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【概要】人工知能関連のプロダクト・サービスの開発において、機械学習は最初の学習領域です。本書は、機械学習の基本と実践手法について解説した書籍です。機械学習の開発環境の準備、実際の現場での利用方法、そしてブラックボックス化しがちな理論部分もしっかりフォローしています。データ集計・整形と組み合わせた機械学習モデルの利用方法も解説しています。【読者対象】人工知能関連の開発に携わる開発者、研究者【著者】大曽根圭輔(おおそね・けいすけ)筑波大学大学院システム情報工学研究科博士後期課程修了。博士(工学)。2012年に株式会社サイバードに入社し、データ分析部門立ち上げ等を担当。2015年に株式会社Gunosyに入社、アルゴリズム開発やユーザ行動分析、グノシー事業の責任者を担当。データ可視化が好きで、業務外の活動で「STATDASHグランプリ2016」総務大臣賞、第14回日本統計学会統計教育賞などを受賞。関喜史(せき・よしふみ)富山商船を卒業後、東京大学工学部に編入学。同大学院工学系研究科博士課程修了。博士(工学)。2011年度未踏OB。未踏ジュニアPM。大学院在籍中にGunosy(グノシー)を共同開発し、2012年にメーカー創業。創業期からニュース配信ロジックの開発を担当し、現在は研究開発に従事。2017年度言語処理学会論文賞受賞。推薦システム、ユーザ行動分析が専門。米田武(よねだ・たけし)1992年生まれ。2015年3月筑波大学理工学群数学類卒業、2017年3月大阪大学大学院理学研究科数学専攻修了。修士(理学)。CertifiedKubernetesApplicationDeveloper(CKAD)。AWSSummitTokyo2018登壇。2017年4月に株式会社Gunosyにデータ分析エンジニアとして新卒入社後、現在は推薦システムの設計からアルゴリズムのデザインのみならず、インフラ構築を含めたサーバーサイド全般に従事。

Webやクラウド上の膨大な文字情報の中から、「意味のある」情報だけを取り出して活用したい、文脈を読んで最適な文章を自動的に作成して欲しい… そんな夢のような技術がすでに一歩ずつ現実のものとなろうとしています。 ハードウェア&ソフトウェアの高度化、高速化に伴い「自然言語処理」と呼ばれる「人間の言葉をコンピュータに理解させ、活用させる、結果を返させる」テクノロジーが実用化のレベルまで到達しつつあるのです。 本書は、この未来に不可欠となるに違いない自然言語処理の、技術的、ビジネス的基礎知識をくまなくコンパクトに図解した一冊です。 著者陣もそれぞれの分野の第一線で活躍するエキスパート揃い! 世界を大きく変えるであろうテクノロジーに一歩近付いてみませんか?

Webデータの巡回収集と解析をすべて自動で処理しよう【背景】企業においてデータ分析の需要が多くなってきているなか、企業のデータ分析の現場において、Webから様々なデータを集める「クローラー(クローリング)」と集めたデータの解析を行う「スクレイピング」のニーズが非常に高まってきています。【対象読者】・データの収集、解析などの仕事を請け負うプログラマー・クローラー開発を請け負うエンジニア【本書の特徴】本書は、データ収集・解析などの仕事を請け負うプログラマーや、クローラー開発を請け負う分析会社のエンジニアに向けて、クローラーの開発手法から実際のクローリングおよびスクレイピング手法ついて解説した入門書です。本書ではデータ分析の現場でニーズの高まってきているPythonを利用して、クローラー開発から始まり、クローリング、スクレイピングの基本から応用手法、そして運用までそれぞれの開発が直面する場面に沿って丁寧に解説します。最終章では目的別のクローラー開発手法を解説しています。【対象OSとPythonのバージョンについて】・OS：macOSSierra(10．2．x)・Python：3．6．2【目次】Part1基本編Chapter1クローラーとスクレイピングを体験するChapter2クローラーを設計するChapter3クローラーおよびスクレイピングの開発環境の準備とPythonの基本Chapter4スクレイピングの基本Part2応用編Chapter5クローラーの設計・開発(応用編)Chapter6スクレイピングの開発(応用編)Chapter7クローラーで集めたデータを利用するChapter8クローラーの保守・運用Chapter9目的別クローラー&スクレイピング開発手法Appendixクローラー&スクレイピングに役立つライブラリ

”【本書の概要】 本書は株式会社アイデミーで大人気の講座『ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう!』を書籍化したものです。 機械学習の基本からはじまり、Pythonの基礎、データの処理、深層学習の基本から応用ついて、 サンプルを元に実際に動かしながら、わかりやすく解説します。 各項には練習問題がありますので、学習効果を確かめながら読む進めることができます。 本書を読めば、機械学習から深層学習の基本を一気通貫で学習できます。 これから深層学習をはじめたい、初学者の方におすすめの1冊です。 【本書の対象】 人工知能関連の開発に携わる初学者(開発者、研究者、理工系学生) 【本書の構成】 第1章から第3章で機械学習の基本を、 第4章から第6章ではPythonの基礎知識を、 第7章から第9章ではNumPyやPandasの基礎知識を、 第10章から第13章では可視化の基礎知識を、 第14章から第15章ではデータの扱い方の基本を、 第16章から第18章では教師あり学習やハイパーパラメータとチューニングを、 第19章から第22章では深層学習について基本か応用まで、 丁寧に解説します。 【著者プロフィール】 石川 聡彦(いしかわ・あきひこ) 株式会社アイデミー 代表取締役社長 CEO。 東京大学工学部卒。株式会社アイデミーは2014年に創業されたベンチャー企業で、 10秒で始める先端テクノロジー特化型のプログラミング学習サービス「Aidemy」を提供。 様々な企業のアプリケーション制作・データ解析を行った。現在の主力サービス「Aidemy」は AIやブロックチェーンなどの先端テクノロジーに特化したプログラミング学習サービスで、 リリース100日で会員数10，000名以上、演習回数100万回以上を記録。 早稲田大学主催のリーディング理工学博士プログラムでは、AIプログラミング実践授業の講師も担当した。 著書に『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』(KADOKAWA/2018年)などがある。 ”

コマンドであり軽量言語(LL)の元祖でもあって、シェルでのテキストデータ処理には便利で手放せない「AWK」の魅力と書き方、シェルコマンドと組み合わせたテクニック(シェル芸)を解説!『シェルスクリプトマガジン』(USP研究所刊)の人気連載を単行本化。著者がゲスト出演しAWKについて語ったラジオ番組(翔泳社のWebマガジン『CodeZine』制作)のダイジェスト記事も収録。各章は短くさらっと読めるため、AWKを気軽に学習できる。LLの入門にぴったり。シェルプログラミングで役立つコマンド+AWKテクニックも紹介。Python、Ruby、Perl、PHPなどでプログラミングしている人も、小さく書けて小気味の良いAWK体験をぜひ。