ハイパーモダン（hypermodern）という言葉は20世紀初頭を代表するチェスプレーヤーたちが考案した、当時モダンであると考えられていたオープニング戦略を超える斬新な戦略に由来するものです。本書はPythonを使った開発におけるハイパーモダンな戦略を提示します。Poetry、Nox、pytest、Ruff、uv、Ryeといった新しいツールを活用して、ワークフローをさらに効率化し、堅牢かつ信頼性の高いプロジェクトにする手法を紹介します。ハイパーモダンな戦略を通じて、開発において本当に重要なことを学べる1冊です。 訳者まえがき はじめに Ⅰ部　インストールと環境 1章　Pythonのインストール 1.1　複数のPythonのバージョンをサポートする 1.2　Pythonインタプリタを探す 1.3　WindowsにPythonをインストールする 1.4　Windows用Python 1.5　m

本書は、Scratchを使っている小学校高学年くらいの年齢から読める、機械学習入門です。Scratchの拡張機能を使い、画像認識や音声認識、姿勢検出、文章生成を利用したプログラムを作りながら、機械学習の仕組みを楽しく学ぶことができます。Pythonなどのテキストプログラミング言語や、難しい数学の知識は必要ありません。作りながら学ぶことで、実際の世の中で機械学習がどのように生かされているかを想像し、自分でも機械学習を使った仕組みを考えられる力を養います。プログラミングの楽しさを覚えはじめた子どもたちの次のステップとしてもぴったりの一冊です。 はじめに この本について 序章　10分で体験できる機械学習 ImageClassifier2Scratchで画像認識を体験してみよう 1章　［画像認識編］ジャンケンゲームを作ろう 1-1　ML2Scratchの準備をする 1-2　ML2Scratchで画

本書はPythonの機能を十分に活用するためのリファレンスです。チュートリアルとしての「Pythonを使ってみる」、型アノテーションや文字列といった「Python言語と組み込み機能」、ファイルやテキスト、時間の操作、数値処理などをまとめた「Pythonの標準ライブラリと拡張モジュール」、HTTPの処理や構造化テキストを学ぶ「ネットワークとWebプログラミング」、バージョン移行などに関する「拡張、配布、バージョンのアップグレードと移行」という5部構成となっています。Pythonを本格的に学びたい人から、さらなるスキルアップを目指したい人まで、Pythonを最大限に活用するための有益な情報がぎっちり詰まった1冊です。Python 3.11対応。 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

Rの神様、R関連のベストセラーの著者、気鋭の女性統計学者3人による、Rプログラミングを通してデータサイエンスの理解と知識を深めるための一冊。Rの機能と威力を熟知し、統計学と教育のプロフェッショナルでもある著者たちが、データサイエンスに必要なプロセス（インポート、整理、変換、可視化、モデル、コミュニケーション、プログラミング）を明確に定義し、それぞれ順を追ってていねいに説明。既存の入門書とは一線を画す一冊です。 はじめに Ⅰ部　全体像 1章　データ可視化 1.1　はじめに 1.1.1　準備するもの 1.2　第1ステップ 1.2.1　penguinsデータフレーム 1.2.2　最終的な目標 1.2.3　ggplotを組み立てる 1.2.4　装飾（エステティック）とレイヤの追加 1.3　ggplot2の呼び出し 1.4　分布の可視化 1.4.1　カテゴリ変数 1.4.2　数値変数 1.5　関係の

データエンジニアリングとは、組織内外で日々生成されるデータを蓄積し分析するためのデータシステムを構築し維持管理することであり、急速に注目を集めている分野です。近年ではデータエンジニアリングを支えるツールやクラウドサービスが成熟し、組織へのデータ利活用の導入は容易になりましたが、明確な指針のないままデータシステムの構築を進めると費用と時間を無駄に費やすことになります。本書は「データエンジニアリングライフサイクル」を軸にデータシステムの要件を整理することで、組織の「データ成熟度」に応じたデータシステム構築の指針を与えます。またデータエンジニアの立ち位置を明確にし、組織内でデータエンジニアが果たすべき役割を示します。 まえがき Ⅰ部　データエンジニアリングの基礎と構成要素 1章　データエンジニアリング概説 1.1　データエンジニアリングとは何か 1.1.1　データエンジニアリングの定義 1.1.

