ゼロから作るDeep Learning ❺
人気シリーズの第5弾。今回のテーマは「生成モデル」です。本書では「正規分布」から「拡散モデル」に至るまでの技術を繋がりのあるストーリーとして展開します。読者は小さな学びを積み重ねながら、ステップバイステップで実装し、最終的には「Stable Diffusion」のような画像生成AIを完成させます。技術の面白さは細部にあります——ゼロから作る、数式に挑む。 まえがき ステップ1 正規分布 1.1 確率の基礎 1.1.1 確率変数と確率分布 1.1.2 確率分布の種類 1.1.3 期待値と分散 1.2 正規分布 1.2.1 正規分布の確率密度関数 1.2.2 正規分布のコード 1.2.3 パラメータの役割 1.3 中心極限定理 1.3.1 中心極限定理とは 1.3.2 中心極限定理の実験 1.4 サンプル和の確率分布 1.4.1 サンプル和の期待値と分散 1.4.2 コードで確かめる 1.4.
データサイエンスのための統計学入門 第2版
データサイエンスにおいて重要な統計学と機械学習に関する52の基本概念と関連用語について、簡潔な説明とその知識の背景となる最低限の数式、グラフ、RとPythonのコードを提示し、多面的なアプローチにより、深い理解を促します。データの分類、分析、モデル化、予測という一連のデータサイエンスのプロセスにおいて統計学の必要な項目と不必要な項目を明確にし、統計学の基本と実践的なデータサイエンス技法を効率よく学ぶことができます。データサイエンス分野における昨今のPython人気を反映し、第1版ではRのみの対応だったコードが、今回の改訂でPythonにも対応。コードはすべてGitHubからダウンロード可能です。 日本語版まえがき 訳者まえがき まえがき 1章 探索的データ分析 1.1 構造化データの諸要素 1.1.1 さらに学ぶために 1.2 テーブルデータ 1.2.1 データフレームとインデックス付け
Pythonによるファイナンス 第2版
さまざまな分野で威力を発揮するPythonは、ファイナンスの分野でも重要なテクノロジーとして急成長を遂げています。本書は、Pythonを使った金融工学の初歩的な基本事項からアルゴリズム取引やデリバティブ分析までカバーし、必要なプログラミング、機械学習や深層学習を利用したデータ分析、統計などについて、数理と実用面から詳しく解説します。「データ駆動型アプローチ」と「AIファーストファイナンス」を軸に、これからのファイナンスに必要な戦略と実践力を体得できることを目的とします。 目次 日本語版まえがき まえがき 第1部 Pythonとファイナンス 1章 なぜファイナンスにPythonを使うのか 1.1 プログラミング言語Python 1.1.1 Pythonの大まかな歴史 1.1.2 Pythonエコシステム 1.1.3 Pythonのユーザ層 1.1.4 科学スタック 1.2 ファイナンスにお
Python計算機科学新教本
探索、制約充足、グラフといった、コンピュータサイエンスにおける定番問題だけでなく、機械学習や深層学習で使われるk平均クラスタリング、ニューラルネットワークに関する問題を通して、アルゴリズムの知識を深め、解決方法を学び、本物の問題解決能力とプログラミングスキルを身につけます。ハノイの塔、8クイーン問題、経路探索といったおなじみの例題だけでなく、線形探索や二分探索といった定番の探索アルゴリズムを使ってDNAを探し出したり、遺伝的アルゴリズムを使って覆面算を解く、敵対探索を使って三目並べを解くなど、ユニークな例題を通じて、コンピュータサイエンスの知識を広げます。Python 3.7対応。 日本語版へのまえがき 謝 辞 はじめに 1章 簡単な問題 1.1 フィボナッチ数列 ［問題1 フィボナッチ数列］ 1.1.1 最初の再帰解 1.1.2 基底部を用意する 1.1.3 メモ化で救う 1.1.4 自
PythonによるAIプログラミング入門
近年ディープラーニングが爆発的人気となっています。しかし、人工知能の手法はディープラーニングに限りません。過去のAIブームの単純なニューラルネットや論理プログラミングもあれば、遺伝的アルゴリズム、自然言語処理、音声信号処理や、画像からの動物体検出、分類問題、回帰問題、連続データ解析、強化学習といった、古典的なデータ解析や機械学習の手法もあります。これらはディープラーニングを始める前に身につけておくべき基礎技術です。「鶏を割くに焉んぞ牛刀を用いん」の諺のように、読者がデータ収集や計算コストがかかるディープラーニングの他にも適材適所の手法を選択できるよう、本書ではさまざまな人工知能の関連分野を扱いながら、Pythonでよく使われるライブラリの基本的な使い方を解説します。 訳者まえがき まえがき 1章 人工知能の概要 1.1 人工知能とは？ 1.2 なぜAIを学ぶ必要があるのか？ 1.3 AIの
