※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。 YouTubeチャンネル登録者数15万人！ 「晩ごはん食堂」、待望の書籍化！ ＼ちゃんとしてるのに、簡単＆節約！／ １週間分まるまるマネするだけの、ラクチンなのに大満足の晩ごはん献立をご紹介します。 ＊野菜たっぷり ＊毎日のメニューに悩まない ＊レパートリーが増える ＊家にあるもので作れる ＊栄養バランス◎ ＊忙しい日の時短メニューも ＊一日の終わりに幸せな気持ちになる などなど、いいことたくさん。 「買い物は週１回」「副菜は野菜１～２種あればOK」「魚料理はフライパン調理」etc. 毎日のごはん作りをラクにするヒントを多数掲載。 定番和食から家族ウケ最強のメニュー、忙しい週の作り置きまで５週間分107品！ 【CONTENTS】 １週目　玉ねぎ、にんじん、じゃがいもetc.　定番食材で和食の献立 「豚肉のしょうが焼き」の献立／「鮭のホイル焼き」の献立／「鶏肉のごま味噌照り焼き」の献立 ２週目　発酵食品、食物繊維etc.　腸活食材でヘルシー献立 「鯖の味噌煮」の献立／「豚キムチ炒め」の献立／「茹で鶏の油淋鶏ソース」の献立 ３週目　ボリュームたっぷり！　家族みんなが大好きな献立 「キーマカレー」の献立／「チキンカツとじ煮」の献立／「麻婆豆腐」の献立 ４週目　いつもと少し雰囲気を変えて　洋食多めのバラエティ献立 「ブロッコリーとエビの中華あんかけ」の献立／「ミートボールのトマト煮込み」の献立 ５週目　まとめて作って時短に！　忙しい週の作り置き献立 「豚大根」の献立／「鮭の南蛮漬け」の献立／「メカジキのバター醤油焼き」の献立 Column ５分で完成！　副菜レシピ／おすすめの愛用キッチングッズ／翌日食べたいアレンジレシピ …etc． 【著者プロフィール】 晩ごはん食堂 フードスタイリスト 2020年８月より、自宅での毎日の晩ごはんを記録したYouTubeチャンネル「晩ごはん食堂」を開始。 どこでも手に入る食材で簡単に作れる、バリエーションに富んだレシピが参考になると話題に。 季節に沿った１週間の献立や、手早く美味しく品数を揃えるコツ、使ってよかったおすすめキッチングッズなどを投稿している。 YouTube：　晩ごはん食堂 Instagram：　@bangohan_shokudo

がんばらないけど、とびきり幸福な “日常のイタリアの食”！ イタリアに住んでいると伝えると、かなりの確率で言われるのが 「ごはんが美味しいでしょう」ということ。 正直なところ、ここで美味しくないものを食べる方が難しい！――― 「ピザとフォカッチャってどう違う？」 「イタリアの台所に小さなコンロがあるワケは？」 「たこ焼き器でなく“一家に一台ラクレットマシーン”!?」 イタリアに住んで18年の著者が描く「日常のイタリアの食」は、 おおらかでシンプル、とびきり幸福。 読むと肩の力が抜ける、おいしいエッセイ集！　 もくじ 第１章　新鮮なパニーノを求めて　――イタリアに来て食べたいもの ・パニーノなんてどこで食べても同じだと思っていた ・基点としてのバール ・歩きながら食べられると美味しい ・メニューは怖くない ・サービスエリアはファミレスの味がする 第２章　カルチョーフィってどう食べる？――イタリアの食材と料理 １ ・カルチョーフィ（アーティチョーク） ・海の幸、揚げがち ・フォンデュよりもラクレット ・グリッシーニという細長いクラッカーみたいなあれ ・パオラの店の好きなところ 第３章　何はともあれ、カフェが要る――イタリアの食と文化 ・全てはエスプレッソから始まる ・歯ごたえとくたくたと ・ベジタリアン料理を習いに行ってみた ・思い出のカサティエロ ・このくらいのバレンタイン 第４章　切りたてのハムはごちそう――イタリアの食材と料理 ２ ・奥深いハムの世界（サラミも含む） ・基本のピザ ・果物とジャム ・パスタの縞は有りか無しか ・ビステッカ・アッラ・フィオレンティーナを食べる 第５章　暮らしてわかるイタリアの台所 ・イタリアで台所を買った ・わたしの台所道具遍歴 ・旅先で食べる総菜が好きだ ・農家の店のマルゲリータ ・まだマナーを知らない（が、努力はする） 第６章　ドルチェ、ワイン、ときめくイタリア ・ジェラートはごはん ・クラフトビールとはいったい何なのか ・ドルチェは南で大きくなる ・ワインが怖いので、相談してみた ・普段着の良いチョコレート

宇和島の米穀商の息子として産まれた油屋熊八は、株で財を成すも日清・日露戦争後の株の動向を読み誤って大損し、財産を失う。再起を懸けたアメリカ渡航でも成果は得られなかったが、四十八歳にして大分県別府で宿屋を始めたときから、熊八の第二の人生がスタートした！　地元の反対や資金あつめなど、様々な困難を「万事オーライ」の精神と柔軟なアイディアで乗り越え、仲間や妻とともに別府温泉を日本一へと導いた実在の人物を描く歴史長編。

歴史に名を残す偉業を成し遂げた人物も、ほとんどの場合、本当に活躍したのは、ある一時期に限られる。それどころか、リタイヤ後に意外な「その後」の人生を送った人物が少なくない。「祟り」に慄き死んでいった藤原道長。健康に気を使いすぎて逆に死期を早めた徳川家康。老人になってから計画殺人を実行した徳川光圀。勘違いで殺人を犯して獄死した平賀源内……。有能な成功者である彼らはなぜ“晩節を汚す”ことになったのか。その分岐点には何があったのか。30人の偉人たちの知られざる末路を繙き「人生の本質」を追求する、画期的な書。

アダルトチルドレンを提唱した、依存症治療の第一人者で50年以上の長きにわたって家族病理の問題に向き合い続けた孤高の精神科医・斎藤学。 １年半にわたる患者・施設取材を通してその不可解な人物像と魔術的な治療の核心に迫る渾身の医療ルポルタージュ！ 「私がやっている仕事は、フロイトがやった仕事以降のことを引き受けている。その人がどうやって今後の生活をしていくかまでを考えることが、私の仕事と思っているわけです。言ってみれば一生。その人が嫌になるまで、お付き合いするのが私です。お付き合いであって、治療はしていません。治しているのは患者さんが自分で治しているんです」（本文より） 「賛否も毀誉褒貶も呑み込んで、「斎藤学の時代」は確かにあった。 本書はその爪痕をリアルに刻んだ、希有なる「時代の記録」である。」（精神科医・斎藤環） スーツ姿で煙草を吸い、机の引き出しに常備させた甘い菓子類をポリポリと食べながら、性倒錯患者に「変態だったらすぐ来て」と興味を示し、万引きをした患者には「初めて主体的な行動を見せたね」と褒める。 そんなおよそ医者とは思えないエキセントリックな態度に衝撃を受けながら、斎藤のもとには痴漢、摂食障害、性倒錯、窃盗症、買い物依存症、引きこもりなど多様なアディクション患者が集まる。そして、斎藤の言葉を使った治療により、彼らは眠っていた能力を発揮していく。その中には、心理職として独立、指揮者や画家として活動、フルマラソンを完走するなど、傍から見ても治っているのではないかと思うほどエネルギッシュな人が多い。 彼ら、彼女らはなぜ斎藤学を必要とし、求め続けるのか。斎藤の謎めいた発言や行動、イリュージョンのような治療を患者・施設取材を通して浮かび上がらせる渾身の医療ルポルタージュ！

「ルールには厳しく、コミュニケーションは優しく」年間500回のマネージャーとの面談を行う著者が教える現代のマネジメント 現代社会で求められている組織力は個人を尊重しつつ、目標達成の数値を明確に意識して組織をあげて前進することです。 つまりマネジメントにおいて大切なのは、優しさと厳しさ。 しかし多くの会社では、厳しすぎて人材を生かしきれなかったり、優しすぎて規律が乱れて目標達成が遠のいたりしています。 厳しいことも優しいことも重要なのですが、その使い方、使う場面が定義されていないため、マネージャーは苦労しています。 これらをクリアにし、現代の社会が向かう方向を指し示すのが、「伴走するマネジメント」です。 マネジメント層や、マネージャーになりたい人は必読です。

《時間は一度勝負だ。過ぎた時間は書き直せない》と覚悟した著者が、日常の暮らしでの人と人との出会いと記憶の断片を、掌篇小説の如き味わいの小品１２章につづる。「花の小品」「きものの四季」「新年三題」「一日一題」ほか、作家・幸田文の凜とした資質のきらめく、珠玉の名文。

さあ人類よ、早押しボタンに手を置くべし。杜の都仙台。東二番丁高校に赴任した熱血教師・慎太郎は、クイズ研の再興を決意。知識だけでなく様々な能力が試されるクイズの魅力を信じ、部員の勧誘を開始する。集まったのはクールな優等生、おっとりした巨漢、運動神経抜群のお調子者。秘密兵器は保健室登校の女子!?　謎の特訓と合宿を経て、一つのボタンにメンバーの思いが集結！　可笑しさの向こうに感動が見えてくる、書き下ろし青春小説の電子版。

鎌倉時代末期。商人にこき使われる奴隷身分の下人･石は、ひょんなことから武士にとらわれた謎の男･猿と出会う。協力し合ってなんとか自由を手に入れた二人。しかし、猿の口から出たのは、信じがたい言葉だった。｢これから、700対2の戦を始める｣太平の眠りをぶち破る驚天動地の歴史活劇が開幕!

主役＝川相昌弘と「偉大なるミスター」が演じた不条理劇、原、清原、元木、一茂らが繰り広げるスラップスティック。――ハミ出し野球記者が描き切る巨人軍10年の真実!!　誰も書かなかったベンチ裏の人生模様。 痛快！「ジャイアンツ劇場」。 長嶋茂雄「おい、川相。バントの世界記録な、あといくつだったっけ？」 原　辰徳「よく地団駄踏んでるんだよ、おれ」 元木大介「ああ、今年も、野球をやる身体になってきた」 村田真一「ジイ（川相）のユニフォーム、もう用意してあるんや。おれらと同じ80番台のユニフォーム」 川相勇太（長男）「どうして江藤なんか獲るんだよ！パパが守るところがなくなっちゃうじゃないか！」 川相昌弘「残ったのはおれと桑田だけや」

あなた達――“Roselia”にすべてを賭ける覚悟はある？ 憧れ、目指すも叶わなかった父の夢――「FUTURE WORLD FES.」。自らもその舞台を目指し、ソロライブで技術を磨いてきた孤高の歌姫・湊友希那は、父の無念を晴らす為にバンドを結成する。友希那の信念のこもった歌声に惹かれ集まったメンバーは、彼女の求めた高い技術の持ち主達だが、その胸の内にはそれぞれの秘めた想いがあって――ゲーム『バンドリ！ ガールズバンドパーティ！』登場の本格派ユニット“Roselia”結成エピソードがコミカライズで幕を上げる！

本書は、クーパー・ヒューイット国立デザイン博物館で開催され11万人を動員した展覧会、《Beautiful Users - designing for people》の全てを収録した書籍です。本展および本書の目的は、「ユーザー（利用者）」を中心にしたアプローチをデザインに取り入れたデザイナーたちが駆使する幅広い手法の数々とその実践を紹介すること。工業デザインの父、ヘンリー・ドレイファスを起点に、ユーザーリサーチ、ハッキング、オープンソースやメイカーカルチャーに至るまで、過去半世紀にわたる「ユーザー中心設計」の進化、発展を物語るデザインプロジェクトを120点近く掲載しています。人と物、ユーザーとデザイナーの新しい関係を探求するなかで、これからのデザインの役割がわかる一冊。

「私はこの本一冊を創るためにのみ生まれた」――〈太宰治〉という作家の誕生を告げる小説集であると同時に，その最高傑作とも言われる『晩年』．まるで散文詩のような冒頭の「葉」，〈自意識過剰の饒舌体〉の嚆矢たる「道化の華」他，日本近代文学の一つの到達点を，丁寧な注と共に深く読み，味わう．（注・解説＝安藤宏）

神戸の裕福な家庭に生まれ育った坂野惇子。しかし、戦争が彼女から幸せな暮らしを奪った。それでも彼女は希望を捨てず、新しい時代を築く子ども達を豊かに育む上質な子ども服をつくる夢に向かって邁進するのだった。 ※本作品は、紙書籍から写真の一部が未収録となっております。あらかじめご了承ください。

幾多の人の死なないミステリに挑んできた凜田莉子。彼女が直面した最大の謎は大陸からの複製品の山だった。しかもその製造元、首謀者は不明―　仏像、陶器、絵画にまつわる新たな不可解を莉子は解明できるか

１回の殺人も起きない、斬新な切り口の推理小説として不滅の金字塔を打ち立てたＱシリーズ。「面白くて知恵がつく　人の死なないミステリ」初の公式ファンブックが登場。キャラクター紹介、各巻ストーリー解説、新情報満載の用語辞典に加え、カバーを飾ったイラストをカラーで一挙掲載。Ｑの世界で読者が謎を解く、書き下ろし疑似体験小説。そしてコミック版紹介付き。これ１冊で「万能鑑定士Ｑ」「特等添乗員α」が10倍楽しめる！