Pythonのデータサイエンス用のツールを使いこなすための実用的な情報が詰め込まれたリファレンスの待望の改訂版です。IPythonとJupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを利用し、データの操作、可視化、行列計算、時系列解析、統計分析、機械学習、データモデルの構築、複雑な科学計算まで、幅広いトピックをカバー。それぞれのトピックについて、押さえておくべき基本、tips、便利なコマンドなどを紹介します。Pythonでデータ処理を行う人にとってはいつも手元に置いておきたい「使える」一冊です。 『Python Data Science Handbook, Second Edition』への称賛 訳者まえがき はじめに Ⅰ部　Jupyter：Pythonより優れたPython 1章　IPython、Jupyter入門 1.1　IPythonシェルの起動

『機械学習システムデザイン ―実運用レベルのアプリケーションを実現する継続的反復プロセス』 Chip Huyen　著、江川 崇、平山 順一　訳 2023年9月1日発売予定 408ページ ISBN978-4-8144-0040-9 定価4,840円（税込） ビジネスとしての機械学習システムの設計や運用についての解説書。本書では、機械学習の最前線で活躍する著者の豊富な経験と知識に基づき、エンド・ツー・エンドの機械学習システムを設計・構築するための基本原則を明らかにします。訓練データの処理方法、特徴の使い方、モデルを再訓練する頻度、監視すべき項目……このような設計上の決定がシステム全体の目的達成にどのように寄与するのかを、実際のケーススタディを通じて理解します。機械学習プロジェクトを成功に導く上で必要な信頼性、拡張性、保守性、およびビジネス要件の変化への適応性を備えた機械学習システムを設計する包

『Pythonによるデータ分析入門 第3版 ―pandas、NumPy、Jupyterを使ったデータ処理』 Wes McKinney　著、瀬戸山 雅人、小林 儀匡　訳 2023年8月12日発売予定 624ページ（予定） ISBN978-4-8144-0019-5 定価4,400円（税込） 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

機械学習モデルを使用して画像に関するさまざまな課題を解くための実践的な解説書。コンピュータビジョンは機械学習で最も注目度の高い分野のひとつです。本書では、機械学習エンジニアやデータサイエンティストを対象に、コンピュータビジョンに関連する機械学習の手法、アーキテクチャ、課題、運用などを網羅的に解説します。読者は、分類、物体検出、セグメンテーション、異常検知、画像生成、キャプション生成といった画像関連の問題を、機械学習で解決する方法を学びます。また、データセットの作成、前処理、モデルの設計、学習、評価、デプロイ、監視といった標準的な機械学習の運用からMLOpsまで同時にマスターできます。日本語版では、コンピュータビジョン領域でのトランスフォーマーモデルの活用や画像生成の新潮流である拡散モデルについてまとめた特別コラムを追加で収録しました。 賞賛の声 監訳者まえがき まえがき 1章　コンピュータ

『コンピュータビジョンのための実践機械学習 ―モデルアーキテクチャからMLOpsまで』 Valliappa Lakshmanan、Martin Gorner、Ryan Gillard　著、大山 匠　監訳、松田 晃一　訳 2023年7月19日発売予定 512ページ（予定） ISBN978-4-8144-0038-6 定価4,620円（税込） 機械学習モデルを使用して画像に関するさまざまな課題を解くための実践的な解説書。コンピュータビジョンは機械学習で最も注目度の高い分野のひとつです。本書では、機械学習エンジニアやデータサイエンティストを対象に、コンピュータビジョンに関連する機械学習の手法、アーキテクチャ、課題、運用などを網羅的に解説します。読者は、分類、物体検出、セグメンテーション、異常検知、画像生成、キャプション生成といった画像関連の問題を、機械学習で解決する方法を学びます。また、データセ