ゼロから作るDeep Learning ❷
コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。第2弾の本書では、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑みます。word2vecやRNN（リカレントニューラルネットワーク）、LSTMやGRU、seq2seqやAttention……ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスターできます。前作同様、やさしい言葉で分かりやすくをモットーに、高度に見える技術の裏側をじっくり説明し、実際に作ることで理解を深めます。最後までコンセプトは変わらない。ゼロから作る！ 関連ファイル サンプルコード 学習済みの重みファイル（6章、7章） 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷し
Pythonによるデータ分析入門 第2版
NumPy、SciPy、pandas、Matplotlib、Jupyterをはじめ、高機能で使いやすい数学・科学計算用ライブラリが充実しているPythonは、科学計算、統計解析、機械学習のみならず、金融や経済分野でも広く利用されています。本書はPythonの代表的なデータ分析ツール、pandasの開発者Wes McKinneyによる、データ分析を行うための基本を網羅しています。すべてのサンプルコードはダウンロード可能で、Jupyter Notebookで対話的に試し、実際に手を動かしながら知識を確実なものにすることが可能です。Python 3に対応した待望の改訂版です。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますの
実践 Deep Learning
2000年代にニューラルネットワークの研究が再び活発になりました。現在、ディープラーニングは近代的な機械学習の道を切り開いている非常に活発な研究領域となっています。Google、Microsoft、Facebookなどの企業では、社内のディープラーニングチームが急成長しています。しかし、多くの人にとってディープラーニングはまだまだとても複雑で困難な課題です。本書ではサンプルのPython 3プログラムと簡潔な説明を通してこの複雑な分野の主要な概念を紹介します。微積分、行列演算、Pythonの基礎があれば誰でも本書を始めることができます。 監訳者まえがき まえがき 1章 ニューラルネットワーク 1.1 知的な機械を作るということ 1.2 従来のプログラムの限界 1.3 機械学習のしくみ 1.4 ニューロン 1.5 線形パーセプトロンをニューロンとして表現する 1.6 フィードフォワードニュー
仕事ではじめる機械学習
ソフトウェアエンジニアの間でも一般的な言葉になった「機械学習」。本書では、その機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理します。 プロジェクトのはじめ方や、システム構成、学習のためのリソースの収集方法など、読者が「実際どうするの？」と気になるであろう点を中心にまとめています。上司に「人工知能でいい感じの成果を出してくれ」とあいまいな指示をされたとき、本書で学んだことが活きてくるに違いありません。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日をご確
Fluent Python
一歩先行くパイソニスタを目指す人のためのPython解説書。Pythonはシンプルです。使い方を覚えるのも簡単で生産性を短期間で高めることができます。しかしこれは、Pythonに備わっている豊富な機能のほんの一部しか使っていないということでもあります。本書では、とても有用なのにあまり使われていないPythonの特徴的な機能を活用し効果的で慣用的なPythonコードを書く方法について解説します。読者は、Pythonicな思考とコーディング手法を身につけ、コードをより短く、より速く、より読みやすくする方法を学べます。本書では、どうすれば熟練のPython 3プログラマーになれるのかを徹底的に追及します。 賞賛の声 監訳者まえがき まえがき 第Ⅰ部 プロローグ 1章 Pythonのデータモデル 1.1 Pythonicなトランプ 1.2 特殊メソッドの使用方法 1.2.1 数値型のエミュレーショ
