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
マイクロサービスアーキテクチャ
TOPICS Web 発行年月日 2016年02月 PRINT LENGTH 344 ISBN 978-4-87311-760-7 原書 Building Microservices FORMAT PDF EPUB マイクロサービスとは、ThoughtWorks社のマーチン・ファウラーとジェームス・ルイスが最初に提唱したソフトウェアアーキテクチャです。モノリシック（一枚岩）なアーキテクチャを、ビジネス機能に沿って複数の小さい「マイクロサービス」に分割し、それらを連携させるアーキテクチャにすることで、迅速なデプロイ、優れた回復性やスケーラビリティといった利点を実現しようとするものです。本書は、マイクロサービスとは何か、その長所と短所、定義と概念、設計思想、アーキテクトの役割から、分割、デプロイ、テスト、監視、セキュリティといった個別の技術までを、マイクロサービスを採用しているNetflixや
グラフデータベース
SNSの普及や相互依存性の高いデータの増加に伴い、従来型のリレーショナルデータモデルの処理効率の問題を解決するために登場し、近年使われるようになったのが、「グラフデータモデル」です。本書ではこのグラフデータモデルと、このモデルを使ったグラフデータベースについて、グラフデータベースの代表的な存在であるNeo4jを使って解説。Neo4jの中心的な開発者たちによる執筆のため信頼性が高く、また、実例も随所に織り込まれ実用性も高いものとなっています。内部アーキテクチャについてもていねいに書かれており、なぜリレーショナルデータモデルよりもグラフデータモデルの方がグラフ処理に適しているのかを理解できるでしょう。本書は、グラフデータモデルとグラフデータベースの特徴と使い方をまとめた優れた入門書です。 序 まえがき 1章 はじめに 1.1 グラフとは何か 1.2 グラフ領域の概要 1.2.1 グラフデータベ
マスタリングNginx
TOPICS 発行年月日 2013年10月 PRINT LENGTH 244 ISBN 978-4-87311-645-7 原書 Mastering Nginx FORMAT PDF EPUB NginxはC10K問題を解決するために開発された、高速かつ高性能なオープンソースのWebサーバです。Apacheに代わるWebサーバとして高負荷サイトを中心に急速にシェアを伸ばしてきています。Nginxの設定情報はインターネットを探せばある程度見つかりますが、断片的な情報が多く、全体像を把握することは簡単ではありません。本書はNginxの全体像を機能ごとに解説した徹底ガイドです。中級以上のシステムアドミニストレータおよびシステムエンジニアを対象に、豊富な設定例、ベストプラクティス、ディレクティブのリファレンス、トラブルシューティングを示しながらNginxの細部に迫ります。Nginxのさまざまな機能
O'Reilly Japan --『ウェブオペレーション―サイト運用管理の実践テクニック』
TOPICS Web 発行年月日 2011年05月 PRINT LENGTH 278 ISBN 978-4-87311-493-4 原書 Web Operations FORMAT PDF ウェブアプリケーションは、もはや生活の一部であり、さらに速く・安全で・世界中どこからでも・常に利用可能であることが求められるようになっています。これを構築・運用・保守の面から支えるのが「ウェブオペレーション」です。 本書は、ウェブオペレーションに携わるエキスパートたちの経験と知識を18本のエッセイにまとめたもの。Yahoo!でさまざまなサービスを立ち上げたエンジニア、ソーシャルゲームの大手Zyngaのストレージマネージャ、Ganglia・Chef・Maatkitといったツールの開発者などが、インフラとアプリケーションのメトリクス・機能低下の人的要因・アジャイルインフラストラクチャ・NoSQL・継続的デプ
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