今週のQiita技術書まとめ
2019年1月13日配信
3分読書。戦略なきエンジニアは孫氏に学びたい。 Thanks @hiroshimatsuno on Twitter 傾聴のメンタルモデルは風林火山の「林」。名経営者のおすすめ本。
戦略なきエンジニアは孫氏に学びたい。傾聴のメンタルモデルは風林火山の「林」。名経営者のおすすめ本。 Thanks @hiroshimatsuno on Twitter 「小さな会社こそが勝ち続ける 孫子の兵法経営戦略」 を一瞬だけ読む！ エンジニアに必要なのは戦略性だ Amazon.co.jp: 小さな会社こそが勝ち続ける 孫子の兵法経営戦略 (Asuka business & language …
低レーヤーの技術って勉強すべきなの？フレームワークだけじゃだめなの？Binary Hacks ―ハッカー秘伝のテクニック100選を一瞬だけ読む！
低レーヤーの技術って勉強すべきなの？フレームワークだけじゃだめなの？Binary Hacks ―ハッカー秘伝のテクニック100選を一瞬だけ読む！ Ya <blockquote class="twitter-tweet" data-lang="en"<p lang="ja" dir="ltr"為になることばっか。ハッカーの秘伝テクニック <a href=" Ryuichi@駆け出しvimmer (@…
Sassに入門したので覚えておきたいと思ったことメモ
勉強したり実際に使ってみたりしたけど、三歩歩けば全てを忘れるトリ頭なので備忘録として。 Sassは入門したてで右も左もわからない状態なので、間違い等ございましたら、やさしく指摘して頂けるとうれしいです。（╹◡╹） 記事の概要 今回の記事ではSassに入門したてのひよっこが実際に色々試してみた中で、「これいいじゃん」と思った機能について、nヶ月後に見返してもさくっと思い出せるように要点と簡単な使い方…
AWS のコンテナーサービス Fargate を使ってみた
はじめに みなさん、こんばんは。某 Sier でクラウドアーキテクトをやってます、しいくまと申します。 コンテナーを勉強中ですので、コンテナー関連のブログを書き溜めていこうと思います。 普段仕事では Azure をメインで触っていますので、今回は AWS の方のコンテナーサービスである Fargate を使ってみたいと思います。 コンテナーとは
Docker／Kubernetes実践コンテナ開発入門
コンテナ開発、運用がゼロからわかる。本番で使えるコンテナアプリケーションをつくる。Ｄｏｃｋｅｒ／Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓの基礎から、コンテナを中心とした実践開発スタイルまで。
コロナ社「統計的パターン認識と判別分析」本のレビュー
はじめに コロナ社から出版された「統計的パターン認識と判別分析」本のレビューです。ここ数年の間で機械学習の有用性が産業界で大きく認識され、機械学習を用いたサービスが様々とでてきました。この書籍では、機械学習の入門書として、トラディショナルな統計的パターン認識の手法について述べられてます。この書籍で取り上げられた手法の一覧を列挙します。 <a href=" width="150" alt="統計的…
パターン認識と機械学習 上
2006年出版以来、amazon.comの人工知能部門で世界的トップセラーとなり、たちまち4刷となった英語版原著Pattern Recognition and Machine Learning、待望の日本語版。5名の監訳者のもと、選りすぐられた日本人研究者達14名によって丁寧に訳出。ベイズ理論に基づいた統一的な視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説。
現場で使える！TensorFlow開発入門 Kerasによる深層学習モデル構築手法
【本書の特徴】 2015年11月にGoogleがオープンソース化したソフトウェアライブラリ「TensorFlow（テンソルフロー）」は、 多くの開発者に支持され、多企業で採用されています。 本書は、TensorFlowの導入から、高レベルAPIであるKerasを利用した実践的な深層学習モデルまで解説した、 エンジニア向けの入門書です。 第1部の基本編では、深層学習とTensorFlow、Kerasの基礎について解説し、 第2部の応用編では画像処理における応用的なモデルのKerasを使った実装方法を解説します。 特に、第2部では、「ノイズ除去」「自動着色」「超解像」「画風変換」「画像生成...
Yahoo Finance USから株価をダウンロードしてみた
「Yahoo Finance US から株価をダウンロードしてみた」では、2019年1月以降、API経由で無料取得できるデータとして紹介してきました。これは拙著「Python3ではじめるシステムトレード」でYahoo Finance（米国版）のデータを利用してきたためです。もっとも、Yahoo Finance US（米国版）からのデータ取得手段は、仕様変更等により安定して提供されるとは限らず、停止…
Python3ではじめるシステムトレード第2版
本書で学べること！Ｊｕｐｙｔｅｒ Ｎｏｔｅｂｏｏｋの導入からＰｙｔｈｏｎの利用方法。株価・為替・経済などのデータの入手方法と分析手法。時系列分析の処理と統計的手法（自己回帰モデル、モンテカルロ手法など）。あゆみ値の本質と価格形成のメカニズム。高頻度取引の世界におけるマーケットメイクの仕組み。
PythonでやるML Cycle5: SVM(1)-制約なし最適化問題とその解き方
SVMを理解するための準備として、最適化理論の制約なし最小値問題と、その解き方(ニュートン法)について。以下ノートとペンが必要です。 ゴール 最適化問題の概要を知る 1次元制約なし最適化問題をニュートン法で解く 高次元の制約なし最適化問題をニュートン法で解く
はじめてのパターン認識
パターン認識にはじめて触れる読者に向け，基礎からわかりやすく解説した入門書です．パターン認識の概念がよく理解できるとともに，Rによる実行例など，実際に応用する際にも役立つ内容が盛り込まれています． 第1章 はじめに 第2章 識別規則と学習法の概要 第3章 ベイズの識別規則 第4章 確率モデルと識別関数 第5章 k最近傍法（kNN法） 第6章 線形識別関数 第7章 パーセプトロン型学習規則 第8章 サポートベクトルマシン 第9章 部分空間法 第10章 クラスタリング 第11章 識別器の組み合わせによる性能強化
数理最適化の実践ガイド
開発や制御でよく使われる手法に絞り、使い方、特徴、留意点を解説する。「数理最適化」という世界を上手に歩くためのガイドブック。ツールがすでに提供されている手法の何を理解し、どう選び、どう使いこなすか。システム、アルゴリズム、工程、モデル、装置ーー最適化するべき課題をもつ人のための道案内。企業研究者が現場で実感した知恵を伝授する。 はじめに 第1章 最適化事始め 1.1 最適化とは 1.2 最適化で求められる基礎概念 1.3 最適化問題の種類 1.3.1 最適化問題の分類 1.3.2 最適化問題の変形 第2章 最適化のこころ 2.1 数学的準備 2.1.1 勾配ベクトル ...
サポートベクトルマシン
さまざまな学習アルゴリズムはもちろんのこと、「構造化サポートベクトルマシン」「弱ラベル学習」などの新しいアプローチについても明快に解説した。わかりやすい、実にわかりやすい！こんな本を待っていた。 【機械学習プロフェッショナルシリーズ】 本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。 ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。 これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用...