Real World HTTP
TOPICS Web 発行年月日 2017年06月 PRINT LENGTH 360 ISBN 978-4-87311-804-8 FORMAT PDF EPUB 本書はHTTPに関する技術的な内容を一冊にまとめることを目的とした書籍です。HTTP/1.0、HTTP/1.1、HTTP/2と、HTTPが進化する道筋をたどりながら、ブラウザが内部で行っていること、サーバーとのやりとりの内容などについて、プロトコルの実例や実際の使用例などを交えながら紹介しています。 GoやJavaScriptによるコード例によって、単純なHTTPアクセス、フォームの送信、キャッシュやクッキーのコントロール、Keep-Alive、SSL/TLS、プロトコルアップグレード、サーバープッシュ、Server-Sent Events、WebSocketなどの動作を理解します。 これからウェブに関係する開発をする人や、これ
退屈なことはPythonにやらせよう
関連ファイル サンプルコード（日本語版） サンプルコード（原著者） 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日をご確認の上、ご利用ください。 正誤表 訳者まえがき まえがき 第Ⅰ部 Pythonプログラミングの基礎 1章 Python入門 1.1 式をインタラクティブシェルに入力する 1.2 整数、浮動小数点数、文字列型 1.3 文字列の連結と複製 1.4 変数に値を格納する 1.4.1 代入文 1.4.2 変数名 1.5 最初のプログラム 1.6 プログラムを分析する 1.6.1 コメント 1.6.2 print()関数 1.6.3 input()関数
Pythonではじめる機械学習
Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikit-learnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。 関連ファイル サポートページ 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日
ゼロから作るDeep Learning
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れているのか？ なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？ といった“Why”に関する問題も取り上げます。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正
データ分析によるネットワークセキュリティ
データ分析手法を取り入れた新しいアプローチによるネットワークセキュリティ対策を、本書では紹介しています。従来の場当たり的な侵入検知やログファイル解析といった手法では、ネットワークのセキュリティを確保するのが不十分であるとの認識から、さまざまなデータを系統的に収集し多元的に分析した上で、適切な対策を講じようという、いままでにない視点で書かれています。ネットワークを監視し、分析し、その結果からネットワークセキュリティを強化、改善して、安全なネットワーク環境の実現を図るための基本的な知識を解説し、SiLK、R、Pythonによるスクリプトなどの役立つツールを紹介します。系統立ったセキュリティ手法を身に付けることにより、場当たり的ではなく、継続的かつ計画的なセキュリティ対策を取ることが可能となります。 目次 はじめに 第Ⅰ部 データ 1章 センサーと検出器：入門 1.1 配置：センサーの設置位置
Pythonからはじめる数学入門
