です。（本書は『Introduction to Algorithmic Marketing: Artificial Intelligence for Marketing Operations』の翻訳書です。統計学や微積分学などの数学的知識を前提としています）。原著への読者の声―「市場原理を理解して実装しようとする者にとってきわめて有益」「小売業に関わるデータサイエンティストは必読」。推薦の言葉―「本書はマーケティング分野でのデジタル変革を鮮やかに映し出しており、データサイエンスがいかにしてあらゆるマーケティング活動に不可欠な部分になるのかを示している。データ駆動型アプローチとスマートなアルゴリズムによって、従来の労働集約型のマーケティングタスクにディープな自動化がどのようにしてもたらされるのかを詳しく解説している。意思決定は改善されるだけでなく、はるかに高速になる。このことは、加速する一方の競争環境において決定的に重要である。データサイエンティストとマーケティング責任者の必読書である」（Andrey Sebrant, Director of Strategic Marketing, Yandex）。

新世代の数値計算ライブラリを操る！ 線形回帰からCNN/RNNまで網羅的に実践 -- TensorFlowは、数値処理用のオープンソースライブラリ。AI分野を中心に活用が進んでいます。本書ではまず、変数／プレースホルダといったTensorFlowの基本や、オープンデータを扱う方法を説明。以降は、機械学習のさまざまな手法をレシピとして示していきます。具体的には次のとおりです。線形回帰、SVM、最近傍法、ニューラルネットワーク、自然言語処理、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、運用環境のための手法、遺伝的アルゴリズム、k-means、常微分方程式などです。※本書は『TensorFlow Machine Learning Cookbook』の翻訳書です。　※コードの検証にPython 3.5/3.6とTensorFlow 1.1/1.2を使用（各環境/各コードの動作を完全に保証するものではありません）。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 第3版まで続くロングセラーのPyTorch版！ 機械学習の基本から先進的な手法まで本格解説 『機械学習を実践的に学ぶための優れたテキスト』 『多くのトピックを網羅した深い一冊。強力にお勧め』 ―原著への読者の声 本書の前半は、基本的な機械学習ライブラリのscikit-learnを使った手法を解説。 分類の基本モデルに始まり、単層ニューラルネットまでを実装するほか、データ前処理、次元削減、 ハイパーパラメーターのチューニング、アンサンブル学習、回帰分析などを取り上げます。 後半では、PyTorchによるさまざまなディープラーニングの手法を説明。 PyTorchの仕組みを示したあと、CNN／RNN／Transformerといったモデルの実装を解説。 敵対的生成ネットワーク、グラフニューラルネットワーク、強化学習もカバー。 ◎本書は『Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python』の翻訳書です。 ◎微積分/線形代数、Pythonの文法、データ分析用ライブラリについてある程度理解している必要があります。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 AWSインフラ構築/管理の基礎と手法を網羅。アカウント作成から、システム規模の自動化（自動スケーリング）までカバーした格別の一冊！ 無料枠での利用についても適宜示しています。多くの章で共通するテーマの1つが「自動化」。本書の内容を試せば、AWS CloudFormationを使いこなせるようになるでしょう―Part 1では、活用事例や長所、料金などを紹介した後、基本サンプルとしてWordPressシステムの構築法を示します。Part 2では、インフラ構築/管理の基礎事項を中心に説明。Part 3では、データを格納する6種類の方法を具体的に見ていきます。Part 4では、動的スケーリングが可能で、高可用性そして耐障害性を持つインフラアーキテクチャを重点的に見ていきます―［サーバー＆ネットワーク］自動デプロイ、セキュリティ、サーバーレス開発…［データストア］オブジェクト、リレーショナル、共有、キャッシュ、NoSQL…［高信頼化］高可用性、耐障害性、オートスケーリング…AWSには、さまざまなメリット―最新機能の活用、自動化、スケーラビリティ、信頼性、より短期間での環境構築など―があります。本書の内容を把握すれば、こうしたメリットを享受できる準備が整うはずです。※本書は『Amazon Web Services in Action, Second Edition』の翻訳書です。掲載した画面や手順は、2019年8月上旬に確認したものを掲載していますが、今後変更される可能性があります。

絶え間なく更新されるベストプラクティスが 「ベスト」であり続けるための基礎技術のすべて 【本書の内容】 本書は Brett Lantz, "Machine Learning with R - Third Edition", Packt Publishing, 2019 の邦訳版です。 本書は「機械学習」で語られることの多い手法（最近傍法や回帰法、ナイーブベイズ や決定木を使った分類法）を網羅し、それぞれの意味や成立条件を解説します。 といっても、ゴリゴリの数式だけを使うわけではなく、既存のデータを使用し、 それら手法によって解析した結果、どのようなグラフが表示されるか、を 手取り足取りで解説してくれます。 ですから、機械学習を構成するさまざまな手法を、実際に使えるレベルで理解できる ようになります。 そのため、自身が関わるプロジェクトにおいて、どの手法がベストプラクティスと なるのか、無意味な分析・解析を避ける勘所がわかるようになるでしょう。 「機械学習」を学んだものの「もやもや」に付きまとわれているエンジニアに よく効く一冊です。 【本書のポイント】 ・「機械学習」と呼ばれる手法を網羅 ・手法を構成する手続きやその前準備を微細に解説 ・各手法のメリットとデメリットも紹介 ・実際に手を動かすことで各種手法を正しく利用できるようになる 【読者が得られること】 ・機械学習とその派生手法のモデルを頭の中に構築できる ・機械学習を成立させるさまざまな手法に精通できる ・プロジェクトで真に必要な手法がわかる ・（ついでに）R言語（4.x系）も習得できる ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