レーモン・クノーの『文体練習』から着想を得て執筆された本書は、1つの課題を異なるプログラミングスタイルで実装し、さまざまなスタイルの特性やスタイルが生まれた歴史的経緯などを解説します。本家の『文体練習』は、「バスの中で起きた諍いと、その張本人を後で目撃した」という内容を、公的文書風、宣伝風、業界用語風など、99の異なる文体で表現したものですが、本書は、「単語の出現頻度をカウントして多いものから出力する」という課題を、40のスタイルで実装しています。リソース制約が大きかった時代の方法から、オブジェクト指向、純粋関数型、リフレクション、並行処理、ニューラルネットワークまで幅広いスタイルを扱い、マルチパラダイム言語Pythonの威力と魅力を感じられる構成となっています。 訳者まえがき 第2版　まえがき 第1版　まえがき 序章 第Ⅰ部　歴史的スタイル 1章　古き良き時代：アセンブリ言語 2章　Fo

本書では、ディープラーニングの研究で受賞歴のある3人の著者が、アイデアを現実世界の人々が使用できるものに変換するプロセスをステップバイステップで丁寧に解説します。構築するのは、クラウド、モバイル、ブラウザ、エッジデバイス向けの実用的なディープラーニングアプリケーションです。一部の章ではその章で扱うトピックの専門家をゲスト執筆者に迎えてさまざまな手法を解説しているので、読者のニーズにマッチするアプリケーションがきっと見つかるでしょう。対象読者は、ディープラーニングの世界にこれから参入したいソフトウェアエンジニアやベテランのデータサイエンティストから、AIを搭載した独自のアプリを作りたいけれど何から始めればいいのかわからないホビーストまで。 賞賛の声 監訳者まえがき まえがき 1章　人工知能の概観 1.1　おわび 1.2　ここからが本当のイントロダクション 1.3　AIとは 1.3.1　きっか

Pythonはシンプルな構文で読みやすいプログラミング言語ですが、コードをロバストにする機能も備わっています。本書では、Python 3.5から導入された型ヒントを使って、ロバストなPythonコードを記述する方法にアプローチします。全4部構成のうち、Ⅰ部とⅡ部ではPythonにおける型ヒントの位置づけや組み込み型について基本的な事柄をしっかりおさえ、ユーザ定義型を使う方法、部分型、プロトコル、pydanticによる実行時型チェックなど、Pythonの型システムを最大限に活用する方法を詳しく説明します。Ⅲ部は依存関係や設計手法について、Ⅳ部はセーフティネットとして高度なテスト手法を扱います。本書の内容を理解すれば、クリーンで保守しやすいPythonコードが書けるようになります。 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

一歩先行くハイパフォーマンスなビジネスパーソンからの圧倒的な支持を獲得し、自作RPA本の草分けとして大ヒットしたベストセラー書の改訂版。劇的な「業務効率化」「コスト削減」「生産性向上」を達成するには、単純な繰り返し作業の自動化は必須です。本書ではWordやExcel、PDF文書の一括処理、Webサイトからのダウンロード、メールやSMSの送受信、画像処理、GUI操作といった日常業務でよく直面する面倒で退屈な作業を、Pythonと豊富なモジュールを使って自動化します。今回の改訂では、GmailやGoogleスプレッドシートの操作、Pythonと各種モジュールの最新版への対応、演習等を増補しています。日本語版では、PyInstallerによるEXEファイルの作成方法を巻末付録として収録しました。 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の基本 1.1　