東京都内全域に貼られている不可解な“力士シール”の謎を追い出逢った万能鑑定士・凜田莉子と週刊誌記者・小笠原悠斗。真相を解明すべく奔走する二人は日本全土を震撼させる大事件へと巻き込まれていくことになる。

2009年、都内でバンクシー作とおぼしきステンシル画が見つかった。真贋判定を依頼された「万能鑑定士」の凜田莉子は、都庁に赴きその絵を鑑定。これにて一件落着かと思われたが、その場は序章に過ぎなかった――。ゴッホの真作、漢委奴国王印を巡る謎に次ぐ謎、そしてまさかの真実！　舞台は熱海、福岡、そして日本を飛び出しグアムまで！　再び帰ってきた莉子の知られざる大勝負。シリーズ最後にして最初、最大の事件に挑む！

『わたしは横領着服などしていません……』無実を主張し、波照間島から去った謎の女性。樫栗芽依と名乗った彼女は、未使用の偽札を残して姿を消した。 鑑定家に徹しきれない自分を恐れ、事件に関わることを避ける凜田莉子。だが、小笠原悠斗には島からの撤退命令が出ていた……。悠斗への想いと自らの道を確かめるため、莉子は再び「万能鑑定士Q」として、羽ばたけるのか？　ヒロイン・コージーミステリの原点、最高傑作！

英語力をレベルアップさせるには基本動詞のマスターが必須ですが、これまで「基本動詞」を使いこなすための練習素材がありませんでした。本書では、基本動詞ごとの詳しい解説をしっかり読んでから、日本文を瞬間的に口頭で英作文するという方法で、基本動詞を自在に使いこなせるためのトレーニングを行います。ネイティブが日常会話で多用している基本動詞を自在に使えるようになると、ネイティブの発想がわかり、表現の幅がグッと広がり、口から出る英語は自然でなめらかなものになります。音声ダウンロード付きなので、各基本動詞の詳細な解説と音声によるトレーニングが可能です。本書は、中学レベルの構文ごとにトレーニングする「第1ステージ」、構文をシャッフルしてトレーニングする「第2ステージ」に続く、森沢式瞬間英作文「第3ステージ」のトレーニング本となります。中学で学ぶ文型の枠を外し、あらゆる文型と表現を習得することで、いまある英語力がワンランクもツーランクもアップする、英語学習者待望の一冊です!

「この国の岐路を、異国に委ねちゃあならねぇ」――黒船来航によって鎖国から開国へと急展開した幕末。江戸に呼び戻された若者・田辺太一は、幕府が新設した外国局での書物方出役を命ぜられるが、前例のないお役目に四苦八苦。攘夷を叫ぶ世間からは非難され、上役の水野忠徳は気難しい。朝廷が反対する日米修好通商条約を勅許を待たず締結したため、おさまりを知らぬ攘夷熱と老獪な欧米列強の開港圧力という、かつてない内憂外患を前に、国を開く交渉では幕閣の腰が定まらない。そんな中、鼻っ柱の強い太一は、強腰の異人たちと渡り合ってゆく――。史実を背景に日本外交の幕開けを描く長編。

平凡な会社員の生活がバーチャルリアリティ（VR）空間と現実世界にまたがる──こんな時代の到来を、40年前に誰が確信していただろう……この人以外に。第一次VRブームの立役者であるラニアーが、VRの来歴と次世代への展望を（意外にも初めて）書き尽くした真骨頂の一冊。人間とVRの関係の本質について、先駆者ならではの思索を綴る。異能の者たち（男性ばかりではない）がひしめく80年代～90年代初頭のシリコンバレーの情景も、アップルやマイクロソフトのようなIT覇者とは異なる視点からいきいきと振り返る。VRは人間の“主観”に軸足を置くテクノロジーだ。個人が主観的に経験している世界全体（いわば環世界）を拡張し、他人のそれと融け合わせることさえ可能にする。本書が語るその体験はまるで楽器の演奏のように身体的で、人間とは何かを再確認させ、考えさせる。ラニアーはVR史の最初期からそこに未来を見ていた稀代のプロモーターだった。この型破りな本の中には、どんな読者にとっても、VRだけでなくテクノロジー全般への認識を塗り変えられるような発見があるだろう。ニューメキシコの砂漠の隅っこにドームの自宅を建てた少年としてはじまる著者のキャリアは、文句なしに非凡でおもしろい。徒手空拳のエンジニアたちがガレージでイノベーションを生み出していた、かつてのアメリカの底力を体現している。

『負債論』『ブルシット・ジョブ』のグレーバーの遺作、ついに邦訳。「ニューヨーク・タイムズ」ベストセラー。考古学、人類学の画期的な研究成果に基づく新・真・世界史！　人類の歴史は、これまで語られてきたものと異なり、遊び心と希望に満ちた可能性に溢れていた。

二十世紀最大の法哲学者・政治哲学者ジョン・ロールズの最晩年の主著．『正義論』で打ち出した「公正としての正義」の構想を世界規模に広げ，平和と正義に満ちた「万国民衆の社会」はいかにして実現可能かを追究．正義の戦争は正当化できるか，恵まれた社会はどこまで他国を援助できるのか．「公共的理性の観念・再考」を併載．

宇宙飛行士もそう言った！　ずっと教科書にも書いている！　ヨーロッパ人も数百年間絶賛！　――で、本当のところはどうなの？　必要以上に巨大な「中国人の想像力」に肉薄する、長城伝説の図像学！　中国人宇宙飛行士が「見えません」と会見で答えたら、中国全土が大騒ぎ！　教科書問題が勃発し、なぜか歴史的事件になってしまった「長城騒動」の顛末を追いつつ、日本人もヨーロッパ人もダマされていた「長城伝説」を縦横に検証。

※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。 石と精油で癒すホットストーン・マッサージで芯からリラックスすることにより、貴女が持っている素晴らしい才能を引き出します。アロマセラピストやリフレクソロジストも注目のホットストーン・マッサージを学べば、夢のセラピストとして活躍することも可能です。セラピーの中でも、体へのアプローチ効果が高いと言われるホットストーン・マッサージを学べば、不調な箇所の改善が期待できます。温めた石と、伝統的なスピリチュアル性を持つホットストーン・マッサージで癒されれば、内面からキレイになる真の美を得ることができます。

仕事でのトラブルを抱えた志摩縁が飛び込んだ「バー・コントレイル」。そこにいたのは、一見好青年ながら、どこか不思議な雰囲気を持ったバーテンダー・羽鳥だった。縁は、彼から思わぬ解決法を提示され……?

「キャリアアップを目指したいけど、いま何をすればいいのか分からない」 「努力はしているけど、具体的に何歳までになにをするのかのイメージが持てない」 ビジネスのキャリア構築に悩んでいるあなたに送る! 高卒・ホームレスからアクセンチュア、マイクロソフトに入社。 大逆転を果たした男の仕事術! 「スペシャリスト」、「ゼネラリスト」のその先へ、 一人で十人分の仕事をこなす「バーサタイリスト」になる方法! 35歳までに世界で圧勝できる人材になる! Contents 第1章 ホームレスから起業家へ。 「バーサタイリスト」はこうして生まれた 第2章 甘えている人間は地獄を見る! タイムリミットは35歳 第3章 1人で10人分の価値を生み出す 「バーサタイリスト」になるための方法 第4章 世界を驚かす行動の源。 バーサタイリストの思考法 第5章 すべてが自分の思い通りに! 我欲を手放し一気に突き抜けろ

大変動、大再編時代の幕開けか!?　 日銀を代表してバーゼルIIの実施に 携わってきた著者が解き明かす、 バーゼル新規制の全容と日本金融の未来像。 ２００７年以降に発生した「グローバル金融危機」に対応して策定された「バーゼルIII」が２０１２年末より導入される。この新ＢＩＳ規制（バーゼルIII）の大枠について、 (1)所要自己資本の質と水準、 (2)金融規制の単純化・裁量余地の最小化、 (3)リスク・スコープの拡大、 などについて解説するとともに、新しい金融規制ルールが、日本のマクロ経済や金融システムにもたらす影響を大胆予測。日本の銀行監督当局や邦銀が、いかに上手くバーゼルIIIを利用しながら、今後の難局に対峙していく生き残りの道を提示する。

いま・ここにいながらにして、遠く隔たった世界や歴史上の一空間、さらには無限の宇宙空間まで、あたかも現実にそこにいるような感覚で再現できる。まるでSFやゲームを髣髴とさせる、そんな臨場感をもったバーチャルリアリティの世界が実現しようとしている。どのようにして、人間のあらゆる感覚・認知メカニズムを解明し、現象をシミュレーションして、異空間にリアルに再現するのか。それによって、どんな新しい世界が広がるのか。この究極のテクノロジーのすべてを、第一人者がわかりやすく紹介する。

ホテルのバーに「扉」がない理由は？　「最初の一杯」は何を頼むのがベストか？　なぜバーで酔っ払ってはいけないのか？　なぜバーで「あちらの女性に一杯」が迷惑なのか？　ヒット作『バーテンダー』『ソムリエ』をはじめ、酒と酒にまつわる人間関係を描き続けてきた漫画原作者が送る、教養としての大人のバー入門。初心者から誰もがバーを愉しめるコツを、ユーモアを交え豊富なエピソードを通して伝授する。巻末の厳選バーリスト100は必見！

●本書の特徴 本書の著者陣は、自然言語処理のビジネス適用に豊富な経験を有しています。特にBERT については、多くのビジネス検証を行い、かつ、独自の応用技術の研究開発も進めている専門家集団です。技術面だけでなく、実務課題の解決に役立つ情報を提供できます。本書ではそうしたプロフェッショナル集団が、Attention 機構・Transformer アルゴリズム・BERT モデルの仕組みの詳解から、現場で使えるコードとノウハウを手引きします。この1冊で、自然言語処理とBERT の基礎を網羅するよう努めましたので、是非とも実践に直結する力を身に付けてください。 ●想定読者 本書は主に以下のような方々を対象としています。 ・ AIや機械学習、自然言語処理に興味があり、自分で勉強している技術者 ・ 自然言語処理技術の業務適用を検討しているビジネス担当者 ・ 自然言語処理についてサンプル実装を必要としている技術担当者 【前提とする知識やスキル】 ・ 機械学習について、入門書を読むなどして概要を理解している ・ Pythonまたは他のプログラム言語の実装経験があり、プログラムの基礎を理解している ・ 助言やWebページを参考にすれば、機械学習のコードを実装できる ●本書のゴール 本書では、以下のような知識とスキルの獲得を目標に設定しています。 【知識面】 ・ 近年の自然言語処理技術の動向を把握できる ・ BERT の仕組みや特性を理解できる ・ BERT のビジネス適用で頻出するいくつかの課題と、解決例が解る 【技量・スキル面】 ・ BERT の実行環境を構築できるようになる ・ BERT を用いる代表的タスクの実装・検証ができるようになる ・ データの偏りや根拠の抽出など、BERT ビジネス適用の課題に、技術面から解決案を策定し実装できるようになる （以上、本書まえがきより） ◆「AI/Data Science実務選書」とは… 機械学習やAIの計算モデルは、システム開発のパラダイムを覆しつつあります。「AI/Data Science実務選書」は、AI開発とデータサイエンスのプラクティスを集め、実務家のスキル獲得／向上を力強く支援します。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 自然言語処理の標準モデル、BERTを使いこなせるようになる！ 　BERTはGoogleが2018年末に発表した自然言語処理モデルです。「文脈」を考慮した処理が特徴的であり、言語理解を評価する11個のタスクについて最高精度を達成し、今や標準的なモデルとしての地位を確立しています。 　本書は、自然言語処理の近年における発展に大きな役割を果たし、かつ応用上も有用であるBERTの入門書です。前半で自然言語処理や機械学習について概説したのち、BERTによって実際にさまざまなタスクを解いていきます。具体的には、文章分類・固有表現抽出・文章校正・類似文章検索・データの可視化を扱います。データセットの処理から、ファインチューニング（BERTを特定の言語タスクに特化させるための学習）、性能の評価までの一連の流れを体験することで、BERTを自分で使えるようになることを目標とします。 なお、BERTで処理を行うためのライブラリとして、深層学習の言語モデルを扱ううえでよく使用されるTransformersを、学習や性能評価を効率的に行うためのライブラリとしてPyTorch Lightningを用います。本書ではTransformersやPyTorch Lightningを用いたことがない読者を想定して、その使い方を一から体系的かつ丁寧に解説します。 ▼本書の環境 言語：Python 深層学習フレームワーク：PyTorch ライブラリ：Transformers, PyTorch Lightning 計算環境：Google Colaboratory ▼本書の特徴 ・BERTで実際にさまざまなタスクを解くことができます。 ・使用するデータセットを日本語で統一しています。 ・ライブラリの使い方を一から体系的に説明します。 第1章　はじめに 第2章　ニューラルネットワークを用いた自然言語処理 第3章　BERT 第4章　Huggingface Transformers 第5章　文章の穴埋め 第6章　文章分類 第7章　マルチラベル文章分類 第8章　固有表現抽出 第9章　文章校正 第10章　文章ベクトルを用いたデータの可視化と類似文章検索 付録A　ニューラルネットワークの学習の基礎 付録B　Colaboratoryの使い方

※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。 小鳥モチーフのイラストや雑貨を数多く手がけ、インコファンに絶大な人気を誇るBIRDSTORY。そのBIRDSTORY描きおろしのイラストで、「お世話の基本」「インコ図鑑」「ウケる遊び」「よくある悩み」「症状別に見る病気」などを可愛く詳しく解説！ 巻末にはBIRDSTORYデザインのお世話シート付き。

