※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。 CTO（最高技術責任者）に求められるスキル、意思決定のプロセス、組織マネジメントの全貌がわかる 技術戦略やビジョンの構築、技術的判断、開発、セキュリティ対応から採用、組織づくり、カルチャー醸成、経営陣との関係構築、さらにM&Aにおけるデューディリジェンスまで。著者の実体験を交えながら、CTOの役割と仕事の全体像を丁寧にひも解き、体系的にまとめています。 ●目次 1章　CTOとは何か 2章　人間関係の構築 3章　基本構想／ビジョンの立案と実現 4章　チームの構築 5章　面接、選考、オンボーディング 6章　チームのマネジメント 7章　人事考課 8章　技術に関する判断 9章　開発 10章　契約管理 11章　ドキュメンテーション 12章　セキュリティー 13章　IT部門の維持管理 14章　会社の成長 15章　あなた自身のこと ●著者 15年以上にわたり、プライベートエクイティ（PE）ファンドの支援を通じて技術チームの構築と成長に携わり、複数のポートフォリオ企業でCTOを務めた経験を持つ。PEファンドが支援する企業では、CTOエグゼクティブチームのリーダーとしても活躍。現在は、創業者経営の中堅企業を専門とするシカゴのPEファンド「New Harbor Capital」にて、移行期のCTOやメンタリングサービスを提供するポートフォリオオペレーションズグループのパートナーを務めている。IT業界で25年以上の経験を持ち、Javaで書かれた世界初のCFMLエンジンの開発に貢献。イギリス初のJavaチャンピオン。 ※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。

本書は、Rustの堅牢な型システムと高性能な実行環境を活かして、LINE botによるWebアプリケーション開発の実践力を身につけたい開発者に向けた一冊です。本書では、人気急上昇中のWebフレームワーク「axum」とSQLxによる非同期データベース接続、Firestoreとの連携、そしてヘキサゴナルアーキテクチャに基づいた設計までを体系的に解説します。 全9章構成で、Rustの学習法から始まり、LINE Messaging APIの活用、MySQLとFirestoreのデータ設計、SQLxを活用した非同期処理、依存性注入とDIコンテナの構築、Dockerを用いた環境構築に至るまで、商用アプリケーション開発を見据えた技術が満載です。さらに、Rustによるテスト戦略やモック、axum_testを活用したHTTPサーバのテスト技法まで丁寧に解説。全編を通してRustとWeb開発の橋渡しとなる内容が凝縮されています。

※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。 ExcelとRを使って試しながらベイズ分析を学ぼう！ ベイズ分析の核となる事前分布と事後分布の考え方からマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いたサンプリング技術まで。 本書では、多くの人にとって親しみやすいExcelと、データサイエンスの強力なツールRを使って、ベイズ分析の基本を試して結果を見ながら実践的に身につけることができます。ExcelのワークシートやVBA、Rのサンプルコード、サンプルデータなどもダウンロード可能。 1章　ベイズ分析とR：概観 1.1　ベイズの復権 1.2　事前分布の構築について 1.3　ある専門用語について 1.4　事前分布、尤度、事後分布 1.5　頻度論統計学とベイズ統計学の比較 1.6　まとめ 2章　二項分布の事後分布の生成 2.1　二項分布とは何か 2.2　Excelの二項分布関数 2.3　Rの二項分布関数 2.4　（ややこしくならない範囲での）数学による理解 2.5　まとめ 3章　ベータ分布の本質 3.1　Excelによるベータ分布の分析 3.2　ベータ分布と二項分布の比較 3.3　ExcelのBETA.DISTのヘルプページの解説 3.4　Rでの同様の分析 3.5　まとめ 4章　グリッドサーチとベータ分布 4.1　グリッドサーチについてもう少し詳しく 4.2　ベータ分布関数の結果の使い方 4.3　分布の形と位置の追跡 4.4　必要な関数の棚卸し 4.5　公式から関数へ 4.6　共益事前分布とは何か 4.7　まとめ 5章　母数が複数あるグリッドサーチ 5.1　準備作業 5.2　データの結合 5.3　まとめ 6章　ベイズ統計学の手法を使った回帰 6.1　頻度論の回帰分析 6.2　頻度論の回帰分析の具体例 6.3　行列代数による手法 6.4　quap関数による単回帰 6.5　重回帰の設計 6.6　ベイジアンの重回帰 6.7　まとめ 7章　名義変数の処理 7.1　ダミーコーディング 7.2　コードではなくテキストラベルを使う方法 7.3　群平均の比較 7.4　まとめ 8章　MCMCサンプリング 8.1　ベイズ分析のサンプリング手法の簡単な復習 8.2　MCMC分析の例 8.3　最後にひとこと Appendix 付録A　RStanとrethinkingパッケージのWindowsプラットフォームへのインストール方法 付録B　用語集 Conrad Carlberg： コロラド大学で統計学の博士号を取得し、マイクロソフトのExcel MVPを複数回受賞。定量分析、データ分析に造詣が深く、また、Microsoft Excel、SAS、Oracleなどの管理アプリケーションのエキスパート。著書に『Business Analysis with Microsoft Excel, Fifth Edition』『Statistical Analysis』など多数。 ※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。

「正解」がわからない出力を、どう評価するのか？ LLMアプリ特有の評価の基本から、継続的改善の運用方法まで徹底解説！ LLMアプリケーションを価値あるものにするためには、評価が欠かせません。 評価をすることではじめて、LLMアプリケーションの現在地を把握し、改善すべき方向性を見極めることができます。 しかし、LLMアプリケーションの評価は、 ・出力が確率的かつ自由度が高いため単純に正答率を評価することができない ・なにをもって良い出力とするかの軸が定めにくい といったことから、「どう評価すればいいのか分からない」という課題にぶつかることが多くあるのではないでしょうか。 本書は、そういった課題を解決すべく、評価の種類、どういった評価指標を作っていくかはもちろん、近年注目されているLLM-as-a-Judgeを使った実際の評価、リリース後の評価・改善といった、基本から実務で使える知識まで解説します。 ■本書の特徴 ・評価の基本を網羅的に解説：評価の全体像から評価軸の考え方まで丁寧に解説していきます ・幅広い評価のアプローチの解説：最新の評価手法であるLLM-as-a-Judgeなども取り上げ、幅広い評価のアプローチを習得することで、あらゆる場面で最適な評価手法を選択・活用できる力を身につけられます ・実践力を身につけられる：実際にLangSmithを使ってLLMアプリケーションを評価し、運用・改善していく方法を紹介します。プロンプトのバージョンを管理し、LLMアプリケーションのモニタリングやトレースを行うことで、継続的にアプリケーションを改善するコツをしることができ、実践力を身につけられます ■こんな方におすすめ ・これからLLMを活用したアプリケーション開発をしようとしている方 ・LLMを用いたサービスのリリースを検討しているが、評価に不安を感じている方 ・すでにLLMを活用したアプリケーションを開発・運用しており、継続的に改善していきたいと考えている方 【目次】 第1章 なぜLLM アプリケーションを評価する必要があるの 第2章 LLMアプリケーション評価設計の全体像 第3章 LLMアプリケーション評価の実行プロセスと運用設計 第4章 評価指標の設定の考え方 第5章 LLM-as-a-Judge 第6章 LLMOpsによる継続的な改善 第7章 テーマ設定とサンプルアプリケーションの準備 第8章 評価の初期設計とデータセットの作成 第9章 リリース前の評価とチューニング 第10章 リリース後の評価と継続的な改善 付録 LLMそのものの評価 ※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。