in 奄美大島 加計呂麻島編。シリーズ、旅の途中。旅の記録写真、誰かと行った人生の記憶。もうひとつの故郷である加計呂麻島(カケロマジマ)。母を加計呂麻に持つ2世のチャーリーは、東京に来て、自分のルーツを勉強しなさいと人から教わった。その意味がわかってきたような気がする・・・。見たことのない、風景がこの島にはある。とても幼い頃に、連れられてきたこの島で、今、カメラを持って僕なりの加計呂麻島を魅せようと思う。島の風景を忘れないでいたい。あの海だったり、あの道だったり、あの木だったり、本編167ページに渡る、加計呂麻島の旅。写真集には、ボーナストラックを含む。 ■加計呂麻島 Wikipedia http://ja.wikipedia.org/wiki/加計呂麻島

君嶋大地(元恋人と不倫中の編集者)と益岡恭司(女大好き恋愛小説家)は、一晩で背負った二千万の借金のかたに、ヤクザの御令嬢・三船日子(31)の政略結婚の成功を請け負うハメに。しかも相手は容姿端麗の財閥御曹司という「完璧な白馬の王子様」。探偵による標的の調査と共に、礼儀作法のレッスンから恋愛・結婚観の矯正など、日子を「結婚したくなる女」に仕立て上げていくが―― 突き抜けたキャラクターたちが「離婚率3割」「生涯未婚率2割」の現代を切り取るノンストップ・ラブ・エンタテインメント、ここに誕生! オワコン(おわコン、終わコン、終わったコンテンツとも)とは、主に一般ユーザーに飽きられてしまい、一時は栄えていたが現在では見捨てられてしまったことを指すネットスラングである。(Wikipediaより)

たった9時間で 全米に散らばった10個の赤い風船を探し出せ！ ビジネス、研究、諦めていた大きな課題を、小さな力を集結させて解決する具体的な方法を解説。 Wikipedia、 Uber、 Airbnb、 Kaggle、 クラウドファンディング、プラットフォームエコノミーを支える科学について、初心者から研究者まで役立つ設計法を網羅する。 「人工知能」「新しい働き方」など、未来の社会に関わる多くのコンセプトを実現する鍵、それが「クラウドソーシング」である。本書は、クラウドソーシングと、それと密接に関連するコンセプトである「ヒューマンコンピュテーション」の科学と方法を体系的に説明した初めての入門書である。

※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。 いま日本で最高の人気を誇る数学系Webサイトの記事から、そのなかでも人気が高く、予備知識をあまり必要としないものを中心に60編を厳選。数学の本当の美しさとおもしろさを、さまざまに伝えます。高校生から数学に関心のあるすべての読者に最適な1冊です。 Googleで「数学」と検索すると、Wikipediaの次にヒットする(＊)ほど、注目度急上昇中の数学サイトが、著者の運営する「高校数学の美しい物語」です。 定番公式や定理の意外な証明や利用法から、数学マニアも聞いたことがない不思議な定理の紹介まで、美しく感動的な数学の世界が高校数学（数IIまで）の知識だけでたっぷり楽しめる本。 数学好きの学生さんはもちろん、数学を学び直したい社会人の方まで、広く楽しんでいただけます。 (＊)2015年11月26日現在 本書の特徴 ・人気のWebサイトで評価の高かったトピックを厳選 ・どこからでも読めるように1話完結で紹介 ・中学数学レベルから東大入試レベル、数学オリンピックレベルまでの幅広い内容

■ＳＮＳ全盛・パクリ噴出時代、ビジネスでも趣味でも、著作権の知識は必須です 「そんなつもりはなかったのに、著作権を侵害していた…」 「クレジット表記を入れれば引用OK―？」 ビジネス、趣味においても、切っても切れない権利が著作権 しかし、とこまでがセーフで、どこからがアウトなのか、 素人が判断するのは意外と難しいもの。 意図せず著作権を侵害していたり、侵害されていたりする危険性は誰にでもあるのです。 本書では図やイラストを用いて、さまざまな側面から要点をやさしく解説しました。 「このイラスト、本当に使って大丈夫かな…？」 「社内報に新聞記事を転載してもいいのかな…？」 そんなちょっとした不安も、本書一冊あればもう安心！ ■グレーゾーンにまで手が届く！ ・オマージュとパクリの境界線は？ ・動画投稿サイトにアップできるもの、できないもの ・「商用」と「非商用」の違いは？ ・国・官公庁の統計資料は自由に使える？ ・書体にも著作権があるというのは本当？ ・Wikipedia の文章をコピペし、商用利用してOK？ ・有名人の似顔絵を商用利用するのは肖像権の侵害？ ・パロディ映画を制作して学園祭で上映するのは？ ・他のマンガ家の画風を真似てもOK？ ■目次 第1章 著作権とは何か 第2章 インターネットに関連する著作権 第3章 仕事に関連する著作権の扱い 第4章 生活に身近な著作権 第5章 アウトかセーフか？ 著作権侵害 第6章 著作物を正しく利用する方法