さまざまなWebを構成する重要な要素「API」 使いやすく拡張性に富み、堅牢なAPIの設計指南書 【本書の内容】 本書は Arnaud Lauret, “The Design of Web APIs“, Manning Publications, 2019 の邦訳版です。 SNSはもちろん動画システムや決済システムなど、いまやAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェイス）を使用しないWeb上のシステムはありません。 データを簡便にリクエストでき、使いやすいデータを返す。そういうAPIが求められています。 とはいえ、データをリクエストしてくるのは一か所ではありません。カスタマーがいてコンシューマーがいてデベロッパーがいて、そしてそれぞれがそれぞれの都合に合わせた使えるデータを要求してきます。 本書は、著者Arnaud Lauretの長年のAPI設計経験を利用し、 要件を収集する方法、ビジネス目標と技術目標のバランスを取る方法、 および消費者第一の考え方を採用する方法について、仔細に検討し、 より使いやすく可用性に富み、拡張性と堅牢性をもつAPI構築への道を詳解してくれます。 【本書のポイント】 ・使うだけではなく使えるAPIを理解できる ・API設計の勘所がつかめるようになる ・実世界におけるユーザー指向APIを学べる ・手書き風の概念図がかわいい 【読者が得られること】 ・APIの成り立ち ・使いやすいAPIの作り方 ・可用性・発展性のあるAPIの設計方法 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

どれだけクライアント側のUXが変わっても、アルゴリズムが変更されても、変わらないのがリレーショナルデータベースの世界。それだけに経験値とベンダーごとに微妙に異なる方言を操るための“鍛錬”は必須の世界といえます。 しかし“鍛錬”は、それこそ思考し手を動かさなければ鍛錬とは言えません。 そこで本書では、単なる教科書的なSQL文の組み立て（鍛錬の方法）を超えて、さまざまなケースにマッチした最適なSQLを自然に記述できるようになるための知見と勘所を、具体的なテーブルやDB構成とともに解説します。 そのためSQL方言は極力排し、標準SQLで解説を行い、各サンプルの方言版はGitHubで公開するという方法を取っています。 つまり、 ・解くべき問題を明確にし、 ・次にその解決方法を整理し、 ・考え方を標準的なやり方で提示し、 ・必要であれば方言でも参照できる、 というスタイルです。 SQLの現場ですぐに使える……、というのは大袈裟ですが、必ず解決策にたどり着けるヒントや知見にあふれた、全61のTips集です。 ［目次］ 第1章　データモデル設計 第2章　生産性とインデックス設計 第3章　設計の変更ができないときの対処法 第4章　フィルタリングと検索 第5章　アグリゲーション 第6章　サブクエリ 第7章　メタデータの取得と分析 第8章　直積問題 第9章　タリーテーブル（複雑なSQLのために） 第10章　階層的なデータ構造 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

そのプログラムが「何を行うか」ではなく、「何であるか」を考える！ プログラムは現状、「処理の順番」が非常に重要です。 もし順番を気にしなくて済むのであれば、コーディングの量は 圧倒的に減るでしょう。「どのように処理するか」ではなく 「何をするものか」に注力できるからです。 具体的にいえば、発生したイベントを、他の処理に影響をおよぼさずに、 処理するための方策を細々と記述するのではなく、ユーザーが 必要としている情報・結果を返す仕組みに注力できるようになるのです。 その枠組を、リアクティブプログラミングと関数型プログラミングの いいとこ取りで構築し直したのが「関数型リアクティブプログラミング」です。 本書は宣言型のプログラミングで潜在的な副作用にビクビクしながら （あるいは副作用に悩まされつつ）コーディングを行うことに 疲労感を覚えたら、発想を一新して、いまのプログラミングスキルを 十二分に発揮しつつ、ストレスの少ないパラダイムへと移行してみる、 その一助となる一冊です。 この書籍で、当たり前のように使っていた脳の一部をリファクタリングして、 より風通しの良いプログラミングスタイルを手に入れてください。 ［著者紹介］ ニュージーランドの北パーマーストン在住。イベント駆動形の 商用プログラミングを多数手がけ、2007年頃にファンクショナル プログラミングに取り組み、オープンソースソースのFRPシステムである Sodiumをリリースしました。趣味は碁。 ニュージーランドのオークランド在住。ここ5年間は、Javaベースの コンフィグレーションGUIをFRPベースのフレームワークに リファクタリングするために費やすなど、Sodiumプロジェクトの 貢献者です。自転車に乗るのが趣味。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 名高いコンペの解き方をたどる！ ケーススタディと練習問題で実践力を養おう 世界中の何百万人もの人々がKaggleに参加し、 さまざまなコンペティションで、より良い結果を得るためにしのぎを削っています。 本書は、そのためのスキルをより素早く身につけるのに役立つ ワークブックとして構成されています。 過去の代表的なコンペを取り上げ、どのように段階を踏んで ソリューションを構築していくのかを解説します。 たとえば、ディスカッションを読み、ノートブックを再利用し、 特徴量エンジニアリングやさまざまなモデルの訓練を見ていきます。 テーマによっては、基本的なソリューションから高度なものへと発展させていきます。 各種トピックについて理解を深めるための練習問題も掲載されています。 どのような情報や知見、理論をもとにして、 どのようなソリューションが導き出されたのか。 さまざまな手を尽くしながら競い合っていることもわかるでしょう。 ※本書は『The Kaggle Workbook: Self-learning exercises and valuable insights for Kaggle data science competitions』の翻訳書です。 ※本書の姉妹書『The Kaggle Book』の内容を参照する箇所があります。 ※『The Kaggle Book』で説明しているKaggleプラットフォームやデータサイエンスの 基本的な理解を前提にしています。

