※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。 ■「現代編」となる本書では、第二次世界大戦から現代まで、主要な軍事ドクトリンを解説。「用兵思想」から現代の戦いを 読み解く。 ●ソ連軍の作戦術 第二次世界大戦前のソ連で「戦術」と「戦略」をつなぐ概念として生まれた「作戦術」と、これを活用する「赤軍野外教令」で確立された「縦深作戦」理論とは。 ●エアランド・バトルとマニューバー・ウォーフェア 冷戦最盛期に、アメリカ陸軍が採用した「エアランド・バトル」と、アメリカ海兵隊が採用した「マニューバー・ウォーフェア」。これら機動戦志向のドクトリンとは。 ●ロシアのハイブリッド戦争 2014年のクリミア危機・ウクライナ東部紛争をキッカケに、ロシアの新しい戦争のやり方として注目を集めた「ハイブリッド戦争」。軍事的な手段と非軍事的な手段を、より幅広く、より直接的に組み合わせる戦争のやり方とは。 ●マルチドメイン・オペレーションズ ロシア・中国への対抗も視野に入れて開発された、アメリカ陸軍の「マルチドメイン・オペレーションズ（MOD：複数の領域にまたがる作戦）」ドクトリンとは。

※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による機械学習の入門書。簡単な機械学習モデルを作るところから、システムの洗練まで、サンプルプログラムを試しながら習得することができます。 本書は、手を動かし実際に動くものを作ることで、機械学習を利用したシステムの全体像を身につけてもらうことを目標としています。 業務で機械学習を利用したサービスか何かを開発しようとすると、様々な課題に直面してしまい戸惑う方は多いのではないでしょうか。 サーバ環境やアプリケーションの構築といった、機械学習に直接関係ない複数の領域についても知っていないと開発が実際には進みません。 また、継続的に機械学習を行うための学習データの収集も、一つの大きな壁となるでしょう。 本書では、こういった壁をなるべく早く乗り越え、機械学習を用いたサービス作りのスタートラインに立ってもらうことを想定して、カリキュラムを組み立てています。 そのため、本書籍は機械学習サービスを作るためのベストプラクティス集やアンチパターン集ではありません。 また、機械学習の詳細な理論の解説や機械学習モデルの実装を行うことも主題ではないため、これらの解説も基本的に行なっていません。 データの収集や整形から機械学習モデルを構築するまでのパイプライン開発、それらモデルのWebサービスへの導入開発まで、様々な幅広いトピックを取り扱っています。 これらのトピックを一つ一つ進めていくことで、機械学習を用いたWebサービスの開発での基礎が習得できるはずです。

※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。 ◆仮説の答えを探る。◆ 「Pythonで実践へアウトプットする」をテーマに、いまのデータ可視化・データ分析を学ぶ本。 　データ可視化は、複雑なデータを人が見てわかる表現に変換できる技術です。現実のデータは想像を超える複雑さがあり、扱う量も巨大です。本書・下巻は、現実に即した複雑かつ膨大なデータセットを対象とし、実践を見据えたデータ可視化の世界へと踏み込みます。 下巻は可視化手法のリファレンスと実践ハンズオンの二部構成です。最終的に「メディア展開」というテーマに解説を集約していきます。マンガ・アニメ・ゲームを筆頭に、コンテンツが発展・浸透する局面を考えると、メディア展開は、いま、そしてこれから先も、多くの人にとって関心のある重要なテーマの一つと言えるでしょう。さらには、業界を限定せず、複数の領域を横断しながら目の前の現実や予測を描き出す力・技術は、まさにいま注目を集めているスキルです。 　実践で求められる、データに対して自ら問いを立てる「問う力」と、分析の過程や結果を自身で捉え、他者に届けるための「伝える技術」を磨く1冊をお届けします。 ■こんな方におすすめ ・実用につながるデータ可視化・データ分析について基本から知りたい初学者の方々 ・Pythonによるデータ可視化・データ分析に興味をお持ちの方々 ・データ分析・データ可視化分野でステップアップしたい方々 ・データサイエンスでオリジナリティを発揮したい方々 ・日本のデータサイエンス教育や教育機関の「情報」科目に携わっている方々 ■目次 1章 〈量〉を見るための可視化手法　数字より伝わる表現を目指して 2章 〈分布〉を見るための可視化手法　粗すぎず、でも細かすぎず 3章 〈内訳〉を見るための可視化手法　相対と絶対を使いこなす 4章 〈関係〉を見るための可視化手法　XとY、縦と横、原因と結果 5章 データ取得・前処理・基礎分析の実践スキル　［メディア展開データによるハンズオン❶］最後の旅の支度 6章 データ可視化の実践スキル　［メディア展開データによるハンズオン❷］この旅で得たものすべて ■著者プロフィール Kakeami　かけあみ：都内マーケティング会社で数理モデルの研究に従事する傍ら、ジョージア工科大学大学院で計算機科学を専攻。少年時代はマンガ家に憧れ、現在はデータ分析という形で日本のポップカルチャーに向き合う。難解な概念を身近なデータで解き明かし、学習者が直面する理論と実践の壁を取り払うことを目指す。二児の父。

材料がない、儲からない。 それでも伝統の担い手たちが「つくり続ける」のは、なぜか。 新しさ追うデザイナーから異色の転身、発酵の専門家となった著者が出会ったのは、 土地の〈記憶〉を未来へとつなぎ、自然と隣り合って生きる、 弱い人間の強かな“生存戦略”としての「伝統」だった――。 哲学・文化人類学・民俗学など複数の領域を縦横無尽に行き来する著者が、 ジョージアワインから日本酒、民藝まで、豊かで芳醇なエピソードとともに見せる、 驚くべき「小さな伝統」とものづくりの世界。 「つくるのは私ではない、微生物である」と味噌や酒をつくる醸造家たちは言う。 それは「つくる」を手放すということだ。 ――「第４章　民藝　つくることの伝承」より 伝統が、ひとりの個人としてこの社会に生きることからの逃避になってはいけない。 今僕たちに必要なのは、すぐとなりの誰かを信じるための足がかりとしての伝統だ。 ――「第４章　民藝　つくることの伝承」より ▼内容紹介▼ 〇 歌舞伎だけじゃない！　醸造蔵にもある「襲名制度」 〇 共産主義によって「消滅の危機」に瀕していたジョージアの伝統的ワイン 〇 日本人とクジラの「深い関係」浮かび上がる、佐賀県呼子の松浦漬け 〇 美味しいお酒づくりの極意は「『自分』を殺す」こと 〇 「土の声を聞く」ために技術磨く、沖縄の伝統的焼き物やちむん 〇 ヒトラーは化学肥料を嫌っていた……排外主義と有機農業が「結びつく」瞬間 〇 岡本太郎の民藝批判にみる「オンリーワンうんち野郎」の精神 〇 ぎふ長良川鵜飼の「となり合う」伝統 ▼目次▼ プロローグ　あなたにとって、伝統とは何ですか？ 第１章　大文字の伝統と小文字の伝統 第２章　「歴史」の誕生、さびしさの地平融合 第３章　発酵　見えないものとつむぐ伝統 第４章　民藝　つくることの伝承 第５章　鵜飼　異なる存在と、風土を旅する エピローグ　向かい合うな、となり合え ブックガイド