憧れの“BAR経営者”になる 都内に30店舗のBARを経営する著者が、 ドラマのような波乱万丈な人生とともに、 成功の秘密と経営テクニックを赤裸々に綴る一冊。 バーのフランチャイズ経営成功の仕組み！

２０世紀初頭以来の経営学の歴史を受けとめて、その新たな地平を拓いたバーナード。その人と理論、アクチュアリティを描き出す。

バーの重い扉の向こうには、非日常の空間が待っている。そこは、酒だけを売っている場所ではない。客のひとりひとりが、バーテンダーと対面し、一期一会の時間を購い、空間に戯れる町の“秘境”である。そこには、シキタリもあれば、オキテもある。しかしそれらは、居心地をよくするものでこそあれ、がんじがらめの規則ではない。これから出かける人の背中をそっと押し、行き慣れた人をさらなる一軒へ向かわせる、体験的バー案内。

広州にある日本人向けカウンターバー「羊城（ヤンチャン）」。単身赴任中の筆者は毎夜バーを訪れ、そこで働く中国娘・李利と軽妙な会話を楽しむ。話題は、現在でもなお中国で愛されている漢詩の世界や、食文化、暮らしぶり、考え方など多岐にわたる。そこから見えてくるのは、ごく一般的な中国人たちの、健気で逞しく心豊かな姿だ。主人公は中国への理解を深めていくうちに、聡明で真直ぐな李利にも惹かれはじめ……。中国にまつわる薀蓄をストーリー仕立てで楽しく学べるオムニバス。 ［内容一例］ ◎広州の春は蚊の季節。孟浩然の有名な詩が現地では、 「春眠不覚暁（春眠あかつきを覚えず） 　処処蚊子咬（あちこち蚊に食われる）」 　の替え歌で流布。 ◎中国式食べ合わせでは、ほうれん草と豆腐を一緒にとると食あたりを起こす ◎餃子は別離のときに食べるもの、歓迎会では食べてはいけない ◎親指を立てるポーズは「大便をする」の意 ◎「東洋」という言葉は日本の蔑称……ほか

中国のインターネットで、最も注目される日本人。ファッションブロガー「Tokyo Panda」だけが知る、80年代・90年代生まれの、中国ネット世代のリアルな実態。 　日中を股にかけ、自分の目で見、耳で聞き、頭で考えきた彼女が見た「中国の真実、その光と影」。中国の若いネット世代を理解せずして、本当の中国を理解したことにはならい。

現在のマーケットはボラティリティが高く、デイトレーダーにとってパーフェクトな環境といえる。ちゃぶついたマーケットが何百という機会を毎日提供してくれる。さらに、高性能のコンピューターが開発され、今ではフロアトレーダーだけでなく、だれもがデイトレードを行うことができる。 それでも、デイトレーダーとして成功するには、正しい標的を見極め、慎重に狙いを定め、適切なタイミングに行動を起こすスキルと規律が必要である。トレーダーとして30年間経験を積んできたジェーク・バーンスタインは本書のなかで、読者を成功に導く戦略、心理的ヒント、その他多数の手法を紹介している。本書は入門書ではなく（初心者は、前著『バーンスタインのデイトレード入門』から読むことをお勧めする）、マーケットやトレードの基本についてある程度理解し、プロフェッショナルトレーダーか、あるいはトレーダーとして独立を目指す方々を対象としている。次のレベルに進む方法、マーケットを理解する方法、そしてデイトレーダーの心理について詳しく説明している。本書を読めば、トレーダーとして成功するための機能的で心理的なツールを開発するのに大いに役立つだろう。 本書では、デイトレーディングの「アート（芸術）」面を紹介している。深く考えずに1つのシステムだけに従うのではなく、各自のトレーディングスタイルにベストフィットさせるために5、6種類のシステムを組み合わせ、自分なりのトレーディングシステムを作り上げる方法を説明している。前著発表後のマーケットの変動を考慮し、本書は以下のように構成されている。 デイトレード手法についての概要――1つの章で1つの手法（30分ブレイクアウト、サヤ取りなど）について説明 読者がマーケットのトレンドを正しく予測できるように、数学的な分析と公式を記載 「外科的な」タイミングでマーケットに参入したり撤退できるように、大引けと寄り付きの戦略を紹介 読者が規律と根気を身につけるのに役立つルール――デイトレーダーとして成功するのに必要な行動ツール 成功を目指すデイトレーダーのルール――勝利を収めるためのガイドライン 損失リスクの管理方法 現在、S&P500先物、Tボンド、通貨など、さまざまなマーケットにデイトレーディングの機会がある。しかし、このチャンスをつかむのは、スキルを身につけ、優れたシステムを持ち、実践を積んだトレーダーだけなのだ。このハイリスク・ハイリターンのゲームにだれでも勝てるわけではない。損失はすぐに膨れ上がってしまう。本書は、デイトレーダーとその志望者の両方に対して、さまざまなリスクの対処方法を解説している。マーケットをどのように理解するか、その理解に基づいて効果的なツールをどのように開発するか、精度の高いそのツールをどのように使用するか、ということを教えてくれる。

デイトレーディングを完全にマスターしたいと思うならば、達人のもとに行くとよい。その達人とは、本書の著者、ジェイク・バーンスタインのことである。テンポの速いデイトレーディングの世界について、実践で役立つ案内をしてくれる。初心者でもベテランでも、一読の価値があるこの本を読めば、新たな境地が見えてくるだろう。行動が速く、損益も大きく、ボラティリティが高い――そんな90年代、投資資金はますます増大した。バーンスタインは、デイトレーディング特有のさまざまなトレーディングシステム、分析手法、タイミング指標を分類している。これらをうまく組み合わせれば、読者もリスクを最小限にして、利益を最大限にすることができるだろう。100を超える図表とチャートを使用し、明快で簡潔に分かりやすく説明している。そのため、バーンスタインの提案と洞察には非常に説得力がある。この高名なトレーダーは、「投資家から投資家へ」のメッセージとして読者に語りかけている。本書の内容とは、 ●デイトレーディングを始める方法 ●移動平均、ストキャスティックス、ギャップなど、重要なデイトレーディングのツールの分析方法 ●ワイルダーのRSI、日中のモメンタムなど、読者にプラスとなる効果的な指標の使用方法 ●デイトレーディングのパフォーマンスを向上させるための典型的なチャートの使用方法 ●S&P、Tボンド、通貨など、アクティブなマーケットにおけるデイトレーディング特有のオシレーターの適用方法 ●大きな値動きをとらえるための季節性や決定的瞬間（CTOD）指標の使用方法 さらに読者は、デイトレーダーとして成功するのに必要な資質が自分にあるのかどうか、ということを判断できる。そして資質がない場合は、それをどのように身につけるかということも詳しく書かれている。一言でいうと、海千山千のデイトレーダーになりたいとか、デイトレーダーとして少しでも多くの利益を上げたいとか、これからデイトレーダーとしての人生を切り開きたいと思っている方は、この本をおいてほかに役立つ本はないだろう。 「私は、先物トレーダーや株式トレーダーとして25年間の経験を積んできた。私がそこで得た知識を皆さんも身につけたいと考えるなら、本書を読むことをお勧めする。本書は、皆さんを教育し、指導し、支援し、物事を解説し、成功への道を照らすだろう」――ジェイク・バーンスタイン

ヘッジファンドマネジャー、プロのトレーダー、マネーマネジャーが公表してほしくなかった秘訣が満載！ 30日間で経済的に自立したトレーダーになる！ 世界のマーケットの構造と性質はこの30年間に大きく変わった。われわれはもはやバラバラな経済国家ではなく、複雑で相互依存的に絡まり合った世界に住んでいる。こうした状況の下でマーケットの日々のボラティリティはかなり大きくなり、われわれトレーダーに大きな利益のチャンスを与える一方で、大きな損失のリスクも突き付けている。トレーダー兼アナリスト、そしてトレーダーの教育者として35年以上にわたるキャリアを持つジェイク・バーンスタインは、こうした現在のマーケットに適切に対処する方法を教えてくれる。彼は正しいトレーディングツールと高いモチベーションがあれば、だれでもコンスタントに利益を出せるトレーダーになれると信じている。 22章から構成される本書のトレーディングの授業は、先物や株式などあらゆるマーケットで利益を上げられる実践的な速成投資講座である。ここで紹介されているセットアップ、トリガー、フォロースルーというトレーディングの3つの基本条件（プロセス）をベースとするバーンスタインのトレード手法は、そのルールを正しく順守すれば、トレーダーにコンスタントな利益をもたらすだろう。また異なるマーケットやタイムフレームなど、3つのレベルにおける分散投資の必要性、どのような優れたトレーディングシステムやトレード手法を使おうとも、トレードの成否を決定するのはそのトレーダーの心理と行動、そして規律であるというのも貴重なアドバイスである。 トレーディングによる経済的自立を手にするうえで、経済学やファイナンスなどの専門知識や学位は不要である。必要なものは正しい決定を下す意思力、それを順守する規律と行動力である。本書ではその具体的な方法をはじめ、今日のダイナミックなマーケットで成功するための分析と行動のスキル習得法についても詳述されている。

※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。 【本書の概要】 Web開発やデータ分析などの分野で近年、ユーザー数が増えてきているPython。 最近では、Pythonに触れる方も多くなってきています。 本書はそうしたPython初心者の方に向けて、 簡単なサンプルを作りながら、対話形式でプログラミングのしくみを学ぶ書籍です。 【対象読者】 Pythonのついて、何も知らない超初心者 【1年生シリーズ・3つのポイント】 ・対話形式で解説し、イラストを交えながら、基礎知識を解説します。 ・初めての方でも安心して学習できるよう基本文法もしっかり解説します。 ・平易でサンプルを用意していますので、安心してプログラムを体験できます。 【本書のポイント】 ヤギ博士とフタバちゃんと一緒に 基本的なプログラムから、面白い人工知能アプリの作成まで 体験して、プログラミングのしくみを学ぶことができます。 【著者】 森巧尚（もり・よしなお） iPhoneアプリや、HTML5ゲーム制作、執筆活動などを行っている。 近著に『アルゴリズムの図鑑』がある。 ※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。

データ分析，Web 開発などをはじめ，さまざまな場面で利用されるPython。本書は，これからPython エンジニアになる／なりたい人のための，Pythonによる開発に業務として取り組むために必要な知識と心構え，開発の流れ，事前に準備しておきたい環境の用意などを1 冊にまとめた書籍です。Python 3系による開発の基本，文法はもちろん，スクレイピング，データ分析，Web 開発など，現在開発の現場で求められている知識と開発の流れを学ぶことができます。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 基礎からアプリ開発のために必要な知識まで、「この一冊で」しっかりやさしく学べる新しいPythonプログラミングの教科書。 はじめてプログラムを行う人でも安心して読み進められるように、基礎をわかりやすく解説。さらに「AI」「スクレイピング」「データベース」「Webプログラミング」など、最新のアプリ開発にすぐに取りかかれるように、実践的なサンプルも多数掲載。 ■基本がしっかりと学べる 本書の基礎編では、初めてプログラミングにチャレンジする人でも安心して読み進めていただけるように、プログラムの書き方、動かし方を丁寧に解説していきます。開発環境の導入方法も解説しているので、すぐに学習に取りかかれます。 ■実践的な知識が身につく 本書の応用編では、ライブラリの利用方法、仕事の自動化、AI（機械学習）、スクレイピング、データベース、Webアプリの作り方などを学習していきます。基礎から一歩進んだ実践的な知識を身につけることができます。 ■確認しながら読み進める 本書には、シンプルかつ理解しやすいサンプルプログラムを多数掲載しています。ひとつひとつ結果を確認しながら、プログラムの書き方や仕組みの理解を進めていきます。

Pythonによるクローリング・スクレイピングの入門から実践までを解説した書籍です。2017年の初版から内容をアップデート、新ライブラリの解説などを追加した増補改訂版です。基本的なクローリングやAPIを活用したデータ収集、HTMLやXMLの解析から、データ取得後の分析や機械学習などの処理まで解説。データの収集・解析、活用がしっかりと基本から学べます。Webサービスの開発やデータサイエンスや機械学習分野で実用したい人はもちろん、基礎から解説しているのでPython初心者でもつまずかずに学習できます。多数のライブラリ、強力なフレームワークを活用して高効率に開発できます。