・1989年に刊行されて以来、C++の進化に合わせて着実に版を重ね、ついに1000ページを超えるボリュームとなったC++プログラミング書の決定版。 ・「プライマー（入門）」とはいうものの、すでにC++でプログラムを書いている中級者以上にの開発者にとっても読み応えは十分です。 ・イチからC++を学びたい人にも、より効果的なプログラミングを行いたい人にも、ちょっとあやふや知識をきっちり補強したい人にも最適です。 ・至高のC++プログラマとして活躍している、あの人もこの人も、本書を通過して育っていったと言える1冊です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 XAI Pythonライブラリで予測結果を説明。 ブラックボックスからグラスボックスへ。 ビジネス上の意思決定につながる機械学習の予測には、解釈・説明が求められます。 そこで、そうした解釈・説明を行うための手法を紹介していきます。 まず、モデルの説明可能性と解釈可能性の全体像、倫理的に考慮すべき点、 生成された予測のバイアスについて説明します。 次に、LIME、SHAP、Skater、ELI5、skope-rulesといったPythonライブラリを使って、 モデルがなぜそのように予測するのかを探っていきます。 予測モデルとして、線形・非線形モデルのほか、アンサンブルモデル、時系列モデル、 自然言語処理、ディープラーニング、コンピュータービジョンを取り上げます。 本書は解釈・説明のための方法を包括的に取り上げており、 機械学習を実際の現場で活用する方にぜひ手に取っていただきたい一冊です。 【章構成】 第1章 モデルの説明可能性と解釈可能性 第2章 AIの倫理、偏見、信頼性 第3章 線形モデルの説明可能性 第4章 非線形モデルの説明可能性 第5章 アンサンブルモデルの説明可能性 第6章 時系列モデルの説明可能性 第7章 自然言語処理の説明可能性 第8章 What-Ifシナリオを使ったモデルの公平性 第9章 ディープラーニングモデルの説明可能性 第10章 XAIモデルの反実仮想説明 第11章 機械学習での対比的説明 第12章 予測不変性の特定によるモデル不可知の説明 第13章 ルールベースのエキスパートシステムでのモデルの説明可能性 第14章 コンピュータビジョンでのモデルの説明可能性 ◎Pythonの文法・ライブラリや機械学習について 標準的な知識を理解している必要があります。

設計だってテストしたい！ 【本書の内容】 本書は Hillel Wayne, “Practical TLA+”, Apress, 2018 の邦訳版です。 複雑精緻なシステムを構築する際に、設計そのもの、仕様そのものにバグがないかをテストできたら、もう少し幸せな開発人生を送れそうな気がします。 本書は送金システムの小規模な仕様からTLA+を使ってヤバいバグを発見するところから始まります。この小さなサンプルをもとに、より良いアプリケーションの設計・テスト・構築に、どのようにTLA+を使えばよいかを理解し、実際のプロジェクトに援用できるよう、TLA+の演算子、論理、関数、PlusCal、モデル、および同時実行の基礎を学びます。 設計図の整理の仕方、分散システムや最終的な整合性の指定の仕方を学んだら、アルゴリズムのパフォーマンスやデータ構造、ビジネスコードやMapReduceなど、さまざまな実用的な問題にTLA+を適用し、ケーススタディのアプリケーションを使って実践します。 TLA+の生みの親であるLeslie Lamportも、理論的背景を脚注で解説するなど、最先端のシステム開発テクノロジーのコアに触れることのできる1冊です。 【本書のポイント】 ・TLA+の言語仕様を手を動かしながら学べる ・小さなサンプルから並行処理や分散システムまでTLA+を適用できるようになる ・短時間で読み終わるものの滋養は豊富 【読者が得られること】 ・TLA+が理解できる ・TLA+を使ったシステム開発に乗り出せる ・上流からテスト駆動ができる 【対象読者】 ・アーキテクト ・デベロッパー ・エンジニア ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

