今週のQiita技術書まとめ
2017年2月26日配信
書評：Effective SQL
Effective SQL とは 良書が多いイメージの Effective シリーズに、Effective SQLなるものが発売されたのでとりあえず読んでみました。 Title: Effective SQL: 61 Specific Ways to Write Better SQL, First Edition Author: John L. Viescas, Douglas J. Steele,…
SQL実践入門──高速でわかりやすいクエリの書き方
SQLはデータベース操作に特化した言語で、柔軟にデータを操作できます。ただし、独自のロジックに基づいているため、それを正しく理解しなければ、読みづらくパフォーマンスの出ないSQLになってしまいます。本書では、「条件分岐」「集約」「ループ」「結合」「更新」など日常的に実行する処理の良い書き方・悪い書き方を解説します。その際、データベース内部でどう処理が実行されているかを示す実行計画を読み解くことで、「なぜそう書くと効率が良いのか」「可読性や保守性が向上するのか」を実感を持って理解することを目指します。
H29.2.27~3.5やったことまとめ
反省の一週間 今週は反省の１週間でした。 ７日中３日しかできませんでした。 理由は出かけてしまったことです。予定が入ってしまうと、そちらを優先してしまい、やれませんでした。 しかしその合間に書籍を読むことはできました。
おうちで学べるプログラミングのきほん
「実習」「講義」の形を取ることで、プログラムが動く仕組みを誰でも理解できるように解説した、初学者や非プログラマーのための入門書。
「アート・オブ・コミュニティ」読んでまとめにゃ！！（途中まで）
tl;dr ひょんなことから、コミュニティの立ち上げぽいことをするわけで・・・ 積み本を本棚から取り出して、自分なりに要約して理解を深めるためのもの 注意 ４章以降は、コミュニティが運営が進んだらの話なので書くか？どうかは不明 注意 書評の記事がいくつか、ネタが被らないようにと書き方（Team Geek系）さらっと読みました
【人工知能初心者向け】機械学習・Deep Learningプログラミング学習の道筋と参考書籍
【更新】 ※少々表（本のリスト）が見づらかったので変更をしました。 ※著者、出版社については、リンク先のAmazonでご確認ください。 はじめに 今回は私が人工知能プログラミングを学習する際に参考にした書籍と、
人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの
グーグルやフェイスブックが開発にしのぎを削る人工知能。日本トップクラスの研究者の一人である著者が、最新技術「ディープラーニング」とこれまでの知的格闘を解きほぐし、知能とは何か、人間とは何かを問い直す。
あたらしい人工知能の教科書 プロダクト／サービス開発に必要な基礎知識
人工知能を利用した開発に必要な基礎知識がわかる！ 【書籍概要】 「人工知能」に3度目の波が到来！ 人工知能を利用した産業革命の波が日本にも押し寄せています。膨大なデータが様々なデバイス／サービスから集められ、それを分析・高速処理する環境が揃いつつあり、産学で研究開発が活発になっています。 本書は人工知能関連の開発に携わっているエンジニアに向けて、今後のコアとなる理論と技術を図解で解説した書籍です。 【対象読者】 人工知能を利用したプロダクトやサービス開発に携わるエンジニアの方（プログラマー、データベースエンジニア、組込みエンジニアなど） 【特徴】 話題の機械学習・深層学習、...
TensorFlowで学ぶディープラーニング入門
ディープラーニングの世界へようこそ！ 本書は、機械学習やデータ分析を専門とはしない、一般の方を対象とした書籍です。- と言っても、ディープラーニングの歴史や人工知能の将来展望を語る啓蒙書ではありません。ディープラーニングの代表とも言える「畳み込みニューラルネットワーク」を例として、その仕組みを根本から理解すること、そして、TensorFlowを用いて実際に動作するコードを作成することが本書の目標です。 ディープラーニングの解説記事で必ず登場するのが、多数のニューロンが何層にも結合された「多層ニューラルネットワーク」の模式図です。このニューラルネットワークの中でいったいなにが起きている...