※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。 この一冊でPythonがビジネス・研究に使える！ Ver3.5対応！ 本書は今話題の機械学習、ビッグデータ、科学技術計算、最適化等、ビジネス・研究に必須な手法を、Pythonを使って具体的に使いこなせることを目的とする。 　そのために、どのようにPythonやそのモジュール・ライブラリを使いこなせばよいかを、また、解析手法の数学的根拠もあわせて解説する。 　Pythonの初学者や、解析手法に不慣れな読者には大変分かりやすく記述してあり、すぐにPythonを使って様々なことに挑戦できるよう工夫してある。 また、Pythonをより使いこなそうと考えている読者や本格的に解析を行おうとしている読者にも大変示唆に富んだ内容となっている。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Python でさまざまな現象をシミュレーションしよう！ 本書はコンピュータシミュレーションの基礎を、Pythonを用いたプログラミングによって実際に試しながら学習するものです。 うわさの拡散や伝染病の流行、人口予測といった自然科学モデル、リボ払いの計算や在庫管理といった経営・経済モデルといった具体的なものから、情報科学的な確率モデル、ベイズ統計、グラフ理論、GA（遺伝的アルゴリズム）といった各手法に基づいたモデル、エージェントベースモデル、強化学習による意思決定モデルまでを解説しています。 本書では、シミュレーションの各モデルの立て方やアイデアの説明に重点を置き、数値計算の厳密な詳細やモデルの数理よりはPythonによる実行を志向します。また、プログラムのほとんどは Jupyter Notebook形式で配布しているので、ご自身の手もとのPCで実行することができるようになっています。 第1章 はじめに 第2章 数値計算と数学の基礎 第3章 アニメーション 第4章 確率モデル 第5章 自然科学モデル 第6章 経営モデル 第7章 ベイズ統計に基づくモデル 第8章 グラフ理論に基づくモデル 第9章 遺伝的アルゴリズムに基づくモデル 第10章 エージェントベースモデル 第11章 強化学習による意思決定モデル

「競合商品のデータを毎回探すのは大変」 「常にチェックしている売上ランキングをまとめおきたい」 「情報を集めるのに手間取って，じっくり分析する時間がない」 こんな情報収集の悩みは，プログラムを使えば解決できます！ 多くのビジネスにおいて，自社や他社の商品情報や人気トレンド，口コミ評判などのデータ収集・分析は欠かせません。しかし，膨大なネット上の情報を手作業で集めるのは容易ではありません。データ収集に時間がかかりすぎてしまい，本来の目的である分析に時間をかけられないケースも多いでしょう。 そんなときは，データ収集をプログラムで自動化してみましょう！ 本書では，プログラミング言語Python（パイソン）を使ったスクレイピングという技術で，WebページやSNSなどから自動でデータ収集する方法を学べます。初心者でも実践できるように，プログラミングやWebページのしくみの知識は必要最小限に抑え，練習用のページやサンプルのプログラムでスクレイピングを実践しながら学びます。練習用ページなどには，実際のビジネス利用シーンをイメージしやすい事例を用意しました。 プログラミングで業務を自動化・効率化したいビジネスパーソン必見の1冊です！

※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。 システムデータの加工・可視化から、機械学習の前処理まで。Excel・時系列・言語・画像・音データ・特殊な加工・可視化。実用的なサンプルから100本で、ビジネス現場で即戦力になれる「基礎力」を身につけよう！

※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。 データ分析はビジネスマンの必須のスキルになりました。本書は、データ分析の実際の流れを体験して学べます。

※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。 データ分析の現場にあって入門書にないもの――それは、「汚いデータ」（ダーティデータ）です。本書は、データ分析の現場では、どんなデータに出会い、どのような問題が生じ、どう対応すればよいのかというノウハウを解説します。事前の加工（視覚化）から機械学習、最適化問題まで、100本ノックをこなして、ビジネス現場で即戦力になれる「応用力」を身につけましょう！ Pandas、Numpy、Matplotlibなど10個のライブラリを練習します。

※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。 データ分析の現場にあって入門書にない「汚いデータ」（ダーティデータ）に対応する、プロのノウハウを解説します。

Pythonはここ数年で日本語の書籍も増え、開発現場での利用実績も着実に増えてきています。ご自身の第二、第三の言語の選択肢としてPythonが気になっているという方も多いのではないでしょうか。また、「Pythonを始めてみたけど、実際に業務で利用するには不安が残る」「コードレビューに怯えながらPythonを書いている」という方も多いのではないでしょうか。 本書は、そういった方を対象に、Pythonという言語が持つ機能の実践的な使い方を紹介します。Pythonは、日常的なツールからWeb開発、データ分析、機械学習など分野を問わず利用できる汎用性の高い言語です。本書も同じく、Pythonという言語の仕様やその特徴的な機能、標準ライブラリでできることを中心に扱うため、分野を問わず活用していただけます。

※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。 Djangoの入門者向け書籍です。Djangoでの開発経験がない層が対象。手取り足取り教える内容で新バージョン対応の他、従来の使い方解説やフロントエンド+APIを使った開発など、開発方式の変遷にも対応。

GoogleなどのWebサービスで人気のスクリプト言語「Python」は，現在の言語に共通する，美しく模範的なプログラミングの学習に最適な言語です。本書は，プログラミングの知識がゼロの方でも理解できる，いちばん簡単なPythonの学習書です。プログラミングの基本の基本から，データ型を駆使した本格プログラムまで，豊富なイラストとサンプルを使って，Pythonならではのプログラミングのノウハウを楽しく解説します。

高頻度取引HFTへの入り口 無料プラットフォームと豊富なソースコードを使え! ネットワーク上にあるデータベースから金融経済関連のデータをダウンロードし、 そのデータの特徴を理解する。そして投資・取引戦略を構築するための知恵を身に着ける。 その際にPythonプログラム言語を学び、統計的手法を用いデータ分析の客観性の向上し、安定した収益を実現する取引戦略の構築を試みてみよう。 また、学習に用いたプログラムコードを公開することで、だれでも卓上で分析結果を再現できるようにする。これらが本書の特徴であり、目的である。 本書ではPython3を使用する。理由は簡単だ。Google・microsoft、そしてトヨタなどの企業が投資しているプログラミング言語だからだ。活発な開発により利用環境は日増しによくなっている。 金融業界でも大手投資銀行などはPython3を用いて、高頻度取引を行っている。これは開発コストの低さ、処理速度の速さ、信頼度の高さを物語っている。 他のプログラム言語で挫折した経験を持つ人も多いだろう。それは無用の心配だ。トレーディングシステムの構築までの学習時間は驚くほど短い。 本書から開発の楽しさを知り、トレーディングへ活かしていただけることを願っている。

プログラミング入門書のロングセラー、 プログラミング学習シリーズにPythonが新登場！ 基本文法からクラス、メソッドの使い方・作り方まで しっかり学ぼう！ 本書は、現在もっとも幅広く使われているプログラミング言語の1つ 「Python」がはじめてという初心者を対象に、文法やプログラムの基本知識を わかりやすく丁寧に教える入門書です。 これまで筆者が数多くの学生に対してプログラミングの授業をしてきた経験を 活かし、プログラミング初学者が「Python言語を通してプログラミングを学ぶ」 というコンセプトで、文法やプログラミングの基礎知識についてやさしく解説します。 Pythonでプログラミングをはじめたい学生や新人エンジニアにも最適な一冊です。 変数やif文による条件分岐、for文やwhile文を使った繰り返しから、 クラスやメソッドの使い方、作り方まで、つまずきやすいところを ケアしながら解説します。 サンプルプログラムは短くてシンプルなものを選び、何をしているのかが よくわかるように、コメントをしっかりつけました。 章の最後には練習問題があり、力試しもできます。 ・何から学習すれば良いかわからない ・Pythonをはじめて学ぶ・あらためて基本から学びたい ・現場で通用する基礎を身につけたい という方におすすめの1冊です。 ★本書を授業などで教科書として活用していただくことを前提に作成した 学習教材（スライド等）を提供しています。詳細は本書の奥付をご覧ください。 ※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。

【本書の概要】 人工知能開発の分野では、機械学習（教師あり学習）を利用した開発が非常に多くなってきています。 本書は、機械学習の基礎から、Pythonのフレームワーク（scikit-learn：サイキットワーン）や NUmPyといったライブラリを利用した開発方法について、初学者でも理解しやすいようにイラストを交えて、 丁寧に解説した書籍です。 本書では教師あり学習だけにとどまらず、教師なし学習についても触れています。 【本書の特徴と構成】 機械学習について基礎からきちんと学習できよう、構成を工夫しています。 第1章では開発環境の準備について解説しています。 第2章では機械学習に必要なPythonの基礎知識について丁寧に解説しています。 第3章では機械学習でよく利用するグラフの描画について主だった方法を中心に解説しています。 第4章では機械学習に必要な数学の知識について必要最低限の解説をしています。 第5章では教師あり学習（回帰）についてサンプルを元に丁寧に解説しています。 第6章では教師あり学習（分類）についてサンプルを元に丁寧に解説しています。 第7章ではニューラルネット・ディープラーニングの基本について解説しています。 第8章ではニューラルネット・ディープラーニングの応用について解説しています。 第9章では教師なし学習について、ポイントを押さえて解説しています。 特に第5章から第9章では、機械学習を学ぶ過程でつまづきやすいポイントについて 著者がピックアップし、丁寧に解説しています。 【対象読者】 機械学習について学びたい初学者 ※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。

Pythonプログラムを動かしながら機械学習の基礎をしっかり学べる！ 【本書の目的】 人工知能関連サービスや商品開発において 機械学習の基礎知識が必要となります。 本書では数式とPythonプログラムをつなげて 機械学習の基礎をしっかり学ぶことができます。 【本書の特徴】 本書は、機械学習の原理を数式でしっかり理解し、 Pythonプログラムによってその理解を深めていくことができる書籍です。 ・数式とコードを連携して解説 ・学習内容を「要点整理」で復習 ・TensorFlow 2.7に対応 ・Python 3.9に対応 【読者が得られること】 機械学習のしくみとPythonプログラムを つなげて理解できます。 【対象読者】 機械学習の基礎を数学的な原理からプログラム実装までしっかり学びたい理工学生・エンジニア 【目次】 第 1 章　機械学習の準備 第 2 章　Pythonの基本 第 3 章　グラフの描画 第 4 章　機械学習に必要な数学の基本 第 5 章　教師あり学習：回帰 第 6 章　教師あり学習：分類 第 7 章　ニューラルネットワーク・ディープラーニング 第 8 章　ニューラルネットワーク・ディープラーニングの応用（手書き数字の認識） 第 9 章　教師なし学習 第10章　要点のまとめ ※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。

FLOCブロックチェーン大学校による書下ろし！ Pythonでブロックチェーンの仕組みを学ぼう！！ 【本書の概要】 本書は、ブロックチェーンの仕組みと基礎技術を、 Pythonによるサンプルを交えながら、やさしく解説した入門書です。 【本書の特徴】 ブロックチェーン技術者の育成・人材紹介及びキャリア支援で著名な 株式会社FLOCおよび同社が運営する FLOCブロックチェーン大学校の人気講師　赤澤直樹氏の執筆協力により、 基礎から体系的にブロックチェーン技術の仕組みを学べます。 全体で5部構成となっています。 ・第1部では、ブロックチェーンの概要と構成技術を丁寧に解説。 ・第2部では、本書で扱う必要最低限のPythonの基礎知識を解説。 ・第3部では、ブロックチェーンの仕組みを簡単なサンプルをもとにわかりやすく解説します。 ・第4部では、第3部の知識をもとにブロックチェーン・プログラムを作成します。 ・第5部では、もっとブロックチェーンを知りたい方のために最新開発事例などを解説します。 【対象読者】 ・ブロックチェーンの仕組みを学びたいエンジニア ・Pythonを利用しているデータサイエンティストやAIエンジニア ・教養としてブロックチェーンエンジニアリングを学びたいビジネスパーソン、学生 ※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。 機械学習エンジニア必見！ ベイズ統計の基礎から ベイズ統計モデリングまで Pythonプログラムをもとに丁寧に解説！ 【本書の内容】 ベイズ統計の基礎知識からベイズ統計モデリングまで、 Pythonのプログラムをもとにわかりやすく解説した書籍です。 前半ではベイズ統計の理解に必要な確率の説明からはじまり、 ベイズ統計学、ベイズの定理、ベイズ推定の基本事項をわかりやすく解説。 後半では線形モデルを例題として、MCMC法を用いたモデルの推定方法について解説します。 【本書で扱うベイズの定理について】 事後分布を求める際に問題となる、ベイズの定理の積分計算を回避する方法を2つ紹介します。 1つは、共役事前分布によって事後分布の解析解を求める方法です。 そしてもう1つは、MCMC法を使用することで数値計算によって事後分布を推定する方法です。 MCMC法はPythonのライブラリのPyMC3を用いて手軽に実践することができます。 【本書の扱うベイズ統計の範囲】 ・確率の基本 ・ベイズの定理 ・ベイズ推定 ・MCMC法：マルコフ連鎖モンテカルロ法 ・線形モデル ・一般化線形モデル 【対象読者】 ・ベイズ統計モデリングをこれから学ぼうとされる方 ・ベイズ統計モデリングの基礎知識が少ない機械学習エンジニア ※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。

本書は、Pythonでプログラミングをした経験のある読者が、 各種オープンソースソフトウェア（OSS）やライブラリを利用して、 自然言語処理を行うWebアプリケーションを作って動かし、自然言語処理を体験するための書籍です。 またその中で、自然言語処理に関連するさまざまな概念や手法、 簡単な理論についても学ぶことができ、本格的な学習の 前段階としても最適です。 本書の構成としては大きく2つの部に分かれており、 それぞれ以下のような内容を解説しています。 第1部：データの準備 ●テキストデータの収集 ●データベースへの格納 ●検索エンジンへの登録 第2部：データの解析 ●文法構造を調べる ●意味づけ ●知識データとの連係 全13章を順に追いながらWebアプリケーションを作っていくことで、 自然言語処理に関連するさまざまなテーマを学ぶことができます。 ※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。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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シート間のコピペをはじめ、単純なパソコン仕事は小さなプログラムを書くことで自動で行うことができます。 こうしたプログラムを書けるようになることが、自分の仕事を効率化したい社会人にとって大きな武器になることは間違いありません。 本書ではプログラミング言語Pythonを使って、パソコン仕事の中心であるExcel作業を自動化する方法を紹介します。 Excelの自動化といえば「マクロ・VBA」が定番ですが、Pythonの強みは ・Excelアプリを起動しなくてよい ・メールやWebブラウザなども簡単に自動化できる という点にあります。 本書ではExcelとともにメール、Webの自動化もしっかり扱います。これにより、Webから抽出したデータをExcelファイルに保存してメールで送信、といった連携も行えるようになり、仕事での活用の幅が広がります。 プログラミング初心者である社会人が、実際に自分の仕事が自動化できるように、必要な情報をもれなく丁寧に解説することを心掛けました。本書を片手に「新しい仕事のやり方」を始めましょう！ ＜本書の方針＞ ・オブジェクトなどの難しいプログラム理論は一切使いません。 ・一番単純な道具だけで、準備に時間をかけず、すぐ始められます。 ・実践的な例題で、実務で本当に使えるプログラムを紹介します。