いかにしてマイクロサービスを構築し APIによってそれらを統合・推進するのか 【本書の内容】 本書は José Haro Peralta, "Microservice APIs", Manning Publications 2023 の邦訳版です。 理解・利用・保守が容易なAPIで、堅牢なマイクロサービスを設計・実装する実践的なテクニックを学べる一冊です。 著者が長年培ってきた指導力をもとにPythonベースの例を豊富に掲載し、哲学よりも実装に重点を置いたマイクロサービス実践の書です。どの言語でも機能する原則とパターンに従って、堅牢なマイクロサービスAPIを構築し、テストして保護し、クラウドにデプロイする方法を学ぶことができます。 【目次】 Part 1　マイクロサービスAPIの概要 　　第1章：マイクロサービスAPIとは何か 　　第2章：基本的なAPIの実装 　　第3章：マイクロサービスの設計 Part 2　REST APIの設計と構築 　　第4章：REST APIの設計原則 　　第5章：OpenAPIによるREST APIの文書化 　　第6章：Pythonを使ったREST APIの構築 　　第7章：マイクロサービスのサービス実装パターン Part 3　GraphQL APIの設計と構築 　　第8章：GraphQL APIの設計 　　第9章：GraphQL APIを使う 　　第10章：Pythonを使ったGraphQL APIの構築 Part 4　マイクロサービスAPIのセキュリティ、テスト、デプロイ 　　第11章：APIの認証と認可 　　第12章：APIのテストと検証 　　第13章：マイクロサービスAPIのDocker化 　　第14章：KubernetesによるマイクロサービスAPIのデプロイ ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング（CNN／RNN）、敵対的生成ネットワーク、強化学習などを取り上げ、scikit-learnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。第3版では13～16章の内容をほとんど刷新したほか、敵対的生成ネットワークと強化学習の章を新たに追加。機械学習プログラミングの本格的な理解と実践に向けて大きく飛躍できる一冊です。◎本書は『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2, 3rd Edition』の翻訳書です。◎微積分／線形代数、Python の文法、データ分析用ライブラリについてある程度理解している必要があります。［原著の第1版］●ドイツ語、韓国語、中国語、日本語、ロシア語、ポーランド語、イタリア語に翻訳。●ACM（米国計算機学会）の「21st Annual list of Notable Books and Articles（2016）」にランクイン。［日本語の第1版］●「ITエンジニア本大賞2017」ベスト10にランクイン。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 機械学習本ベストセラーの第2版！ 著者陣の経験に基づく洞察とより専門的な知識を学べる 機械学習の各コンセプトについて、理論や数学的背景、Pythonコーディングの実際を網羅的に解説。初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク（CNN/RNN）までの手法を取り上げます。Python関連ライブラリとしてはscikit-learnやTensorFlowなどを使用。第2版では、第1版への読者のフィードバックを随所に反映し、ライブラリの更新に対応。13章以降はほとんど新規の書き下ろしです。本書は、機械学習を本格的に理解・実践するのに不可欠な一冊となっています。 ◎本書は『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow, 2nd Edition』の翻訳書です。 ◎微積分/線形代数、Pythonの文法、データ分析用ライブラリについてある程度理解している必要があります。 ■「はじめに」より抜粋 機械学習の実践的なサンプルコードを調べて試してみるのは、この分野に飛び込むのにうってつけの方法である。幅広い概念が明確になるからだ。本書では、Python言語と機械学習ライブラリを使って機械学習の実装を体験してみるほか、アルゴリズムの背後にある数学的な概念を紹介する。それらの概念は、機械学習をうまく利用するために欠かせないものである。したがって、本書は単なる実用書ではない。本書では、機械学習の概念を必要に応じて詳しく説明する。

Pythonでテスト駆動開発をするために知っておきたいpytestのすべて ●本書の目的 ・Pythonを使っているのでpytestを使ったテスト駆動開発する ・シンプルなテストをシンプルに書く ・複雑なテストもシンプルに書く ・読みやすいテストを書く ・self.assertEqual（）やself.assertLessThan（）のようなものではなく、assertだけでテスト駆動する ・単体テストまたはnoseのテストを実行できるようにする ●必要な基礎体力 ・Pythonを使ったことがある ・テスト駆動開発のことはなんとなく知っている ・pytestのインストールくらいはできる 【目次】 CHAPTER1　はじめてのpytest CHAPTER2　テスト関数を作成する CHAPTER3　pytestのフィクスチャ CHAPTER4　組み込みフィクスチャ CHAPTER5　プラグイン CHAPTER6　構成 CHAPTER7　pytestを他のツールで使ってみる 付録A　仮想環境 付録B　pip 付録C　pytestのプラグイン 付録D　Pythonプロジェクトのパッケージ化と配布 付録E　xUnitフィクスチャ 付録F　クラウドでpytestを使う（CircleCI社・金洋国氏書き下ろし） 付録G　pytestを用いたテスト駆動開発（アジャイルコーチ（フリーランス）・安井力氏書き下ろし） ●著書について Brian Okken 20年にわたるR＆D経験を持つ主席ソフトウェアエンジニア。試験計測機器を開発している。また、Test＆Codeポッドキャストを主催し、Python Bytesポッドキャストの共同開催者でもある。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

pytestを正しく理解し、風通しの良いPythonプログラムを書く 本書は、 Brian Okken, "Python Testing with pytest, Second Edition: Simple, Rapid, Effective, and Scalable", The Pragmatic Bookshelf の翻訳書です。 【本書の内容】 Pythonを使った開発時に、テストの検出・実行・結果報告を自動で行うpytestの、導入から活用方法の詳細を、実務に沿うスタイルでを解説した『テスト駆動Python』（2018年）の第2版です。 扱う範囲は前版よりも広くなり、軽く触れるに留めていた箇所もより深い解説を加えており、Pythonを使った開発に欠かせない内容に仕上がっています。とくにCIやプラグイン開発など、テスト自動化エンジニア向けのトピックも増えつつ、パラメータ化やモック、デバッグ手法など、プログラマなら知っておくべき知識もてんこ盛りです。 アプリケーションをPythonで構築する際に、テスト駆動開発をストレスなく行いたいプログラマ・エンジニア、およびテスト設計やテストアーキテクチャを知りたい方にはうってつけの1冊です。 【著者について】 ・20年にわたるR&D経験を持つ主席ソフトウェアエンジニア。試験計測機器を開発している。また、Test&Codeポッドキャストを主催し、Python Bytesポッドキャストの共同開催者でもある。 目次 Part 1　pytestの主力機能 第01章　はじめてのpytest 第02章　テスト関数を書く 第03章　pytestのフィクスチャ 第04章　組み込みフィクスチャ 第05章　パラメータ化 第06章　マーカー Part 2　プロジェクトに取り組む 第07章　戦略 第08章　設定ファイル 第09章　カバレッジ 第10章　モック 第11章　toxと継続的インテグレーション 第12章　スクリプトとアプリケーションのテスト 第13章　テストの失敗をデバッグする Part 3　ブースターロケット 第14章　サードパーティプラグイン 第15章　プラグインの作成 第16章　高度なパラメータ化 付録A　仮想環境 付録B　pip ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