「Hugging Face Transformers」を使った自然言語処理の解説書。2017年の登場以来、Transformerと呼ばれるアーキテクチャを使った大規模なモデルが急速に普及しています。本書では、Hugging Faceの開発者らが、「Hugging Face Transformers」を使って、これらの大規模モデルを学習しスケールする方法をわかりやすく紹介します。テキスト分類、固有表現認識、テキスト生成、要約、質問応答といったタスクだけでなく、蒸留、量子化、枝刈り、ONNX Runtimeといったモデルの高速化技術、ラベル付きデータが少ないときに使えるゼロショット学習や少数事例学習、その他、多言語転移やドメイン適応といった類書では扱っていない技術についても解説しています。 賞賛の声 序文 訳者まえがき まえがき 1章　入門Transformers 1.1　エンコーダ・デコーダ

本書は、1冊まるごとScratchだけでできる機械学習入門書『Scratchではじめる機械学習』のシリーズ姉妹編です。Scratchだけでできる、画像認識、音声認識、ポーズ推定を活用した楽しいプログラミング作品の作り方を紹介します。テキストプログラミング言語や複雑な数学の知識は必要ありません。micro:bitやサーボモーターを組み合わせた作品もあります。たくさんの作例に触れることで、自分でもオリジナルの機械学習を活用した仕組みや作品を考え、作れるようになることを目的としています。 ※2023年6月28日より、Scratchサイトのメニューバーなどの色が、青から紫に変更されました。それにともない、Stretch3のメニューまわりの色も変更されています。書籍内のスクリーンショットと、実際にサイトを開いたときの色が異なっていますが、書籍で紹介している使い方や手順などはそのままお使いいただけます

TensorFlow.jsの待望の入門書。TensorFlow.jsはGoogleが開発したオープンソースのJavaScriptライブラリです。JavaScriptで機械学習したければ選択肢はTensorFlow.jsだけと言っても過言ではありません。本書では、JavaScriptエンジニアやAIエキスパートを対象に、サンプルを使った実践的なアプローチでTensorFlow.jsの基礎から応用までを解説します。読者はウェブ開発者という立ち位置を変えずにJavaScriptとブラウザで学べます。JavaScriptでAIを活用しようと真剣に考えているエンジニアにお勧めです。 賞賛の声 序文 訳者まえがき まえがき 1章　AIは魔法 1.1　JavaScriptを用いたAIへの道 1.2　知能とは何か？ 1.3　AIの歴史 1.4　ニューラルネットワーク 1.5　今日のAI 1.6　なぜTen

『初めてのTensorFlow.js ―JavaScriptで学ぶ機械学習』 Gant Laborde　著、あんどうやすし　訳 2022年6月29日発売予定 368ページ（予定） ISBN978-4-87311-993-9 定価3,960円（税込） TensorFlow.jsの待望の入門書。TensorFlow.jsはGoogleが開発したオープンソースのJavaScriptライブラリです。JavaScriptで機械学習したければ選択肢はTensorFlow.jsだけと言っても過言ではありません。本書では、JavaScriptエンジニアやAIエキスパートを対象に、サンプルを使った実践的なアプローチでTensorFlow.jsの基礎から応用までを解説します。読者はウェブ開発者という立ち位置を変えずにJavaScriptとブラウザで学べます。JavaScriptでAIを活用しようと真剣に考えて

『動かして学ぶAI・機械学習の基礎 ―TensorFlowによるコンピュータビジョン、自然言語処理、時系列データの予測とデプロイ』 Laurence Moroney　著、菊池 彰　訳 2022年6月3日発売予定 384ページ（予定） ISBN978-4-87311-980-9 定価3,960円（税込） 人工知能研究の第一人者であるAndrew Ngとともに、TensorFlowの開発と普及に尽力し、Coursera教材を共同で作成したり、人気の高い講座をいくつも担当するなど、機械学習の教育に長年携わってきた著者による、とてもわかりやすい実践的な入門書です。AIや機械学習の初学者がゼロから学んでいけるように、コードをステップバイステップで解説し、Google Colabで実際に動かしながら理解を深める実践的なアプローチを取っています。Web、モバイル、クラウド、組み込み向けの豊富な具体例を通