※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。 「Excelの請求書の作成」、「作成した請求書のPDF化」「請求先への請求書のメール送信」、これらを自動化するサンプルプログラムの作成を通して、業務にも役立つ実践的な知識とノウハウをマスターしよう。

Excelは全ビジネスマン必須のアプリケーションですが、操作がめんどうだと感じたことはありませんか？ 本書は、「Python」というプログラミング言語を使って、そんなめんどうな業務を自動化・効率化する方法を紹介します。プログラミングがはじめての人にもわかるように、コードの書き方からしっかり解説。ExcelやGoogleスプレッドシートでのグラフ作成やデータ収集、表計算、データ分析など、ひととおりの業務をプログラムで動かす方法がわかります。 プログラミングのはじめの一歩としてもオススメです。

※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。 15の課題でアルゴリズムとデータ構造を学ぶ。各章の前半で具体的な事例から原理を理解する。確実に身につけるために各章に練習問題とその解答を配置。また後半ではPythonを使ってアルゴリズムのプログラムを組み、実際にどのように動くかを体験できる。 原理部分の理解と、プログラミング部分が分かれているので、原理が理解できていないのか、プログラムが理解できていないのかが、明確に区別できる。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、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。 Pythonゲーム開発入門の決定版! 人気ジャンルを題材にプログラミングの腕を磨こう! 大好評を博している『Pythonでつくる ゲーム開発 入門講座』に、第2弾『実践編』が登場! 前作同様、Pythonを用いたゲームプログラミングの基礎をまんべんなく解説しながら、今回は「アクション」「シューティング」「3Dカーレース」といった人気ジャンルの開発に挑戦します。 【本書の特長】 ○複数の演習を通し、ゲーム開発の知識・技術を大幅UPできる ○三角関数、遠近法などの知識を開発に活かす方法を学べる ○マップエディタやランチャーなど関連ツールの開発も行う ○プログラム1行ごとに説明を付けており、理解しやすい ○豊富な図解とイラストを用い、イメージで理解できる ○開発に必要な素材はすべて無償ダウンロードできる さらに、ゲーム開発でぶつかる＂壁を乗り越えるためのヒント＂も豊富に用意しました。 【開発のヒントが満載】 ・マップやアイテムの配置はどうするのか ・自機と敵機のヒットチェックはどうするのか ・＂弾幕＂の軌道はどうやって計算するのか ・面白さにつながる難易度とはどの程度なのか ・エフェクトやサウンドはどうやって組み込むのか ・坂道のカーブ、奥行、起伏はどう表現するのか ・Pythonで3Dを表現するにはどうしたらよいのか ……こんな疑問に答えます! ゲーム素材400本、プログラム80本、遊んで面白いゲーム5本を無償提供! 本書を読み終えた頃、ゲーム開発の知識はかなり高いレベルに到達できるでしょう。 また、各プログラム内にPythonのプログラミング技術を多くちりばめたので、Pythonを使う力もぐんと伸びているはずです。 ゲーム開発の基礎を盤石にしたい方、Pythonの技術に磨きをかけたい方にオススメの1冊です。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Pythonで音作りをはじめよう！ ・音のプログラミングが音響楽の基本からわかる！ ・音の信号処理もていねいに解説！ ・打楽器・管楽器・弦楽器・鍵盤楽器の音が手もとで作れる！ ・ソースコードはWebからダウンロード可能！ 　 　本書は、コンピュータで音作りをしてみたい方に向けた、サウンドプログラミングの入門書です。音作りに興味があるけど何からはじめたらという初心者のために音響の基本から解説をはじめ、コンピュータでの音の考え方、音を加工するディジタル信号処理の基礎をていねいに説明し、シンセサイザ、エフェクタの音作りなどを解説します。さらに、さまざまな音響合成のテクニックとともに、その具体例として、ゼロから楽器音をつくり出すフルスクラッチ合成のレシピを紹介します。サウンドプログラミングの言語には、音データの読み書きはもちろん、波形、周波数特性、そしてスペクトログラムの描画も簡単に行える、Pythonを採用しています。 　Pythonを使ってサウンドプログラミングの第一歩を踏み出しましょう！ はじめに 目次 第1章　音響学 1.1　純音 1.2　複合音 1.3　音の三要素 1.4　音の大きさ 1.5　音の高さ 1.6　音色 第2章　サウンドプログラミング 2.1　サンプリング 2.2　標本化 2.3　量子化 2.4　 WAVEファイル 2.5　サウンドプログラミング 第3章　コンピュータミュージック 3.1　五線譜 3.2　音階 3.3　音符 3.4　強弱 3.5　拍子 3.6　テンポ 3.7　音楽の三要素 3.8　コンピュータミュージック 3.9　自動演奏 第4章　MIDI 4.1　MIDI 4.2　ノートオンとノートオフ 4.3　ノートナンバー 4.4　ベロシティ 4.5　プログラムチェンジ 4.6　プログラムナンバー 4.7　パーカッションマップ 4.8　MIDIファイル 4.9　DTM 4.10　自動演奏 第5章　ディジタル信号処理 5.1　周波数分析 5.2　スペクトログラム 5.3　楽器音の周波数分析 5.4　フィルタ 第6章　シンセサイザ 6.1　音響合成のアプローチ 6.2　アナログシンセサイザ 6.3　オシレータ 6.4　時間エンベロープ 6.5　加算合成 6.6　減算合成 6.7　FM合成 6.8　カープラス・ストロング合成 6.9　音のリアリティ 第7章　エフェクタ 7.1 リバーブ 7.2 ディストーション 7.3 コンプレッサ 7.4 イコライザ 7.5 モジュレーション 7.6 デチューン 第8章　ミキシング 8.1　モノラル再生とステレオ再生 8.2　音像定位 8.3　ミキシング 8.4　音楽制作 8.5　ボーカルキャンセラ 第9章　打楽器の音をつくる 9.1　グロッケンシュピール 9.2　トライアングル 9.3　チューブラーベル 9.4　マリンバ 9.5　シロフォン 9.6　ティンパニ 9.7　シンバル 9.8　銅鑼 9.9　ハイハットシンバル 9.10　バスドラム 9.11　タムドラム 9.12　スネアドラム 第10章　管楽器の音をつくる 10.1　フルート 10.2　ピッコロ 10.3　クラリネット 10.4　オーボエ 10.5　バスーン 10.6　サキソフォン 10.7　トランペット 10.8　トロンボーン 10.9　ホルン 10.10　チューバ 第11章　弦楽器の音をつくる 11.1　バイオリン 11.2　ビオラ 11.3　チェロ 11.4　コントラバス 11.5　ハープ 11.6　アコースティックギター 11.7　エレクトリックギター 11.8　エレクトリックベース 11.9　スラップベース 第12章　鍵盤楽器の音をつくる 12.1　パイプオルガン 12.2　リードオルガン 12.3　ハープシコード 12.4　アコースティックピアノ 12.5　エレクトリックピアノ 索引

★確率的プログラミング言語がすぐに使える！★ ・Pythonでのコーディングを前提に、PyMC3、Pyro、NumPyro、TFP、GPyTorchをカバー。 ・回帰モデルの基本から潜在変数モデル・深層学習モデルまでを幅広く解説。 【主な内容】 第1章　ベイジアンモデリングとは 1.1 データ解析とコンピュータ 1.2 ベイジアンモデリングの基礎 1.3 代表的な確率分布 1.4 近似推論手法 第2章　確率的プログラミング言語（PPL） 2.1 ベイジアンモデリングとPPL 2.2 自動微分・最適化アルゴリズム 2.3 PyMC3の概要 2.4 Pyroの概要 2.5 NumPyroの概要 2.6 TensorFlow Probabilityの概要 2.7 GPyTorchの概要 第3章　回帰モデル 3.1 線形回帰モデル：線形単回帰モデル 3.2 線形回帰モデル：線形重回帰モデル 3.3 一般化線形モデル：ポアソン回帰モデル 3.4 一般化線形モデル：ロジスティック回帰モデル 3.5 階層ベイズモデル 3.6 ガウス過程回帰モデル：ガウス尤度 3.7 ガウス過程回帰モデル：尤度の一般化 第4章　潜在変数モデル 4.1 混合ガウスモデル 4.2 行列分解モデル 4.3 状態空間モデル 4.4 隠れマルコフモデル 4.5 トピックモデル 4.6 ガウス過程潜在変数モデル 第5章　深層学習モデル 5.1 ニューラルネットワーク回帰モデル 5.2 変分自己符号化器 5.3 PixelCNN 5.4 深層ガウス過程 5.5 正規化流

基礎理論を飛ばさない！ 推定・検定から統計モデル・機械学習へ！ 本書は統計学の理論をゼロから学べる教科書です。 IoTやビッグデータの発展によりさまざまなデータが社会にあふれ、 全てのデータを確認するのは難しくなってきています。 多くのデータから価値があるデータを作成するには統計学の知識が必須です。 【本書のポイント】 本書は統計学をはじめて勉強するかたでも、 読み進めていけるように、以下の3点を重点的に解説しています。 ・データをどのように分析するのか ・なぜそのように分析するのが良いことなのか ・Pythonを使ってどのように分析するのか 【統計学を勉強するためのツールについて】 この書籍では、学習していく際のツールに、プログラミング言語のPythonを使用します。 PythonはExcelやRより自由度が高く、機械学習に多く利用されているので幅広い層から注目を集めています。 Pythonに馴染むことにより、機械学習を利用したデータ分析者になるための基礎的な技術も身に付けられます。 【本書の構成】 本書は全7部構成になっています。 それぞれの部で次のようなことを解説しています。 第1部では統計学の基本を解説しています。 第2部でPythonの基本やJupyter Notebookの使い方を説明します。 第3部でPythonを用いた統計分析の方法を学びます。 第4部からは統計モデルについて学んでいきます。 第5部では正規線形モデルを解説します。 第6部それを発展させた一般化線形モデルについて解説します。 第7部は、統計学から機械学習へのつながりを学びます。 統計学やPythonのことを何も知らない方にもオススメの一冊です。 ※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。 エンジニアの基礎体力を身につける 本書はPythonを用い、ITエンジニアが身につけておくべき王道のアルゴリズムを手を動かしながら学べる入門書です。 教育機関で16年教鞭をとり、公式アプリ2000万DL超の開発実績を持つ廣瀬豪氏が、教育者・プログラマーとしての経験を生かし、データ構造とアルゴリズムの学習が「一生モノの財産になる」という視点で解説します。スタック、キュー、リスト、木、グラフなどデータ構造の基本から、サーチ、ソート、ハッシュといった王道アルゴリズムを厳選しつつ、ユークリッドの互除法、文字列探索、最短経路問題、フラクタル図形の描画、マンデルブロー集合などワンランク上の知識・技術まで網羅します。 サンプルプログラムは手入力しやすい短めのコードを108個用意し、すべての行に1行ずつコメントを付けて読解しやすいように工夫しています。また、ゲームクリエイターという肩書を持つ著者ならではの教材として、「アルゴリズムの見える化」という類書にはない楽しい要素を盛り込んでいる点もポイントです。 資格試験、就職試験に挑む方、大学や専門学校で情報処理を学ぶ方など、プログラミングの力を伸ばしたいすべての方におすすめです。