どのようなデータの固まりがどのようにつながっているか。その機能や仕組みはどうなっているのか。分散システム、P2P、所有権、二重支払い、ハッシュ、非対称暗号鍵、分散コンセンサス…ブロックチェーンの重要ポイントを1つ1つ説き明かす！「非対称暗号鍵は郵便箱」「データ格納は蔵書管理」といった例えを用いて技術の仕組みをイメージしやすくしています。取り上げるテーマは、ブロックチェーンの目的、可能性、必要性、各種機能、限界/克服など。本書はブロックチェーンの基礎的な概念をしっかりと理解したい人に格好の一冊です。─原著への読者の声─「理解を確実にするのにたいへん役に立つ」「徹底的な理解が目的なら上位3冊に入る」「ブロックチェーンのベストブック」─原著は米Amazonの複数カテゴリーで第1位。カテゴリーは「Banking」「Storage & Retrieval」（2018/6/12時点）。本書は「Blockchain Basics: A Non-Technical Introduction in 25 Steps」の翻訳書です。─本書が必要になるとき─＞ブロックチェーンの基礎を理解したいときに。＞ブロックチェーンの技術詳細に踏み込む前に。＞ブロックチェーンの社会的/経済的なビジョンや影響を考える前に。─次のような本ではありません─＞Bitcoinあるいは暗号化の解説書ではありません。＞ブロックチェーンの数学的基礎あるいはプログラミングの解説書ではありません。＞ブロックチェーンの法的影響あるいは社会的・経済的影響の解説書ではありません。

システム構築の複雑さから開発者を解放する データ指向プログラミング実応用ストーリー 本書は Yehonathan Sharvit, "Data-Oriented Programming", Manning Publications 2022 の邦訳版です。 【本書の内容】 本書は、Java、C#、C++、Ruby、Pythonなどの高級プログラミング言語で2年以上の経験を持つ、フロントエンド、バックエンド、フルスタック開発者向けの本です。 本書で取り上げている業務システム開発におけるアイデアや手法は、オブジェクト指向プログラミングの開発者にとっては、慣れ親しんだ環境や世界観をいったん捨て去るように指示されるかもしれません。 一方、関数型プログラミングの開発者にとっては、本書は（多少ですが）学びやすく、ちょっとした発見とサプライズがあるはずです。 いずれにしても「情報システム開発の複雑さ」を軽減し、見通しが良く仕様変更にも柔軟に対応したい開発者に、新しい視座とパラダイムを提供します。 【目次】 Part1　柔軟性 　　第1章　オブジェクト指向プログラミングの複雑さ― 気まぐれな起業家 　　第2章　コードとデータの分離― まったく新しい世界 　　第3章　基本的なデータ操作― 瞑想とプログラミング 　　第4章　状態管理― タイムトラベル 　　第5章　基本的な並行性制御― 家庭内での対立 　　第6章　単体テスト― コーヒーショップでプログラミング Part2　スケーラビリティ 　　第7章　基本的なデータ検証― おごそかな贈り物 　　第8章　高度な並行性制御― さようなら、デッドロック 　　第9章　永続的なデータ構造― 巨人の肩の上に立つ 　　第10章　データベースの操作― 雲は雲 　　第11章　Webサービス― 忠実な配達人 Part3　保守性 　　第12章　高度なデータ検証― 手作りの贈り物 　　第13章　ポリモーフィズム― 田舎で動物とたわむれる 　　第14章　高度なデータ操作― 考え抜かれたものは明確に表現される 　　第15章　デバッグ― 博物館でイノベーション 付録A　データ指向プログラミングの原則 付録B　静的型付け言語での汎用的なデータアクセス 付録C　データ指向プログラミング:プログラミングパラダイムの一環をなす 付録D　Lodash リファレンス ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