※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。 MySQLといえば、世界でもっとも使われているオープンソースデータベースです。今や、ウェブサイトでもっとも活用されているデータベースであると言ってもいいでしょう。例えば、みなさんが普段から使われることの多い、Facebook、YouTube、Wikipedia、ニコニコ動画などのウェブサイトでもMySQLは利用されています。すでにMySQLなしでは、わたしたちの普段の生活も困難になってきているとさえいえる状況です。 MySQLの特長は、高いパフォーマンス、数メガバイト単位からテラバイト単位まで対応する拡張性、Linux、Windows、MacOSなどの複数のプラットフォームに対応し、PHP、Ruby、Python、Perl、Java、Cといったさまざまなコンピューター言語からの接続性、高い堅牢性、信頼性、安全性、そして、簡単に無償で入手できることです。 このため、MySQLは、データベースを学ぶ人にとって、もっとも役に立つソフトウェアの1つとなっています。 今回、個人で学びやすくできるように、急速に情報や環境が充実したWindows上でのMySQLをベースにして、データベース、Webアプリケーションについて、学ぶきっかけとなるように構成しました。 特に、データベースを学びたい、あるいは、ウェブサイト構築をしたいという初心者のみなさんに、インストール方法から、データベースの利用方法、Webアプリケーションの構築まで、わかりやすく紹介した書籍となっています。そして、さらに深く学びたい方には、ステップアップに役立つ情報を提供しています。

ツールとして不可欠な技術をコンパクトに！ ・データベースの活用を目的とし、SQLの操作は「問い合わせ」を中心に、MySQLに準拠して解説！ ・関係データベースの基本とその使い方、データの可視化、NoSQLまで網羅！ ・実践的なデータ分析事例として、Wikipediaダンプデータの分析を紹介！ 【サポートページ】 https://sites.google.com/view/dbfordatascience 【主な内容】 1章 はじめに 2章 関係データベースの基本 3章 SQLと正規化 4章 データの可視化と分析 5章 NoSQL 6章 実践的データ分析事例 【「巻頭言」より抜粋】 文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。 本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。 データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。 ――編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授) 【推薦の言葉】 データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。 ――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長) 国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。 ――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)

本書は、昭和期後半に日本のヨガ普及を牽引した日本におけるヨガの草分け的指導者、沖正弘師の直弟子の一人として、また治療家として認められていた著者が編み出した、独自の指圧法を公開した初版の復刊。ただツボを押す（実）こととは違うツボの「虚」を中心とした治療法とは何か？　「動禅」と著者が名付けた指圧法には、沖ヨガで習得した技法の一部と、ヨガの背景に流れる深い精神性の観点があり、その施術を受けた人々からは絶大な賛辞が……。「指圧とは、疾病の予防並びに治療を目的に、母指を中心として四指並びに手掌のみを使用し、全身に定められたツボと呼ばれる指圧点を押圧しその圧反射により生体機能に作用させ、本来人間の身体に備わっている自然治癒力の働きを促進させると謳っている日本独特の手技療法（Wikipedia）」とされているが、著者の指圧法はツボの捉え方に独自の視点があり、痛みなく快癒するマッサージ理論が本書で具体的に公開されている。鍼・灸・指圧、あんまマッサージ資格取得や実践のための参考書として最適な一書。

「何もかも全部奪われる。あいつに」 AIアシスタント・ヌガーは、人類を救う世紀の大発明。になるはずだった—— wikipedia型小説という斬新な形式で、人工知能が発達した先の“ありえるかもしれない未来”を描いた、禁断のSF作品。 この小説は、AIには絶対書けない。

※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。 本当にPythonでデータマイニングと機械学習を行いたい人のための入門書 本書は，本当にPythonでデータマイニングと機械学習を行いたい人のための入門書です． 初歩からていねいに解説してあります． 本書を読み切れば，誰でもPythonによるデータマイニングと機械学習の主な手法の実装方法が身に付きます。 準備編 第1章　データマイニングと機械学習 第2章　Python速習（基本編） 第3章　Python 速習（応用編） 基礎編 第4章　回帰分析 第5章　階層型クラスタリング 第6章　非階層型クラスタリング 第7章　単純ベイズ法による分類 第8章　サポートベクトルマシン法による分類 実践編 第9章　時系列数値データの予測 第10章 日経平均株価の予測 第11章 テキストデータマイニング 第12章 Wikipedia記事の類似度 第13章 画像データの取り扱い手法 第14章 画像の類似判別とクラスタリング