※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。 中級者以上に向けた、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介と、そのアルゴリズムを実装したコードを解説する、より技術的・実践的な「機械学習実践シリーズ」の1冊目として、「音源分離」をテーマとしています。近年、AIスピーカをはじめとした、人が話した音声を理解する音声認識システムがさまざまな場面で使われています。一般的に音声認識システムは、1人の人の声を聞き取ることを想定しており、聞きたい人の声以外の音が入ってくると、どうしても聞きたい人の声を正確に聞き取ることが難しくなります。「音源分離」とはこのようにさまざまな音が混ざった中から、欲しい音だけを抽出するという技術です。本書では、音源分離の基礎から、Pythonを用いた実装までを詳しく解説しています。また、音源分離で用いる数学的知識の基礎として、線形代数や行列・ベクトルの微分の方法、確率統計の基礎について示しています。音源分離を理解しコードを書くためには、プログラミングに関する知識はもちろん、線形代数、微分積分、確率・統計といった数学的知識も必要不可欠です。とくに音源分離では複素数の行列・ベクトルを用いるので、複素数の計算方法について重点的に示しています。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Pythonで効果検証の実務を学ぼう！ この本は、効果検証を実務で行いたい方に向けた入門書です。 実務応用しやすい3つの分析手法（A/Bテスト・Difference in Differences （DID）・Regression Discontinuity Design （RDD））について、現場で実際にぶつかりやすい課題をミニストーリーなどで指摘しながら、その対応策や考えかたを示し、Pythonで実装していきます。 とくにA/Bテストについては多くの紙面を割き、複数のデザインパターンや分析手法を紹介します。 また、DIDとRDDについても、ミニストーリーなどを交えて適用できる条件を具体的に例示しつつ、間違った分析結果を算出してしまわないよう丁寧に解説を行います。 本書では、全体をとおして、ビジネスの現場で必要とされる知識と理論的な基礎との乖離に着目し、その乖離を埋めるような説明を心がけました。あくまで入門書であるため理論的な説明は控えめになっていますが、参考文献やブックガイドから、より専門的な論文や書籍にアクセスできるようにしています。 本書を読了することで、基本的な効果検証の手法を理解し、Pythonで実装できるようになります。さらに、陥りやすいアンチパターンや、効果検証を通じて組織に貢献するための考えかたなど、データ分析の実務者に必要とされる知見も身につきます。 謝辞／目次 1章　はじめに：いまなお隔たりがある効果検証の実務と理論 　1.1 効果検証とはなにか？ 　　1.1.1 本書のねらい：基礎と実務を紐づける 　　1.1.2 本書の特徴 　　1.1.3 効果検証の各手法の特性と使いかた 　　1.1.4 効果検証の目的：意思決定と探索的分析 　1.2 本書の構成 　1.3 想定する読者 　1.4 サンプルコード 2章　A/Bテストを用いてクリーンに効果検証を行う 　2.1 Prelude 　　2.1.1 太郎くんの分析の再現 　2.2 施策と効果 　　2.2.1 基本的な用語の確認 　　2.2.2 施策効果と反実仮想 　2.3 バイアス 　　2.3.1 バイアスを含んだ分析の例：ユーザーの性質 　　2.3.2 バイアスを含んだ分析の例：時系列 　　2.3.3 バイアスを含む分析手法の負のループ 　2.4 A/Bテストの基本的な発想 　　2.4.1 ランダムな施策割当によるバイアスの排除 　　2.4.2 施策効果のポテンシャルアウトカムフレームワークによる表現 　2.5 A/Bテストのデザイン 　　2.5.1 A/Bテストの設計 　　2.5.2 データ収集 　　2.5.3 収集したデータの分析と評価 　2.6 PythonによるA/Bテストデータの分析の実装 　2.7 A/Bテストのアンチパターン 3章　A/Bテストを用いて実務制約内で効果検証を行う 　3.1 実務におけるA/Bテストの課題 　3.2 A/Aテスト：A/Bテストの信頼性を担保する 　　3.2.1 A/Bテストは頻繁に「失敗」する 　　3.2.2 A/Bテストの失敗は2種類のケースに大別できる 　　3.2.3 A/Aテスト 　　3.2.4 A/Aテストのリプレイ 　3.3 柔軟なA/Bテストのデザイン 　　3.3.1 クラスターA/Bテスト 　　3.3.2 層化A/Bテスト 　　3.3.3 A/Bテストにおける処置と割り当ての不一致 　3.4 効率的な分析：共変量のコントロール 　3.5 施策効果の異質性：どこで効果があるのか知る 　　3.5.1 セグメントごとにサブサンプルに分割する 　　3.5.2 セグメントの交差項を入れて分析を行う 4章　Difference in Differencesを用いて効果検証を行う 　4.1 DID（差分の差法）：施策実施前後の違いを捉える 　　4.1.1 施策をとりまく4つの状況とよくある分析の仮定 　　4.1.2 DIDの基本的な発想 　　4.1.3 DIDの発想に基づいた施策効果分析の実装 　4.2 DIDを用いた実務的な施策効果検証 　　4.2.1 パネルデータ 　　4.2.2 分析方法 　　4.2.3 DIDによる施策効果分析の実装：文言変化の効果を調べる 　4.3 2期間以上のデータをDIDで分析する 　　4.3.1 時間を通じて施策効果は変わりうる 　　4.3.2 分析方法 　　4.3.3 DIDによる施策効果分析の実装：イベントスタディのケース 　4.4 パラレルトレンド仮定と検証 　　4.4.1 パラレルトレンド仮定の検証とは？ 　　4.4.2 プレトレンドテスト 　4.5 複数回の施策を行った場合にDIDによる分析は適用できるか？ 5章　Regression Discontinuity Designを用いて効果検証を行う 　5.1 RDDを適用できるシチュエーション 　　5.1.1 クーポン配布施策：クーポンの効果は本当に大きいのか？ 　　5.1.2 閾値によって実施するかどうか決める施策の効果を評価する 　5.2 RDDの仮定と推定 　　5.2.1 RDDの直感的な説明 　　5.2.2 RDDにおける施策効果 　　5.2.3 Sharp RDDの推定 　　5.2.4 rdrobustを用いたSharpRDDの実装 　　5.2.5 RDDの仮定が成り立たないケースとその検証法 　　5.2.6 McCraryの検定の実装 　　5.2.7 共変量のバランステストの実装 　5.3 Fuzzy RDD：処置確率が閾値によって不連続に変化する場合のRDD 　　5.3.1 rdrobustを用いたFuzzy RDDの推定 　5.4 内的妥当性と外的妥当性：我々はなにを推定しているのか？ 　5.5 bunchingの難しさ 　　5.5.1 操作が発生している例：所得税控除制度 　　5.5.2 bunchingの推定ステップと2つのケース 6章　おわりに：実務における課題と展望 　6.1 これまでの振り返りと実務プロセスに合わせた分析手法の選択 　6.2 分析プロセスの“不”可能性 　6.3 データ分析実務者の役割 　　6.3.1 闇落ちするデータサイエンティスト 　　6.3.2 専門知識で意思決定を支える 　6.4 効果検証の実務者のためのブックガイド 　　6.4.1 施策効果検証の発想を理解する 　　6.4.2 効果検証の発展的なトピックを学ぶ 　　6.4.3 計量経済学を学ぶ 　　6.4.4 実務として効果検証を実践する 著者・監修者略歴／参考文献／索引

本書はPythonによる自然言語処理、あるいはテキストマイニングの初歩について解説したものです。 テキストマイニングとは、テキストをコンピュータで探索（マイニング）する技術の総称です。ここで「テキスト」とは、小説や論文、あるいは新聞や雑誌の記事にとどまらず、インターネット上のブログ、あるいはSNSに投稿された文章など、およそ人間の言葉で書かれたものを指します。 Pythonの基本からテキスト分析の手順、形態素解析器の導入、さまざまな分析手法についてわかりやすく解説しています。また、本書の最後に、ディープラーニングを使ったテキストマイニング事例についても紹介します。 なお、本書の一部については解説動画が用意されています。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 プログラミング言語のPythonを学びながら、プログラムでコンピューターがどうやって動いているかの基本から理解できるプログラミング入門書籍です。 プログラミング言語も、私たちが読み書きする日本語や英語と同じ言語です。言語の習得と同じように、まずはPythonのプログラムを読むところからはじめ、動かして動作を確認し、少し書き換えてコンピューターの動作がどう変わるかを体験しながら学んでいきます。 そして、コンピューターの動作の基本は、数と計算の考え方です。世の中の「ものごと」を数に置き換える考え方が身につけば、プログラミングがみるみる上達していきます。 サンプルのプログラムは、GoogleのColaboratoryを使って、パソコンだけでなくタブレットやスマートフォンでも動かして体験できます。 本書で、コンピューターが動く基本がしっかり理解できれば、プログラミングが楽しくなり、みるみる上達していけます。 ※カバー画像が異なる場合があります。

「データサイエンス」という言葉だけ聞くと、複雑な数式や高度で高価なソフトウェアパッケージが必要と考えるかもしれません。ところが近年では、「R」や本書で紹介する「Python」など、データ分析に適した様々なオープンソースのソフトウェアやプログラミング言語が公開されており、必要な知識さえあれば誰でも簡単に高度な分析を行う環境が整ってきています。 本書はIT エンジニアの読者を対象とし、データサイエンスの入門としてPython を使用してデータ集計や機械学習などのデータ分析手法を習得することを目的としています。 効率的なデータ分析を実践し、自らのサービスにフィードハックを加えたいエンジニアにとって、必読の一冊になっています。 Numpy（ナムパイ）、Pandas（パンダス）といったPython独自の便利なライブラリを短時間で習得できます。 ・著者プロフィール 東京工業大学 大学院 生命理工学研究科を卒業し、バイオ・インフォマティクスを学ぶ。現在は機械学習を用いたサービスのシステム設計や様々なサービスのデータ分析に従事している。趣味は家庭菜園であり、自宅のベランダは様々な植物で占拠されている（別な意味でもサイエンティスト）。

※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。 Pythonでスクレイピングを体験してみよう！ 【スクレイピングとは】 機械学習やデータ分析になくてはならない「データ」。 このようなデータは、インターネット上に膨大にありますが、Pythonを使えば効率よくデータ収集できます。 こうした手法を「スクレイピング」といいます。 サイト自体もオープンデータ化が進んでおり、データを集めやすい環境が整ってきています。 【Python2年生について】 「Python2年生」シリーズは、「Python1年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。 ある程度、技術的なことを盛り込み、本書で扱う技術について身に着けてもらいます。 【ターゲット】 ・ネット上からデータ収集を行う初心者 ・データ分析の手前の初心者 【本書の売り】 ヤギ博士＆フタバちゃんと一緒に、インターネットからのファイルのダウンロード方法、 HTML解析の方法、いろいろなデータの読み書き、 APIの使い方といったデータ収集と便利なライブラリを利用した簡単な可視化手法を解説する書籍です。 また最終的にデータ収集を自動化する方法も簡単に解説します。 ※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。 【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】 待望の第2版 登場 スクレイピングの世界に飛び込もう！ 【本書の背景】 機械学習やデータ分析になくてはならない「データ」。このようなデータはインターネット上に膨大にありますが、Pythonを使えば効率よくデータ収集できます。こうした手法を「スクレイピング」といいます。サイト自体もオープンデータ化が進んでおり、データを集めやすい環境が整ってきています。 【本書の概要】 ヤギ博士＆フタバちゃんと一緒に、インターネットからのファイルのダウンロード方法やHTMLの解析方法、いろいろなデータの読み書きの方法、APIを使ったデータ収集方法を解説します。さらにライブラリを利用したデータの見える化の方法も解説します。 【第2版のポイント】 ・Python 3.12対応 ・各種ライブラリのアップデート ・利用オープンデータなどのアップデート 【Python2年生について】 「Python2年生」シリーズは「Python1年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。ある程度、技術的なことを盛り込んでいますので、スキルアップにつながります。 【対象読者】 ・ネット上からデータ収集を行う初心者 ・データ分析の手前の初心者 【本書のポイント】 ・対話形式で解説し、イラストを交えながら基礎知識を解説します。 ・平易なサンプルを用意していますので、安心してプログラムを体験できます。 【目次】 第1章 Pythonでデータをダウンロード 第2章 HTMLを解析しよう 第3章 表データを読み書きしよう 第4章 オープンデータを分析してみよう 第5章 Web APIでデータを収集しよう 【著者プロフィール】 森 巧尚（もり・よしなお） 『マイコンBASICマガジン』（電波新聞社）の時代からゲームを作り続けて、現在はコンテンツ制作や執筆活動を行い、関西学院大学非常勤講師、関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師などを行っている。近著に『ChatGPTプログラミング1年生』、『Python3年生 ディープラーニングのしくみ』、『Python2年生 デスクトップアプリ開発のしくみ』、『Python1年生 第2版』、『Python3年生 機械学習のしくみ』、『Python2年生 データ分析のしくみ』、『Java1年生』（いずれも翔泳社）、『ゲーム作りで楽しく学ぶ オブジェクト指向のきほん』（マイナビ出版）などがある。 ※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。

※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。 Pythonでデータ分析を体験してみよう！ 【データ分析を一緒に体験しよう】 スクレイピングなどで集めた大量のデータ。 どうやって分析してたらよいか、困っていませんか？ 「数式があって難しそう」 「プログラムも大変そう」 と思っている方も多いはず。 本書は、そうした方に向けて、サンプルを元にやさしく データ分析の方法を解説しています。 【Python2年生について】 「Python2年生」は、「Python1年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。 ある程度、技術的なことを盛り込み、本書で扱う技術について身に着けてもらいます。 『Python2年生 スクレイピングのしくみ』（ISBN：9784798161914）も刊行されています。 【対象読者】 ・データの分析方法を知りたい初心者 【本書のポイント】 ヤギ博士＆フタバちゃんと一緒に、データ分析の考え方から丁寧に解説。 データを分析する時に必要な前処理の方法や、データの集まりの見方、 データを見やすいグラフにする方法、データの分布の見方、予測の立て方を 解説する書籍です。 【著者プロフィール】 森 巧尚（もり・よしなお） アプリの開発や、技術書や電子工作マガジンなどでの執筆活動。関西学院大学非常勤講師、 関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師など、 プログラミングに関する幅広い活動を行っている。 近著に『Python1年生』、『Python2年生 スクレイピングのしくみ』、 『Java1年生』（いずれも翔泳社）などがある。 ※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。