Pythonは書きやすくて読みやすい、使うのが楽しいプログラミング言語です。本書では、学生や生徒、プログラミングの初心者が、数学の問題を具体的に解く楽しみをPythonを用いて体験します。方程式の解を求めたり、統計や確率を計算したり、放物線運動をプロットしたり、フラクタル図形を描いたり、フィボナッチ数と黄金比の関係を探ったりします。同時に、matplotlibとSymPyの使い方も学びます。数学とプログラミングの両方の知識と技術を身につけることができる、まさに一石二鳥の一冊です。 目次 日本語版まえがき 謝辞 はじめに 1章 数を扱う 1.1 基本数学演算 1.2 ラベル：名前に数を割り当てる 1.3 さまざまな種類の数 1.3.1 分数を扱う 1.3.2 複素数 1.4 ユーザ入力を受け取る 1.4.1 例外と不当入力の処理 1.4.2 分数と複素数を入力 1.5 数学を行うプログラムを
オライリー・ジャパン設立20周年記念、Ebookディスカウントキャンペーン
本キャンペーンは終了いたしました。ありがとうございました。 オライリー・ジャパンはこの2015年12月で設立20周年を迎えました。これまで支えていただいた読者の皆さまのおかげです。感謝の気持ちを込めて、期間限定でEbookのディスカウントキャンペーンを行います。対象となるのは以下の50タイトル、Ebook版のみで販売している書籍の全タイトル、いずれもEbook価格の40%オフで販売いたします。 Ebook Storeで対象のEbookをカートに入れて、ディスカウントコード「ORJ20YEAR」をプロモーションコードの欄に入力し、再計算をクリックしてコードを適用してください。このページ内のボタンをクリックした場合には自動的にコードが入力されます。 なお、コードの入れ忘れや重複注文等への対応は一切行いません。あらかじめご承知おきください。キャンペーンは、ただいま12月9日の15時より、明日10
サイバーセキュリティプログラミング
Pythonは情報セキュリティの世界では他よりも先んじているプログラミング言語です。本書ではPythonを使った情報セキュリティにおける攻撃手法について解説します。前半ではrawソケットやScapyライブラリなどネットワーク関連の内容を扱います。後半ではCOMをPythonから扱う方法やVolatilityフレームワークなどシステム関連のトピックを扱います。読者はコーディングを通じてサンプルPythonツールの拡張、外部ツールとの連携や自動化について学習することができます。攻撃者の意図や実践手法から防御方法を導き出すというアプローチは、今後すべての情報セキュリティ技術者にとって必須のテクニックになるでしょう。 サポートページ（サンプルコードや正誤表） 訳者まえがき 序文 まえがき 1章 Python環境のセットアップ 1.1 Kali Linuxのインストール 1.2 Wing IDE 2
CSS3開発者ガイド 第2版
世界的ベストセラー書“The Book of CSS3”待望の邦訳。本書では難解なCSS3仕様を平易な言葉で解説し、一般に広く使われているモダンなブラウザとCSS3で何ができるかを明らかにしながら数年先を見越した最先端のWebデザインを追求します。良いデザインの原則に焦点を当て、実践的なサンプルを豊富に使って解説しているので、読者は無理なくCSSのスキルを向上できます。ウェブ開発の中でスタイルを設計しながらどんなデザインにしてやろうかと考える開発者は必読。気絶するほど美しいリッチなウェブを作れるようになります。うまく魅せないCSSなんてCSSじゃない！ 目次 賞賛の声 はじめに まえがき 1章 CSS3入門 1.1 CSS3とは何か（どのようにしてこうなったか） 1.1.1 CSS3の歴史 1.1.2 CSS3はモジュール形式である 1.1.3 CSS3は存在しない 1.2 モジュールの標
データ匿名化手法
データがビジネスを駆動する現在、さらなるサービスの進化と利便性を推進するために、個人に関する情報は不可欠です。本書は、機微な個人情報を多く含むヘルスデータを題材に、プライバシー保護とデータ有用性という相反する命題をいかに満たすかについて、豊富な実例とともに解説する書籍です。リスクベースの非特定化方法論、横断的データ、縦断的イベントデータ、データリダクション、地理空間の集約、マスキングなどデータの匿名化に必要な事柄を網羅的に解説します。医療者はもちろん、個人のプライバシーを守りつつ、より洗練されたサービスを提供したいエンジニア、データ技術者必携の一冊です。 監訳者まえがき まえがき 1章 イントロダクション 1.1 匿名化すべきか、せざるべきか 1.1.1 同意を得るか、匿名化するか 1.1.2 お金を節約する 1.1.3 人目に触れたくない 1.2 匿名化における2本の柱 1.2.1 マス
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