デザインやイラストに使える配色本の決定版！ 配色アイデア手帖 第2版は、Photoshopやクリスタのスウォッチデータ・ポケット版PDFなど豪華ダウンロード特典が満載
配色本の中で日本一（もしかしたら世界一）売れている（担当者様談）配色アイデア手帖、現在も好調に売れ続けている中、完全保存版となるべく改訂第2版が発売されました！ この第2版では、収録されているカラーすべてのスウォッチデータ、CSSファイル、ポケット版PDFと豪華ダウンロード特典が満載で、さらに新しい配色テーマやコラムが増え、紙面は最新版にブラッシュアップされています。まだ持っていない人はもちろん、すでに持っている人にもお勧めします。 本書は、本日発売の最新刊！ 5年ほど前に発売された配色アイデア手帖の第2版です。読者からの要望で多かった、カラー値を入力するのが面倒というのを解消するべく、さまざまなソフトウェア用のスウォッチファイルがサポートサイトからダウンロードできます。 Adobe Photoshop用のスウォッチ（CMYKとRGBの2種類）: .aco Adobe Illustrato
『機械学習のエッセンス』はゼロからガチで機械学習を生業にしたい人が「いの一番に」読むべき一冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning) 作者: 加藤公一出版社/メーカー: SBクリエイティブ発売日: 2018/09/21メディア: 単行本この商品を含むブログを見る発売されてからだいぶ経ちますが、構想段階の頃より著者の「はむかず」さんこと加藤公一さんからお話を伺っていて注目していたこちらの一冊をようやく一通り読みましたので、サクッと書評めいた何かを書いてみようかと思います。 各章の概要 言うまでもなく実際の内容は皆様ご自身でお読みいただきたいのですが、これまでの書評記事同様に概要を簡単にまとめておきます。 第01章 学習を始める前に Python環境やAnacondaのインストールについての説明もなされているんですが、重要なのは後述する「本書は何を含まないか」という節。ここに本書の狙いの全てが書かれていると言って
『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 1）
今回より4回を予定して、書籍『仕事ではじめる機械学習』著者の有賀康顕さん、『前処理大全』著者の本橋智光さんの対談をお届けいたします。ひょんなことから実現した今回の対談、今話題の機械学習を中心に、さまざまな角度からのお話しが飛び出します。まずはお二人の著書の話題から… 書籍の評判と執筆の苦労 （名刺交換をするお二人…） 有賀： そうか、CTOですもんね。 本橋： CTOと言ってもエンジニアは僕入れて4人ですけどねｗ 有賀： よくあるスタートアップのCTOって最初のエンジニアで、みたいな感じで。だから4人いるんだったら、ハイアリングがもうできるようになったという。 本橋： でも、いまAndroidエンジニアがいないから僕Androidアプリ書いてますよｗ もう少しすると入社する予定ですけれど。 有賀： スタートアップのCTOはできることは何でもやるということで。いやあ。ご活躍されていて。 本橋
「現場で役立つシステム設計の原則」はプログラミング設計の普遍的な教科書 - ビープラウド社長のブログ
日本のDDD（ドメイン駆動設計）界の父ともいえる増田亨さんが著した「現場で役立つシステム設計の原則」を頂いたので、早速拝読させていただきました。 本書をおすすめしたい人 本書は、システム開発で以下のような問題を抱えている人におすすめです。 既存システムのソースコードの可読性が低く、理解に時間がかかる 機能追加・改修時の影響範囲調査に時間がかかる 機能追加・改修時の工数が予想以上にかかる テストコードが書きにくいソースコードになりがち 機能を追加・改修時の影響範囲が大きくなりがちで、テスト工数がかさんでいる デグレの確認に気を使い、多くの時間をかけている 不具合が発生したときに、調査・解決に時間がかかってしまう 新しいメンバーがプロジェクトに参画した時に、業務知識を伝えるのに多くの手間がかかる これらの問題のために、生み出す価値以上に、仕事時間が増えている このような問題を解消し、変更に強い
【書籍紹介】詳解ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理 - HELLO CYBERNETICS
最近発売されたディープラーニングの本。 基礎的な内容から始まり、主にリカレントネットワークを、TensorFlowとKerasによる実装を通して理解していきます。 結論 今回紹介する本 誰におすすめか TensorFlowあるいはKerasを使っていきたいユーザー リカレントネットワークを使いたいユーザー 誰におすすめでないか Chainerを使っていきたいユーザー 既にTensorFlowあるいはKerasを使いこなしている方 本の構成 １章：数学の準備（1〜22ページ） 2章：Pythonの準備（23〜68ページ） 3章：ニューラルネットワーク（69〜140ページ） 4章：ディープニューラルネットワーク（141〜207ページ） 5章：リカレントニューラルネットワーク（209〜249ページ） 6章：リカレントニューラルネットワークの応用（251〜293ページ） 付録（295〜310ページ
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアを目指すならお薦めの初級者向け6冊＆中級者向け15冊（2017年春版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: https://pixabay.com/en/books-door-entrance-italy-colors-1655783/) この記事は一昨年のこの書籍紹介記事のアップデート版です。 相変わらず毎月のように新刊書が出続けるデータ分析業界ですが、良い本が増え続けてきたせいでついに初級者向けは6冊、中級者向けは何と15冊にまで膨れ上がってしまいました（汗）。ともあれ、自分のところにアフィリエイトの類は一銭も入らないにもかかわらず*1懲りずに書籍紹介をやろうと思います。 あ、最初に断っておきますが僕の知識レベルは極めて適当なので、極めていい加減なことを書いている可能性があります。また最初に読んでから時間が経っていて記憶があやふやなせいで、内容に関する記述が不正確な書評が混じっている可能性もあります。誤っているところやおかしいところがあったらバンバン突っ込んでく
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