データ分析エンジニアに求められる技術の基礎が最短で身に付く ビッグデータの時代といわれ始めて数年が経過しました。 デバイスの進化により多くの情報がデジタル化され、 それらのデータを活用しようとデータ分析エンジニアに注目が集まっています。 この書籍では、データ分析において、 デファクトスタンダードになりつつあるプログラミング言語Pythonを活用し、 データ分析エンジニアになるための基礎を身に付けることができます。 書籍ではデータ分析エンジニアになるために必須となる技術を身につけていきます。 ・データの入手や加工などのハンドリング ・データの可視化 ・プログラミング ・基礎的な数学の知識 ・機械学習の流れや実行方法 本書で学べること ・Pythonの基本的な文法 ・データフォーマットについて ・データの前処理技術 ・データの可視化技術 ・既存アルゴリズムでの機械学習の実装 対象読者 データ分析エンジニアを目指す方 目次（抜粋） 第1章 データ分析とは 第2章 Pythonと環境 第3章 数学の基礎 第4章 ツールの基礎 第5章 応用：データ収集と加工 ※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。検索やハイライト等の機能が使用できません。 初心者でもPythonを用いて機械学習が実装できる！ 　 本書は、今後ますますの発展が予想される人工知能の技術のうち機械学習について、入門的知識から実践まで、できるだけ平易に解説する書籍です。「解説だけ読んでもいまひとつピンとこない」人に向け、プログラミングが容易なPythonにより実際に自分でシステムを作成することで、そのエッセンスを実践的に身につけていきます。 また、読者が段階的に理解できるよう、「導入編」「基礎編」「実践編」の三部構成となっており、特に「実践編」ではシステム計画研究所が展示会「Deep Learning実践」で実際に展示した「手形状判別」を実装します。 詳細目次 第1部　導入編 　第1章　はじめに 　1.1 機械学習とは 　1.2 Python と機械学習 　1.3 インストール＆セットアップ 　1.4 Python 早分かり ― NumPy とmatplotlib 　1.5 クイックツアー 　　小話 深層学習って何だ？ 　第2 章　機械学習の様々な側面 33 　2.1 機械学習をとりまく環境.. 33 　2.2 関連分野. 34 　2.3 学習法による分類. 35 　2.4 手法や課題設定による分類. 36 　2.5 応用例. 37 第2部　基礎編 　第3章　分類問題 　3.1 分類問題とは 　3.2 最初の分類器 　3.3 学習データとテストデータ 　　ミニ知識 色々な用語 ―学習・訓練・教師 vs テスト・評価・バリデート・検証 　　ミニ知識 k- 分割交差検証 　3.4 分類器の性能を評価しよう 　　ミニ知識 正答率（Accuracy）と適合率（Precision） 　　ミニ知識 色々な平均.調和平均・算術平均・幾何平均 　3.5 色々な分類器 　3.6 まとめ 　第4章　回帰問題 　4.1 回帰問題とその分類 　4.2 最初の回帰 ― 最小二乗法と評価方法 　4.3 機械学習における鬼門 ― 過学習 　4.4 過学習への対応 ― 罰則付き回帰 　4.5 様々な回帰モデル 　4.6 まとめ 　第5章　クラスタリング 　5.1 iris データセット 　　ミニ知識 フィッシャーのあやめ 　5.2 代表的なクラスタリング手法 ― k-means 　5.3 その他のクラスタリング手法 　5.4 まとめ 第3部　実戦編 　第6章　画像による手形状分類 　6.1 課題の設定 　6.2 最初の学習 　6.3 汎化性能を求めて ― 人を増やしてみる 　6.4 さらに人数を増やしてみる 　　ミニ知識 学習データに含める人数について 　6.5 データの精査と洗浄 ― データクレンジング 　6.6 特徴量の導入 　6.7 パラメータチューニング 　6.8 まとめ 　第7章　センサデータによる回帰問題 　7.1 はじめに 　7.2 準備 　7.3 センサデータの概要 　7.4 データの読み込み 　7.5 高松の気温データと四国電力の消費量 　7.6 もっと色々、そしてまとめ 　7.7 終わりに 第4部　付録 　付録A　Python で作る機械学習 　A.1 この付録の目的 　A.2 最小二乗法 　A.3 行列計算による解析解の導出 　A.4 反復法 　A.5 コードを書く前に 　A.6 実装例 　付録B　線形代数のおさらいと代表的な非線形モデル 　B.1 この付録の目的 　B.2 そもそも「線形」とは 　B.3 線形変換とアフィン変換 　B.4 ノルムと罰則項 　B.5 線形回帰の最小二乗解を考える 　B.6 機械学習における「非線形」

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 『C による数値計算とシミュレーション』のPython版登場!! 　本書は、シミュレーションプログラミングの基礎と、それを支える数値計算の技術について解説します。数値計算の技術から、先端的なマルチエージェントシミュレーションの基礎までをPythonのプログラムを示しながら具体的に解説します。 　アルゴリズムの原理を丁寧に説明するとともに、Pythonの便利な機能を応用する方法も随所で示すものです。 まえがき 第1章　Pythonにおける数値計算 1.1　Pythonによる数値計算プログラムの構成 1.1.1　Pythonによる数値計算プログラム 1.1.2　Pythonモジュールの活用 1.2　数値計算と誤差 1.2.1　数値計算における誤差 1.2.2　数値計算における誤差の実際 1.2.3　Pythonモジュールの活用 章末問題 第2章　常微分方程式に基づく物理シミュレーション 2.1　質点の1次元運動シミュレーション 2.1.1　自由落下のシミュレーション 2.1.2　着陸船のシミュレーション 2.2　 ポテンシャルに基づく2次元運動シミュレーション 2.2.1　ポテンシャルに基づく2次元運動 2.2.2　2次元運動シミュレーション 2.3　Pythonモジュールの活用 章末問題 第3章　偏微分方程式に基づく物理シミュレーション 3.1　偏微分方程式の境界値問題 3.1.1　ラプラスの方程式 3.1.2　ラプラスの方程式の境界値問題 3.1.3　境界値問題の数値解法 3.1.4　ガウスの消去法による境界値問題の計算 3.1.5　逐次近似による境界値問題の計算 3.1.6　その他の二階偏微分方程式 3.2　ラプラスの方程式による場のシミュレーション 3.2.1　ラプラスの方程式の反復解法プログラム 3.2.2　より複雑な形状の領域の場合 3.3　Pythonモジュールの活用 章末問題 第4章　セルオートマトンを使ったシミュレーション 4.1　セルオートマトンの原理 4.1.1　セルオートマトンとは 4.1.2　セルオートマトンの計算プログラム 4.2　ライフゲーム 4.2.1　ライフゲームとは 4.2.2　ライフゲームのプログラム 4.3　交通流シミュレーション 4.3.1　1次元セルオートマトンによる交通流のシミュレーション 4.3.2　交通流シミュレーションのプログラム 章末問題 第5章　乱数を使った確率的シミュレーション 5.1　擬似乱数 5.1.1　乱数と擬似乱数 5.1.2　乱数生成アルゴリズム 5.1.3　Pythonの乱数生成モジュール 5.2　乱数と数値計算 5.2.1　数値積分と乱数 5.2.2　乱数と最適化 5.3　乱数を使ったシミュレーション 5.3.1　ランダムウォーク 5.3.2　ランダムウォークシミュレーション 5.4　Pythonモジュールの活用 章末問題 第6章　エージェントベースのシミュレーション 6.1　エージェントとは 6.1.1　エージェントの考え方 6.1.2　Pythonによるエージェントシミュレーションの実現 6.1.3　マルチエージェントへの拡張 6.1.4　相互作用するマルチエージェント 6.2　マルチエージェントによる相互作用のシミュレーション 6.2.1　マルチエージェントによるシミュレーション 6.2.2　マルチエージェントシミュレーションプログラム 章末問題 付録 A.1　4次のルンゲ=クッタ法の公式 A.2　ラプラスの方程式が周囲4点の差分で近似できることの説明 A.3　ナップサック問題の解法プログラムrkp30.py A.4　シンプソンの公式 章末問題略解 参考文献 索　　引

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Pythonによるネットワークプログラミング入門書！ 本書は、Pythonによる実装を前提として、ソケットプログラミングに必要な知識をわかりやすく解説する入門書です。TCP/IPやソケットの原理を説明したのち、Pythonでソケットを実装する基礎的方法を示していきます。さらに、Python固有の機能を用いたプログラミング例（モジュールを利用したサーバ実装など）を紹介します。 ダウンロードできるサンプルプログラムが多数掲載されているので、実際に試しながら読み進めて、知識と技術を身につけてください。 Chapter 1　TCP/IPとソケットの基礎 Chapter 2　Pythonソケットプログラミング Chapter 3　Pythonソケットによるネットワークシステムの構築 Chapter 4　Webシステムに関連するPythonモジュールの活用 Appendix

※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。 Python 3を使ったテキストマイニングの入門書！ 本書は、Pythonを使ったテキストマイニングの入門書です。Pythonのインストールから基本文法、ライブラリパッケージの使用方法などについてもていねいに解説していますので、Pythonに触れたことがない方でも問題なく使用できます。また、テキストマイニングも、概要から実例に至るまで一から解説していますので、Python・テキストマイニング両方の知識が全くない方にとって最適な入門書となっています。 目次 第1章　テキストマイニングの概要 1.1 テキストマイニングとは 1.2 応用の例 第2章　テキストデータの構造 2.1 テキストの構成要素 2.2 統計分析・データマイニングの基本的な手法 2.3 テキストマイニング固有の考え方 第3章　Pythonの概要と実験の準備 3.1 Pythonとは 3.2 プログラムを作って動かす環境 3.3 Pyrhonの書き方ルール 3.4 テキストマイニングに役立つライブラリパッケージ 3.5 データの準備 第4章　出現頻度の統計の実際 4.1 文字単位の出現頻度の分析 4.2 単語の出現頻度の分析 第5章　テキストマイニングの様々な処理例 5.1 連なり・N-gramの分析と利用 5.2 共起（コロケーション）の分析と利用 5.3 語の重要性とTF-IDF分析 5.4 KWICによる検索 5.5 単語のプロパティを使ったネガポジ分析 5.6 WordNetによる類語検索 5.7 構文解析と係り受け解析の実際 5.8 潜在的意味論に基づく意味の分析とword2vec 付録　Python, Jupyter notebook のインストール

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Pythonの基礎を学びながらデータ解析の実践技術が身につく！ 本書は『Pythonによる統計分析入門』の多変量解析編に相当するものですが、前著のより発展的な内容として、ネットワーク解析まで扱っています。Pythonの基本を学びながら、より実践で活用できるデータ解析を習得できます。Pythonの解析ライブラリを使った独習書として、多次元データの解析、アソシエーション分析、ネットワーク解析などを丁寧に解説し、実務的な課題にも応用できるようになっています。 第 1 章 データ解析の基礎知識 第 2 章 Pythonとデータ解析ライブラリ 第 3 章 統計的な手法を使った多変量の分析　～　相関・回帰分析・主成分分析・因子分析 第 4 章 学習の手法を使った多変量の分析　～　クラスタ解析・k-近傍・決定木・SVM 第 5 章 アソシエーション分析 第 6 章 時系列データの解析 第 7 章 ネットワークの解析

※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。 【プログラミングの概念に基づいた「問題解決力」を身につける!】 本書は、Pythonを使用して「プログラミング的思考」を習得するための入門書です。「プログラミング的思考」とは、ある問題を解決するための方法や手順をプログラミングの概念に基づいて考えることで、文部科学省の掲げるプログラミング教育でも重要視されています。本書は、前半でPythonの解説、技法・書法、後半で実際のプログラムを使ったプログラミング的思考の解説という構成で、初心者でもモチベーションを持ちながら学習できるよう、興味が持てる例題を多数用意しています。また、練習問題もあるので、より理解が定着できます。付録で文法解説を載せており、この1冊で、Pythonとプログラミングの考え方の両方をまとめて学ぶことが可能です。 ■目次 ●序章 プログラミング的思考とは 　　0-1 プログラミング的思考とは 　　0-2 プログラミング的思考を支える考え方 　　0-3 プログラミング的思考を身に付けるには 　　0-4 プログラミング的思考の応用 　　0-5 データサイエンスとアルゴリズム 　　0-6 プログラミングとPython ●第1章 Python文法の基本 　　1-1 Pythonとは 　　1-2 Pythonの実行環境 　　1-3 Pythonの基本文法 　　1-4 print関数とf文字列 　　1-5 演算子 　　1-6 変数と代入 　　1-7 変数の値の更新 　　1-8 input関数 　　1-9 for in文 　　1-10 二重ループ 　　…ほか ●第2章 Pythonの書法・技法 　　2-1 プログラミング書法（プログラミング・スタイル） 　　2-2 プログラミング技法 　　2-3 言語仕様上の注意点 　　2-4 ちょっとしたテクニック 　　2-5 ビット演算子 　　2-6 文字列処理 　　2-7 リスト操作 　　2-8 クラスの活用 　　2-9 辞書の活用 　　2-10 ファイル処理 　　2-11 ライブラリの活用 ●第3章 Pythonでのグラフィックス 　　3-1 ColabTurtle（タートルグラフィックス・ライブラリ） 　　3-2 ポリゴン（多角形）の描画 　　3-3 渦巻き模様の描画 　　3-4 文字の描画 ●第4章 Pythonで学ぶプログラミング的思考 　　4-1 流れ制御構造（組み合わせ） 　　4-2 データ化 　　4-3 抽象化と一般化 　　4-4 分解とモジュール化 　　4-5 データ構造とアルゴリズム ●第5章 プログラミング的思考の実践①～かんたんなプログラム 　　5-1 最大値と最小値 　　5-2 ピタゴラスの定理 　　5-3 シーザー暗号 　　5-4 相性占い 　　5-5 10進数→2進数への変換 　　5-6 フィボナッチ数列 　　5-7 干支の算出 　　5-8 サイコロゲーム 　　5-9 カレンダー 　　5-10 幾何学模様 ●第6章 プログラミング的思考の実践②～再帰的思考 　　6-1 漸化式と再帰的表現 　　6-2 再帰の罠 　　6-3 ハノイの塔 　　6-4 リカーシブ・グラフィックスI 　　6-5 リカーシブ・グラフィックスII 　　6-6 リカーシブ・グラフィックスIII ●第7章 プログラミング的思考の実践③～アルゴリズム 　　7-1 ユークリッドの互除法 　　7-2 モンテカルロ法 　　7-3 素数を探す 　　7-4 テイラー展開 　　7-5 ソート（並べ換え） 　　7-6 線形探索（リニアサーチ） 　　7-7 二分探索（バイナリサーチ） 　　7-8 自己再編成探索 　　7-9 ハッシュ 　　7-10 決定木 　　7-11 ハノイの塔のシミュレーション 　　7-12 迷路 　　…ほか ●第8章 プログラミング的思考の実践④～データサイエンス 　　8-1 Matplotlib を使ったグラフの作成 　　8-2 数値計算を効率的に行うNumPy 　　8-3 Matplotlib を使った3D表示 　　8-4 3D棒グラフの表示 　　8-5 3次元座標を元にした立体の表示 　　8-6 3次元関数の表示 　　8-7 回転体モデルの表示 　　8-8 ワイヤーフレームの表示 ●付録 Python文法 ■著者プロフィール 河西朝雄：山梨大学工学部電子工学科卒。長野県岡谷工業高等学校情報技術科教諭、長野県松本工業高等学校電子工業科教諭を経て、現在は「カサイ.ソフトウエアラボ」代表。主な著書：「改定第5版C言語によるはじめてのアルゴリズム入門」「Pythonによるはじめてのアルゴリズム入門」（以上技術評論社）など多数。