実践的かつ具体的なサンプルで理解を促す ディープラーニングとAIのコアアルゴリズム 【本書の内容】 本書は Rishal Hurbans, "Grokking Artificial Intelligence Algorithms", Manning Publishing, 2021 の邦訳です。 ここ十数年のさまざまな進歩によって、想像をはるかに超 える規模の、人工知能へのハイウェイが整備されてきました。 本書は、そのハイウェイを高速で走行しながら、周囲の景色や走行時の注意事項、交通法 規を図や例題・演習などで理解を促します。 目的地は、AIのコアを形成するアルゴリズムの理解と構築です。 取り上げるアルゴリズムは、画像内のオブジェクトの識別やテキストの意味の解釈、不正 や異常を検知するパターン検索などを、効率よく・手際よく行う手法です。 とはいえ、それぞれを仔細に論じることはありません。かといって、大雑把な地図を広げ るだけでもありません。 本書はあくまでもAIに興味のある読者自身が走行するハイウェイの見どころと、有用なア イテムを提供するだけです。 アイテムのほとんどは高校レベルの代数学ですし、図を多用することで数式は極力排除し ています。Pythonが多少わかれば、すぐにでもハイウェイをぶっ飛ばせます！！ 【本書のポイント】 ・小難しい理屈をイタズラ描きのような図で解説 ・直観的にAIの問題と解決を把握できる ・理解を促すための演習問題 【読者が得られること】 ・人工知能を構成するアルゴリズムの理解 ・統計・分析／解析だけにとどまらない未来 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。ご購入前に、無料サンプルにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください】 "当たり前"となった関数型を 意識せずに使いこなすために 本書は Michał Płachta, "Grokking Functional Programming" Manning Publications 2022 の邦訳版です。 いまや、どの言語の開発環境においてもフツーに目にする「関数型プログラミング」。 ということは、概念さえしっかり把握してしまえば、どんな開発の現場であっても関数型プログラミングのメリットを（検索やAIを援用することなく）享受できるということです。 本書は 　・シグネチャがウソをつかない 　・本体が極力宣言的である というトピックを少しずつ掘り下げながら、最終的に「古い習慣に囚われることのない、現実的なプログラム」を構築できるように読者をいざなってくれます。 本書によって、オブジェクト指向プログラミングと同様、関数型プログラミングを母国語のように書き、問題解決の新しいアプローチを習得できるでしょう。 【著者について】 ・Michał Płachta（ミハエル・プワッチャ） 2014年にScalaの商用利用を始めて以来、ScalaおよびJVMコミュニティに積極的に貢献してきました。定期的にカンファレンスで講演したりワークショップやミートアップを開催するなど、関数型プログラミングによって開発者がより良いプロダクトを作成できるように支援しています。 【目次】 Part 1　関数型ツールキット 　第1章　関数型プログラミングを学ぶ 　第2章　純粋関数 　第3章　イミュータブルな値 　第4章　値としての関数 Part2　関数型プログラム 　第5章　逐次プログラム 　第6章　エラー処理 　第7章　型としての要件 　第8章　値としてのIO 　第9章　値としてのストリーム 　第10章　並行プログラム Part3　関数型プログラミングの応用 　第11章　関数型プログラムを設計する 　第12章　関数型プログラムをテストする ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

Webアプリケーション高速化に対する ソフトウェアからの解決策がここに！ 本書は、 Rick Battagline, "The Art Of WebAssembly: Build Secure, Portable, High-Performance Applications" No Starch Press, の翻訳書です。 【本書の内容】 ハードウェアの拡張・拡充を追い風に、日々増加する動画や工夫を凝らした各種コンテンツ。WebAssemblyは、リソースを大量に消費するWebアプリケーションやプログラムのパフォーマンスを最適化し高速化する、コンパクトなテクノロジーです。 本書はそのWebAssemblyの基礎から、どのように動作するか、使用すべきケースと見合わせたほうがいいケース、そして開発手法と展開方法を、Web開発者がしっかり理解し実践できるような内容と構成で執筆されています。 とくに、作りっぱなしではなく、デバッグ方法やコンフリクトを起こした場合の検出プログラムの作成、他のアプリケーションとの相互作用などを通して、デプロイ後のメンテナンスにも筆を進め、実際に導入するうえで必須となる知識も紹介しています。 より快適なユーザー経験を届けたいWeb開発者にとって、必携の1冊となることでしょう。 【本書で取り上げるジャンル】 ・WebAssemblyの基礎 ・導入すべきケースとすべきではないケースの判断 ・デバッグ ・トラブルシューティング 【読者が得られること】 ・ブラウザやNode.jsへのWebAssemblyアプリ導入 ・ブラウザデバッガでのコード検証 ・メモリ操作 ・コンパイラの出力評価 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

【本書の内容】 本書は、ES2015以降に導入された新しい機能をこれから学ぼうとしているJavaScriptプログラマのために書かれています。ES2015やES2016といった特定のバージョンに焦点を合わせるのではなく、現代のJavaScript開発プロジェクトに否応なく放り込まれた開発者が（最新ECMAScriptとそれに準拠したJavaScript開発方法のあれこれを）理解することを主要なテーマとしています。 とくに、新しく導入された機能のうち、もっとも使いでのある機能や、これまで手こずらざるを得なかった開発プロセスを大幅に軽減するような、現実のプロジェクトにおいて率先して使うべき機能を中心に解説しました リアルな開発の現場で、最新のJavaScriptを本気で吸収したい新人開発者の（コワモテではあるけれど）力強い味方になってくれるはずです。 【本書のポイント】 ・特定のテーマごとに学習単元をユニット化 ・ユニットはさらに特定のトピックを扱うレッスンに分割 ・レッスンに入る前にウォーミングアップ、レッスン後はクイックチェック ・さらに練習問題を配置して知識を根付かせ応用力を ・ユニット終了時には、そこで学んだ知識を使ったプロジェクトもある 【読者が得られること】 ・ECMAScript2015以降の機能の習得 ・JavaScriptプロジェクトの現実解 ・モダンな開発技法 【対象読者】 どのようなレベルのプログラマにとっても、本書は有益といえるだろう。本書は「プログラミングの方法」を教える本ではない。これまでのJavaScriptを使って問題なくプログラミングを行えることが前提となるが、本書を読み進めるにあたってJavaScript のエキスパートである必要はない。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております】 中～大規模Webアプリケーションの質的向上を劇的に高める! jQueryの登場によってDOMを操作するプログラミングモデルは大きく様変わりしました。とはいえ、だからといって大規模なアプリケーションの運用管理/メンテナンスまで、jQueryが面倒を見てくれるわけではありません。 運用管理/メンテナンスは、初期の設計が決め手となります。よい設計手法の代表的なスタイルがMVCであり、それを実現するためのフレームワークがBackbone.jsです。 多々あるクライアントサイドMVCフレームワークのなかでも制約が少なく柔軟性に富んだ、設計者/仕様に応じてさまざまなケースに対応できるBackbone.jsについて解説した1冊です。 MVC初学者でも質の高いアプリケーションを構築するノウハウと考え方が身につくよう、MVCの基礎はもちろん、各種サンプルによる実践的なプログラムを豊富に掲載しています。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 必須のPython機械学習ライブラリを使いこなそう！機械学習の各手法を80超のレシピとして幅広く解説。具体的には、次のテーマを取り上げます ― ◎機械学習の基本的な枠組み、◎モデル構築前のワークフローと前処理、◎次元削減、◎線形モデルの構築、◎ロジスティック回帰、◎距離指標によるモデル構築、◎交差検証とモデル構築後のワークフロー、◎サポートベクトルマシン、◎決定木とアンサンブル学習、◎テキストと多分類、◎ニューラルネットワーク、◎単純な評価器の作成 ― 原著 2nd Edition待望の翻訳！本書は『scikit-learn Cookbook - Second Edition』の翻訳書です。本書の対象読者として、機械学習のPythonプログラミングについてある程度知識または経験のある方を想定しています。