ソフトウェア設計の定石集である「デザインパターン」は，今や開発者の必須知識となっています。Wikipediaに代表される「Wiki」は，多くの人々に使われるソフトウェアに成長しました。「XP(エクストリームプログラミング)」は，現在主流となりつつあるアジャイルな開発方法論です。 デザインパターン，Wiki，XP。 一見，何の関係もなさそうに思えるこの3つは，実は同じ起源から発生した兄弟です。 しかもその起源は，ソフトウェア開発とは何の関係もない異分野の人である，建築家クリストファー・アレグザンダーの思想にあります。 本書では，アレグザンダー(パターンランゲージの発明者)，ウォード・カニンガム(Wikiの発明者)，ケント・ベック(XPの提唱者)らが織りなす約半世紀の歴史物語をたどりながら，優れた創造を行うための共通原則に迫ります。

※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。 ビッグデータ分析は個人で手早く行って、経営・販売・営業に活かす!　エクセルとPower BIなら、売上データの分析はもちろん、無料アドインを使ってTwitterのつぶやきの収集・分析もお手のもの。Wikipediaの人口統計データや、調査会社によって公開されているTV視聴行動データなども活用できる!

【マイクロフレームワークであるFlaskのWebアプリ開発がよくわかる】 Flaskは、必要に応じてモジュールを追加していくマイクロフレームワークの方針をとっており、近年アプリケーション開発の主流として人気を集めています。 本書は、Flaskの最新のバージョン2.3.2に対応し、1章～8章までで「ルーティングの基礎」「データ操作の方法」「Formの活用方法」など基本的なことが学べます。また、9章以降で実際にアプリを作成して、マイクロフレームであるFlaskを活用したWebアプリケーション開発の一連の流れが学べます。近年需要が高まっているセミナーや研修でも利用できます。 ■こんな方におすすめ ・はじめてFlaskでWebアプリケーションを開発したい人 ・PythonでWebアプリケーション開発を行いたい人 ■目次 1章 Flaskについて知ろう 　　1-1 Flaskの特徴を知ろう 　　1-2 開発環境を構築しよう（Miniconda） 　　1-3 開発環境を構築しよう（仮想環境） 　　1-4 開発環境を構築しよう（VSCode） 2章 Flaskに触れてみよう 　　2-1 Flaskでハローワールドを作成しよう 　　2-2 ルーティングについて知ろう 　　2-3 動的ルーティングについて知ろう 3章 Jinja2に触れてみよう 　　3-1 テンプレートエンジンについて知ろう 　　3-2 テンプレートの継承について知ろう 　　3-3 テンプレートで制御文を使おう 4章 フィルターとエラーハンドリングに触れてみよう 　　4-1 テンプレートで「フィルター」を使おう 　　4-2 テンプレートで「自作フィルター」を使おう 　　4-3 エラーハンドリングを使おう 5章 Formに触れてみよう 　　5-1 Formの基本を知ろう 　　5-2 WTFormsを使おう 　　5-3 Flask-WTFを使おう 6章 データベースに触れてみよう 　　6-1 データベースを作成しよう 　　6-2 ORMを使おう 　　6-3 結合を使おう 7章 Flaskでデータベースを使おう 　　7-1 Flask-SQLAlchemyを使おう 　　7-2 Flask-Migrateを使おう 　　7-3 簡易「Flask」アプリケーションを作成しよう 8章 開発に役立つ便利機能について知ろう 　　8-1 Blueprintを活用しよう 　　8-2 グローバル変数「g」を活用しよう 　　8-3 デバッグモードを活用しよう 9章 Flaskアプリケーションを作ろう 　　9-1 アプリケーションの説明 　　9-2 「CRUD機能を持つメモアプリ」の説明 　　9-3 「CRUD機能を持つメモアプリ」の作成 10章 バリデーションと完了メッセージを追加しよう 　　10-1 バリデーションと完了メッセージの説明 　　10-2 バリデーションと完了メッセージの作成 　　10-3 動作確認 11章 認証処理を追加しよう 　　11-1 認証処理の説明 　　11-2 認証処理の作成 　　11-3 動作確認 　　11-4 アクセス拒否 12章 Blueprintによるファイル分割を行おう 　　12-1 ファイル分割 　　12-2 リファクタリング 　　12-3 動作確認 13章 メモ参照制限を追加しよう 　　13-1 メモ参照制限とは？ 　　13-2 メモ参照制限の作成 　　13-3 動作確認 14章 Wikipedia機能を追加しよう 　　14-1 Wikipediaとは？ 　　14-2 wiki機能の作成 　　14-3 動作確認 15章 Wikipedia結果の反映を行おう 　　15-1 どのように作成するか？ 　　15-2 動作確認 16章 レイアウトを調整しよう 　　16-1 Bootstrapとは？ 17章 マイクロサービスを知ろう 　　17-1 マイクロサービスとは？ 　　17-2 RESTとは？ 　　17-3 簡易「マイクロサービス」の作成 ■著者プロフィール 株式会社フルネス 樹下雅章：大学卒業後、ITベンチャー企業に入社し、様々な現場にて要件定義、設計、実装、テスト、納品、保守、全ての工程を経験。SES、自社パッケージソフトの開発経験。その後大手食品会社の通販事業部にてシステム担当者としてベンダーコントロールを担当。事業部撤退を機会に株式会社フルネスに入社し現在はIT教育に従事