※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。 手軽に学びたい人の味方！人気の絵本シリーズにPython登場！ Pythonはコンパイラを使わずに実行できるインタープリタ型の言語でありながら、データ分析など最新のコンピューティングの現場でひろく活用されています。 本書では「プログラミングについて何も知らないこと」を前提に、基本からPythonを解説し、さらにリストや関数といった特徴ある機能を紹介していきます。また、章末でプログラミングサンプルを紹介するなど、実戦的な内容も含まれています。 本書には次のような特長があります。 ・絵を多用し、短い解説で絵本のようにビジュアルに理解することができます ・2ページを単位とした説明、基礎に絞り込んだ内容でスピーディに学習できます ・予備知識は不要。「プログラミングとはなにか」から入門できます ・Pythonの特徴などや実行の仕組みなど、知識として知っておきたい事柄もフォロー ・クラス／オブジェクトの基本も解説。オブジェクト指向の基礎にも入門できます 【翔泳社の「絵本」シリーズのラインナップをアップデート】 翔泳社の「絵本シリーズ」は、豊富なイラストと簡潔な解説でコンピュータ技術に入門できる初心者向けのシリーズです。言語／技術の超初心者や手軽に習得したい方に最適な入門書です。 新しい「絵本シリーズ」では、旧来の分かりやすさ、親しみやすさ、基礎に徹した内容というコンセプトはそのままに、Web／ネットが全盛となった現在のコンピュータ技術の潮流に合わせた解説を心掛けます。『Cの絵本』『Javaの絵本』を皮切りにラインナップを順次刷新、さらに新しい仲間を増やしてラインナップを充実させていきます。 ※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。 Pythonは、パワフルなオブジェクト指向型の言語ですが、文法がシンプルなため、入門者が最初に学ぶプログラミング言語にうってつけです。本書は、Pythonの基礎から、統合型の開発用フレームワーク「Anaconda」などのツールの使い方、今話題のディープラーニングまで、チャットボットの開発を体験しながら楽しく学ぶPython解説書の決定版です。第3版では、最新のWeb API、ライブラリに対応し、画像認識もより高度な手法を追加しました。

※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。 2015年2月発刊の第2版を全面改訂しました。バージョン管理システムはMercurial/Redmine からGit/GitHub に変更、CI（継続的インテグレーション）ツールはJenkins からCircleCI に変更しています。また、Web開発に限らず、機械学習プロジェクトの開発ノウハウの章を新設しました。

※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。 Python開発サイクルを「個人開発」と「チーム開発」の2つの視点から整理し、プロなら知っておきたい実践的ノウハウを学びます

※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。 広大な因果世界を幅広くカバー！ 因果推論・因果探索のコード例を多数掲載 原著は米国Amazonでカテゴリーベストセラー（2024/6上旬など） データサイエンティスト、機械学習エンジニアなら知っておきたい 因果的概念、グラフによる理解、因果探索の実践などを解説。 パート1では、関連・介入・反事実、構造的因果モデルなど、 因果推論を構成する基本概念と、グラフ表現を解説。 パート2では、因果推論プロセスの4ステップのほか、 DoWhy／EconMLを使った因果推論の実装などを説明。 パート3では、因果探索の概念、因果分析プロセスでの位置づけ、 gCastle等を使った高度な因果探索の実装を取り上げます。 【章構成】 ■Part1 速習：因果関係 第1章 因果関係に取り組む理由：機械学習があるのに？ 第2章 ジューディア・パールと因果のはしご 第3章 回帰、観測、介入 第4章 グラフィカルモデル 第5章 チェーン、フォーク、コライダー ■Part2 因果推論 第6章 ノード、エッジ、統計学的な独立と従属 第7章 4ステップの因果推論プロセス 第8章 因果モデル―仮定と課題 第9章 因果推論と機械学習―マッチングからメタ学習器まで 第10章 因果推論と機械学習―高度な推定器、実験、評価など 第11章 因果推論と機械学習―ディープラーニング、NLPなど ■Part3 因果探索 第12章 因果グラフをいただけますか―因果関係の知識源 第13章 因果探索と機械学習―仮定から応用まで 第14章 因果探索と機械学習―高度なディープラーニングとその先へ 第15章 エピローグ

※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。 日本語テキスト解析処理を快速プログラミング！ 単語／文書の分類、機械翻訳などを実装。 自然言語処理は、検索エンジン、自動要約、機械翻訳、音声認識などで利用される技術です。 PyTorchでは、特にTransformersというBERT系モデルを提供することで、 より簡単にBERTを利用できるようになっています。 本書では、自然言語処理で特に重要なディープラーニング技術である word2vec、LSTM、seq2seq、そしてBERTを取り上げます。 まず第1章でPyTorchの基本を説明します。そのあと各技術の考え方を説明し、 PyTorchを使ったそれぞれのプログラミング手法を解説します。 それらのプログラミングでは、以下のことなどを目的にしています。 ・単語や文書の類似度を測る ・文章内の単語の品詞を分類する ・日英の機械翻訳を実行する ・文書を分類する ・質問／回答タスクを実行する 【本書の構成】 第1章　PyTorchの基礎 第2章　word2vecによる分散表現 ～単語をベクトルで表現～ 第3章　LSTMによる時系列データ解析 ～文を単語の系列として解析～ 第4章　seq2seqモデルによる機械翻訳 ～ある系列を別の系列に変換～ 第5章　事前学習済みモデルBERTの活用 ～タスクに応じてモデルを調整～ 付録A　プログラミング環境の構築（Windows） 付録B　本書で解説した主要プログラム集 ※本書の内容はPython／PyTorch／機械学習の基本事項を 理解されていることを前提としています。

※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。 ディープラーニングの重要な基礎概念と、PyTorchを用いたディープラーニングの実装方法について、細部まで掘り下げて解説。限られたデータでニューラルネットワークを訓練する方法、訓練済みモデルのデプロイ方法など『ディープラーニング・プロジェクトのベストプラクティス』を提示します。 ・ディープラーニングのメカニズムを解説 ・Jupyter Notebook上でサンプルコードを実行 ・PyTorchを用いたモデル訓練の実施 ・実データを使用するプロジェクトをベースに実践的解説 ・本番環境へのさまざまなモデルデプロイ方法 PyTorchで実際にどのように組み込まれて実現されているのか、細部まで掘り下げた解説をしていますのでディープラーニングの活用を目指している開発者や詳しく知りたい方におすすめです。 Manning Publications『Deep Learning with PyTorch』の翻訳書 第1部　PyTorchの基礎 第1章 ディープラーニングとPyTorchの概要 第2章 訓練済みモデルの利用方法 第3章 PyTorchにおけるテンソルの扱い方 第4章 さまざまなデータをPyTorchテンソルで表現する方法 第5章 ディープラーニングの学習メカニズム 第6章 ニューラルネットワーク入門 第7章 画像分類モデルの構築 第8章 畳み込み（Convolution） 第2部　ディープラーニングの実践プロジェクト：肺がんの早期発見 第9章 肺がん早期発見プロジェクトの解説 第10章 LUNAデータをPyTorchデータセットに変換 第11章 結節候補を画像分類するモデルの構築 第12章 評価指標とデータ拡張を用いたモデルの改善 第13章 セグメンテーションを用いた結節の発見 第14章 結節・腫瘍解析システムの全体を構築 第3部　デプロイメント（Deployment） 第15章 本番環境にモデルをデプロイする方法

大人気の機械学習フレームワーク「PyTorch」で 深層学習モデルとAIアプリを開発しよう！ 【PyTorchについて】 PyTorch は、主に深層学習で利用されている機械学習フレームワークです。 世界中で幅広く利用されており、国内でもここ数年で多くの方が利用し始めています。 【本書の概要】 Udemyで公開中の大人気講座『【PyTorch+Colab】PyTorchで実装するディープラーニング -CNN、RNN、人工知能 Web アプリの構築』の書籍化企画です。 PyTorch を使い、CNN による画像認識、RNN による時系列データ処理、深層学習モデルを利用した AI アプリの構築方法を学ぶことができます。 本書で PyTorch を利用した深層学習のモデルの構築からアプリへの実装までできるようになります。 【本書で得られること】 ・機械学習フレームワーク「PyTorch」の基礎が身につきます。 ・PyTorchのコードの読み書きができるようになります。 ・CNN、RNN などを実装できるようになります。 ・自分で調べながら、ディープラーニングのコードを実装する力が身につきます。 ・最終的に人工知能アプリを構築し、公開できるようになります。 【目次】 Chapter0 イントロダクション Chapter1 PyTorchと深層学習 Chapter2 開発環境 Chapter3 PyTorchで実装する簡単な深層学習 Chapter4 自動微分とDataLoader Chapter5 CNN（畳み込みニューラルネットワーク） Chapter6 RNN（再帰型ニューラルネットワーク） CHapter7 AIアプリの構築と公開 APPENDIX さらに学びたい方のために 【著者プロフィール】 我妻幸長（あづま・ゆきなが） SAI-Lab 株式会社を起業。「ヒトと AI の共生」がミッション。人工知能（AI）関連の研究開発、教育、アプリ開発が主な事業。 理学博士（物理）。解決策のモデル化、数式化が得意で、プログラミング教育も行う。 近著に『Google Colaboratoryで学ぶ！あたらしい人工知能技術の教科書 機械学習・深層学習・強化学習で学ぶAIの基礎技術』、 『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書』（いずれも翔泳社）がある。 ※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。

※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。 PyTorchは動的計算グラフ（define by run）を採用した、Pythonプログラムと同じ感覚でニューラルネットワークを構築できる深層学習フレームワークです。本書は、深層学習の基礎をすでに習得したエンジニアが、より難しいタスクへ挑戦するためにPyTorchの開発環境構築から、畳み込み/リカレント/GAN/物体検出まで実装方法を実際にサンプルを作りながら学べる入門書です。データ分析ツールJupyter Notebookに対応しています。

真実そのものの把握なしには真実らしく語ることさえ本来的に不可能であることを立証し、「哲学」の立場から鋭く当時の弁論術を批判したのがこの対話編である。本書はプラトンの代表作の一つであって、特に『ソクラテスの弁明』をはじめとする前期著作群を『テアイテトス』以降の著作に結びつけてゆく重要な役割を担っている。

毒杯をあおぎ刑死するその日，ソクラテスは集まった弟子たちとともに「魂の不死」をめぐる探究に挑戦する．魂はいかにして肉体の死を超えうるのか．魂のあり方は人間の生き方にいかなる意味をもつのか．イデア論の豊かな可能性を切り開きつつ，主著『国家』へと続くプラトン哲学の代表的対話篇．文字を大きくし新解説を加えた改版．

くだらないこの世界で生きていく意味なんかあるのか? 人生に疑問を抱き、彷徨っていた猫。そんな猫の前に現れたのはケツダン師匠。｢お前はカッコつけてるだけなんだよ。世の中をもっと見て歩け!｣ 一喝された猫はπ(パイ)ニャンと命名された。今、人生の、人間の真実を見つける旅に出る!! ニャー!

交渉の当事者同士が手を組むことで、分け合う価値=パイの大きさを最大にしよう！ イェール大学のＭＢＡ課程で15年間教えられてきたシンプルかつ実践的な交渉術を、ゲーム理論の専門家で、コカ・コーラ社との企業売却交渉など豊富な経験を持つ著者が伝授。