Pythonプログラマなら身につけたい玄人技 本書は、Dan Bader, "Python Tricks The Book: A Buffet of Awesome Python Features"dbader.org,の翻訳書です。 【本書の内容】あらゆる場面で活躍するプログラミング言語、Python。本書はそんなPythonをマスターし、日々のプログラミングに活用したい熱心な方々のための1冊です。 入門書を一通り終えた駆け出しプログラマには、Pythonの機能や特徴をより深く、また他言語から新たにPython習得を目論むベテランには、コードの書き方の差異を、リスト内包や文字列フォーマットなど、さまざまなサンプルを元に教授してくれます。 著者のDan Baderは、Twitterでのアウトプットに端を発する、いわゆるTips紹介の延長線上で、この本を執筆しました。そのため、各種Tipsに対するさまざまなフィードバックと、よりよく伝えるためのアイデアが盛り込まれ、結果、Pythonをより深く知り、より良いコードを書くための知識が集積された書籍となりました。 つまり本書は、もっとすごいPython開発者になりたいあなたを、強力にサポートする1冊です。 【本書のポイント】・短いサンプルでPythonの一番すばらしい点を学べる・Pythonならではの、すばらしい機能をビュッフェ形式で学べる・Pythonプログラミングへの理解促進 【読者が得られること】・よりよいPythonプログラマとしての知見・効率的で実践的なPythonプログラミング・コードをよりパイソニックなものにするためのノウハウ ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 時系列予測の基礎からディープラーニングによる大規模な予測まで 本書は、データサイエンティストがPythonによる時系列予測をマスターすることを目的として書かれています。数式は必要最小限に抑え、ステップバイステップで丁寧に説明していきます。統計学的モデルや機械学習モデル・ディープラーニングを使った予測、自動予測ライブラリProphetを紹介します。 Manning「Time Series Forecasting in Python」の翻訳企画 第1部　歳月人を待たず 第1章　時系列予測 第2章　単純な未来予測 第3章　ランダムウォーク 第2部　統計学的モデルによる予測 第4章　移動平均プロセスのモデル化 第5章　自己回帰プロセスのモデル化 第6章　複雑な時系列のモデル化 第7章　非定常時系列の予測 第8章　季節性の考慮 第9章　モデルへの外部変数の追加 第10章　複数の時系列の予測 第11章　キャップストーン：オーストラリアの抗糖尿病薬処方数の予測 第3部　ディープラーニングによる大規模な予測 第12章　時系列予測のためのディープラーニング 第13章　ディープラーニングのためのデータウィンドウとベースラインの作成 第14章　ディープラーニングの手ほどき 第15章　LSTMで過去を記憶する 第16章　CNNを使った時系列のフィルタリング 第17章　予測を使ってさらに予測を行う 第18章　キャップストーン：家庭の電力消費量の予測 第4部　大規模な予測の自動化 第19章　Prophetを使った時系列予測の自動化 第20章　キャップストーン：カナダでのステーキ肉の月間平均小売価格の予測 第21章　さらなる高みを目指して 付録　インストール手順 Marco Peixeiro (マルコ・ ペイシェイロ) ：カナダ マギル大学（McGill University）卒。 カナダ最大手の銀行の1つNational Bank of Canadaでシニアデータサイエンティストを務めている。独学のサイエンティストであるMarco は、この業界で仕事を見つけて働くために必要な知識が何かをよく理解している。実践から学ぶことを信条とし、Medium のブログ、freeCodeCamp でのデータサイエンスの短期集中講座、Udemy の講座でも同じアプローチを取っている。本書のテーマを扱ったUdemyのオンライン講座　https://www.udemy.com/course/applied-time-series-analysis-in-python/　が好評で、その内容が書籍化された。Marco のデータサイエンスに関する記事はMedium でさらにチェックできる（https://medium.com/@marcopeixeiro）。ブログでも、最初に理論を提示し、次に実践的なプロジェクトに取り組むという同じアプローチを取っている。 株式会社クイープ ：1995 年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。主な訳書に『The Kaggle Workbook』『The Kaggle Book』『実践XAI』（インプレス）、『なっとく！機械学習』『なっとく！関数型プログラミング』『実践マイクロサービスAPI』（翔泳社）、『Python によるディープラーニング』（マイナビ出版）などがある。 http://www.quipu.co.jp ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 さまざまなアルゴリズムを一挙に把握できる。 問題解決力、データ活用力をレベルアップ！ ソートや検索といった基本的なアルゴリズムから、 大規模処理・暗号化、機械学習・説明可能性の手法など最新系もカバー。 本書は、アルゴリズムの基本事項から始まり、検索やソートなどの実例を示します。 より複雑なアルゴリズムとしては、線形計画法、ページランキング、グラフアルゴリズム を説明。機械学習アルゴリズム背後のロジックも理解できるようにします。 ケーススタディとして、不正分析やレコメンデーションエンジンを取り上げ、 さらには大規模処理・並列処理・暗号化のアルゴリズムも紹介します。 本書は、さまざまなアルゴリズムを活用したい方にとってその手掛かりとなる 格好のガイドブックです。