※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。 ローカルLLMでファインチューニングとRAGを学ぼう！ 本書は、公開されている大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）を使ってローカル環境に独自のチャットボットを構築することを目標に、LLM のファインチューニングと RAG (Retrieval Augmented Generation) の基礎と、そのプログラミングについて学ぶものです。 ChatGPTの台頭により、高性能なチャットボットへの期待が急速に高まっています。しかし、そのチャットボットの核となるLLMは基本的に言語モデルであるために、幻覚（誤った情報）を生成してしまいます。とくに、LLMはローカルな情報や最新の情報は持っていないため、それらに関する質問に対しては正しい回答が期待できません。また、ChatGPTのようにLLMが外部のサーバにある場合、自社データや顧客データを入力することには抵抗があると思います。 本書では、そういった課題を解決するために、公開LLMをファインチューニングしたり、公開LLMを使ったRAGを構築したりすることで、よりニーズに沿ったチャットボットを構築します。こういった調整を行って構築したチャットボットは、特定の分野について深く正確に回答してくれるようになります。 <本書のポイント> ・LLMについての基本事項を学べます。 ・LLMのファインチューニングの方法とRAGの構築方法を学べます。 ・解説したプログラムをウェブサイトで配布します。 はじめに／目次 第1章　大規模言語モデル 1.1 言語モデルとは 1.2 言語モデルとチャットボット 1.3 日本語特化のLLM 1.4 LLMの利用 1.5 この章で使用した主なプログラム 第2章　ファインチューニング：言語モデルの追加学習 2.1 基本的な学習の処理 2.2 Trainerの利用 2.3 訓練データをDatasetへ 2.4 collator 2.5 保存されたモデルからの文生成 2.6 Early Stoppingの導入 2.7 この章で使用した主なプログラム 第3章　Instruction Tuning：指示に基づくファインチューニング 3.1 Instruction Tuningとは 3.2 Instruction Tuningの学習データ 3.3 Instruction Tuningの学習データの作成 3.4 Instruction Tuningの実行 3.5 Instruction Tuningモデルによる文生成 3.6 この章で使用した主なプログラム 第4章　大規模言語モデルのファインチューニング 4.1 LoRA：低ランク行列によるファインチューニング 4.2 PEFT：効率的にファインチューニングするためのライブラリ 4.3 LoRAモデルによる文生成 4.4 QLoRA：LoRAに量子化を利用する ① 量子化とは ② bitsandbytesの利用 4.5 Prompt Tuning：プロンプトの効率的なチューニング法 4.6 この章で使用した主なプログラム 第5章　RAG：検索を併用した文生成 5.1 RAGとは 5.2 FAISSによるデータベースの構築 ① パッセージの作成 ② パッセージのベクトル化 ③ ベクトルデータベースの構築 5.3 RetrievalQAとOpenAIのLLMによるRAGの構築 5.4 RetrievalQAと公開LLMによるRAGの構築 ① プロンプトの作成 ② HuggingFacePipelineを利用したLLMの設定 ③ プロンプトの変更 5.5 RAGの各種パーツの変更 ① WikipediaRetrieverクラスの利用 ② Wikipediaからの自前データベースの作成 ③ Document LoaderとDocument transformersによるデータベースの作成 ④ キーワードデータベースの検索 ⑤ 量子化モデルの利用 5.6 HyDE：仮想的文書作成による検索法 5.7 RAGの性能向上のために検討するべき要素 5.8 この章で使用した主なプログラム 第6章　ChainlitによるGUIのチャットボット 6.1 インストール 6.2 Chainlitの基本プログラム 6.3 OpenAIのLLMを使ったチャットボットのGUI 6.4 公開LLMを使ったチャットボットのGUI 6.5 RAGを利用したチャットボットのGUI 6.6 Chainlitのサーバでの稼働 6.7 この章で使用した主なプログラム あとがき／索引／奥付