データ分析のための機械学習入門
ディープラーニング、TensorFlow、scikit-learn、Hadoop、リアルタイム集計……。 いま、エンジニアに欠かせない、最新技術のエッセンス。 いまの人工知能を支えているものは、データ、計算環境、アルゴリズム、プログラムです。膨大なデータが手に入らなければ、人工知能は作り出せません。そして、膨大なデータを処理する計算環境、アルゴリズム、プログラムがなければ、人工知能は作り出せません。 本書では、具体的なデータ分析事例を交えながら、機械学習理論から実行環境の紹介、Pythonプログラミング、ディープラーニングまでを解説します。
Pythonによる機械学習入門
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。 第1部 導入編 ...
実装 ディープラーニング
「ディープラーニング」を概念から実務へ - Keras、Torch、Chainerによる実装！ ー数多の「ディープラーニング」解説書で概念は理解できたが、さて実際使うには何から始めてよいのかー 本書は、そのような悩みを持つ実務者・技術者に向け、画像認識を中心に「ディープラーニングを実務に活かす業」を解説しています。 すでに世界で標準的に使われているディープラーニング用フレームワークであるKeras（Python）、Torch(Lua)、そして日本で開発が進められているChainerを、そのインストールや実際の使用方法についてはもとより、必要な機材・マシンスペックまでも解説していますので、...
ゼロから作るDeep Learning
実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ！ ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優...
これからの強化学習
◆強化学習は「ポストビッグデータ」の技術である！ 人工知能，金融工学，ロボット制御，言語処理，生産現場やサービスの最適化，あらゆる分野に応用が広がる強化学習．十分なデータが与えられることが前提とされる他の機械学習法と異なり，「足りないデータを集めながら最適化すること」に力点を置く強化学習は，ビッグデータの先を行くための重要な技術となることが期待されます． ◆強化学習の「いま」を知り，「これから」を切り拓くための1冊． 本書では，この分野を代表する執筆陣が集い，強化学習の基礎・発展・応用を多面的に解説します． ・基礎：強化学習の動作原理と基本アルゴリズムを，初学者でも分かるように導入．...
[WIP]「言語処理のための機械学習入門」"超"まとめ
0. 背景 - 勉強会で、１年かけて「言語処理のための機械学習入門( - 細かいところまでは書けませんので、大雑把に要点だけになります。詳しくは本をお読みください。あくまでレジュメ、あるいは目次的なものとしてお考え下さい。 - 間違いがある場合は優しくご指摘ください。 - 第１版は間違いも多いので、出来る限り、最新版のご購入をおすすめします。
Pythonで動かしてみるSpark入門
Sparkとは ライトニング高速クラスタコンピューティング。 バッチ処理を大規模分散するライブラリ。分散処理を良しなにやってくれる。 SQL使える。ストリーミングデータ使える。機械学習使える。グラフ理論使える。ディープラーニング載せれる。これらがメモリを駆使して高速にクラスタ分散してくれる。 <img width="748" alt="スクリーンショット 2017-03-03 1.11.09.pn…
Sparkによる実践データ解析
本書は、データサイエンスの４人のエキスパートがＳｐａｒｋでの高度な分析方法を解説するとともに、より実践的なデータサイエンスを学ぶ書籍です。ビッグデータ分析におけるＳｐａｒｋの位置づけを紹介し、ベストな結果を得るためのデータの準備やモデルのチューニングについて解説します。またデータクレンジングのユースケースを通じてＳｐａｒｋとＳｃａｌａによるデータ処理の基本を学習し、Ｓｐａｒｋを使った機械学習の基礎や応用分野における広く使われる一般的なアルゴリズムを紹介します。日本語版では付録として高柳慎一氏と牧山幸史氏による「ＳｐａｒｋＲについて」と千葉立寛氏、小野寺民也氏による「ＳｐａｒｋのＪＶＭ、シ...