通称「ペゾルド本」、待望の新版です。 第6版ではWindowsストアアプリの開発方法を、C#とXAMLを使って解説します。 本書は上下の2巻構成です。 上巻では、XAMLとマークアップの基本から始め、イベント処理やデータバインディング、非同期処理、アプリバーなどのさまざまな画面要素、ページナビゲーションといった、Windowsストアアプリ開発の基本的な事項を取り上げます。 タッチやグラフィックス、印刷、GPS対応など、よりマシンレベルに近い処理については、下巻で解説します。

本書は“Programming ASP.NET Core”(Microsoft Press、2018年)の待望の日本語翻訳版です。 2016年にバージョン1.0が公開されたASP.NET Coreは、Windows環境だけでなくLinuxやmacOS上でも動作するクロスプラットフォームのWebアプリケーションフレームワークとして注目を集めてきました。 本書はASP.NET Coreが登場した背景から始まり、ASP.NET Coreによるアプリケーション開発に必要とされる知識を、設計から開発、デプロイまで、順を追って解説します。 日本語版では原書発行後の最新情報をできるだけ反映するように努めました。

マイクロサービス、IoT、Azureという三本柱を使って継続的デリバリプロセスの導入する具体的な手法とはいかなるものなのか。 本書はマイクロサービスの実用的な定義を示し、これまで主流であった階層型アプローチと対比しつつ、その方法をコンパクトに提示します。 内容は、家庭用医療機器ベンダーを想定し、そこで提示された仕様に基づき、横断的なビジネスサービスやIoTで利用される各種デバイスに対するマイクロサービスやオートメーション機能を、Azureが持つさまざまなPaaSサービスを使って実現していくという、リアルなシナリオに沿ったものです。そこで提示される「要望」と「現実」ギャップをいかにしてコードで埋めるか、すでにあるサービスをいかに活用するか、などを詳解します。 クラウドベースでの開発・運用を目論むSIerはもちろん、これまで以上のスケーラビリティとアベイラビリティを追求する開発者にとって、必読の1冊と言えるでしょう。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 悪意を持つソフトであるウイルス・マルウェア(malware)は年々増え続けその手口も高度化しつつあります。 本書ではマルウェアの検出・分析に、機械学習、統計、ソーシャルネットワーク分析、データ可視化など「データサイエンス」の手法を導入・活用する方法を伝授。scikit-learn、Kerasで独自のマルウェア検出器を構築する方法を解説します。 ・コード分析で “同じ攻撃者”が作成する“新しいマルウェア”を特定 ・独自の機械学習検出システムを構築し、ゼロデイ攻撃・マルウェアを捉える ・マルウェア検出器の精度をROC曲線で測定し、セキュリティの最善アプローチを選択 ・データの視覚化で、マルウェアの傾向を特定・調査 ・DNN(ディープニューラルネットワーク)ベースの検出システムをPythonで実装 データサイエンティストを目指す方、悪意を持つソフトウェア撃退のためデータサイエンス、ディープラーニングを活用したい方には最適の書籍となるでしょう！ no starch press『Malware Data Science:Attack Detection and Attribution』の翻訳書。

モノリシックとマイクロサービス ビジネスをイノベートする最適システムとは 本書は、 Vaughn Vernon, Tomasz Jaskuła , "Strategic Monoliths And Microservices: Driving Innovation Using Purposeful Architecture", Addison-Wesley の翻訳書です。 【本書の内容】 旧来型とされるモノリシックシステムを今後も大事に育てていくのか。それとも、覇権をうかがうマイクロサービスに刷新すべきか。 真にイノベーティブなビジネスを展開するうえで必要なのは、どのアーキテクチャなのか、各アーキテクチャのメリット・デメリットを洗い出し、目的別・ドメイン別に考察し、システム設計時・再構築時の指針を示す。 具体的なケースを使って問題となる部分の切り出し方やシステム協調の仕方など、バズワードに踊らされることなく、ビジネス要件を満足し、イノベーションを加速する基盤への道は、ここから始まる。 【読者が得られること】 ・モノリシックシステムの利点・弱点 ・マイクロサービスの利点・弱点 ・ビジネスの要求をいかに満足させるか ・目的を重視した最適解の作り方 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。