Pythonによるデータ分析入門 第3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。pandas 2.0に対応した待望の改訂版です。 まえがき 1章 はじめに 1.1 はじめに 1.1.1 どういうデータを扱うのか 1.2 なぜPythonをデータ分析に使うのか 1.2.1 「糊（グルー）」としてのPython 1.2.2 「2つの言語」問題を解決す
紹介 ・私たちの頭の中では、ことばに対してどのような処理が行われているのだろうか？ ・頭の中で（いままさに）行われている処理は、コンピュータによって再現できるのだろうか？ これらの問いに、ことばの意味を計算する2つのアプローチ（計算言語学と統計的言語処理）から挑む！ 【言語処理学会前会長 乾健太郎先生推薦！】 本書は、ChatGPTで周知となった「ことばのテクノロジー」としての自然言語処理と、哲学・数学・論理学から「ことばをサイエンスする」計算言語学との架け橋となる教科書である。 どちらの世界も知り尽くした第一線の若手研究者が基礎から最先端までを妥協なしに書き上げた。 骨太だが、豊富な例とかみ砕いた説明が読者の背中を押してくれる。 生成AIを作る人使う人はもちろん、「ことばを数学する」と聞いて心がざわつくようなすべての人に届けたい。 【主な内容】 第1部 ことばの意味を計算するには 第1章
[翻訳]デジタルネイチャーに向けて：オブジェクト指向記述の普遍的相互作用のためのLLMMにおけるチューリングマシンオブジェクトと言語オブジェクト間のギャップの橋渡し｜株式会社ガラパゴス
落合陽一准教授が主宰するデジタルネイチャー研究室から発表された最新論文を翻訳！ポイントだけ読み進めるとサクッと把握できます。 こちらの翻訳です 本書は抄訳であり内容の正確性を保証するものではありません。正確な内容に関しては原文を参照ください。 脚注、参考文献、Appendixなどは本文をご覧ください。 概要【POINT1】大規模言語モデルとプログラミング言語の対応関係を確立する新しい方法を提案しています。 【POINT2】デジタルと物理の世界をシームレスに結び、現実世界の認識と計算プロセスを橋渡しすることを目指します。 【POINT3】デジタルツインのコンセプトを進化させ、デジタルネイチャーの実現に貢献できる手法を開発しました。 図1：本研究の動機本研究では、プログラマが直面する、多様なオブジェクトの相互作用を記述するための包括的なクラスを手作業で生成するという課題に取り組むものである。ロ
![[翻訳]デジタルネイチャーに向けて：オブジェクト指向記述の普遍的相互作用のためのLLMMにおけるチューリングマシンオブジェクトと言語オブジェクト間のギャップの橋渡し｜株式会社ガラパゴス](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9dfe0a093d3e24785ab7f82858c58eb4af86ad7c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fassets.st-note.com%2Fproduction%2Fuploads%2Fimages%2F102818409%2Frectangle_large_type_2_85cfb325a33bbdd99bdb540d3f1980d8.jpeg%3Ffit%3Dbounds%26quality%3D85%26width%3D1280)
2020年11月13日紙版発売 2020年11月13日電子版発売 Magnus Lie Hetland 著，辻真吾 監訳，塩井宏亮 訳 B5変形判／448ページ 定価3,828円（本体3,480円＋税10%） ISBN 978-4-297-11686-6 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 本書（原題：Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language）はアルゴリズムの分析と設計方法について，Pythonを使って説明します。古典的なアルゴリズムに焦点
テキスト生成 AI 利活用におけるリスクへの対策ガイ ドブック（α版） 2024（令和 6）年 5 月 30 日 デジタル庁 〔ドキュメントの位置付け〕 参考資料。今後、デジタル社会推進標準ガイドラインへの編入を検討予定 〔キーワード〕 テキスト生成 AI、生成 AI、サービス開発者、サービス提供者 〔概要〕 テキスト生成 AI を利活用し、行政サービスや職員業務の改善の重要度が高まる中、リ スクを特定し、そのリスクを受容できるレベルまでに軽減する対応もまた重要になってい る。テキスト生成 AI に関連するリスクは多岐にわたるが、その多くはテキスト生成 AI 固有 でない AI システム全般に共通するものである。そこで、本文書では政府情報システムを対 象に、テキスト生成 AI 固有と見られるリスクに焦点をあて、留意点を紹介する。現段階 （2024 年 5 月現在）では、実践的なフレームワー
2024年11月9日紙版発売 2024年11月9日電子版発売 西見公宏，吉田真吾，大嶋勇樹 著 B5変形判／496ページ 定価3,960円（本体3,600円＋税10%） ISBN 978-4-297-14530-9 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle 楽天kobo honto この本の概要 本書では，OpenAIによるAIサービスを利用するためのOpenAI API，オープンソースのLLMアプリ開発ライブラリLangChain を使って，LLM（大規模言語モデル）を活用したRAG（検索拡張生成）アプリケーション，そしてAIエージェントシステムを開発するための実践的な知識を基礎からわかりやすく解説します。 OpenAI のチャットAPI，プロンプトエン
1. KL-divergenceとは? 1.1 定義 1.2 基本的な性質 1.3 KL-divergenceは距離なのか？ 2. 諸量との関係 2.1 KL-divergenceと相互情報量 2.2 KL-divergenceと対数尤度比 2.3 KL-divergenceとFisher情報量 3. 参考書籍 !! お知らせ（2020.06.10） * こちらの記事の英語版を公開しました．よければご覧ください． Here is the english translation of this post. Please check it if you want. 1. KL-divergenceとは? 統計学や情報理論をはじめとした広い分野で、KL-divergence*1はたびたび登場します。KL-divergenceは、「尤度比（尤もらしさを比較する尺度）を log 変換し（乗算操作を線
映画を中心とした録音に関するコラムを不定期に掲載していきます。 筆者も順不同に変わっていきます。 クリックすると各コラムに飛びます 1.録音部について 2.映画の音関係の仕事の種類 3.Dialogue editでの環境 4.シグナルとノイズ 5.Pre Fader & Post Fader 6.録音部としての映画のワークフロー 7.My Sound Cart 8.Time Code Sync 9.撮影現場で使用されるMicrophone 10.録音助手の現場バッグ 11.音響効果の仕事 12.ハリウッドゴムの作り方 13.現場で使う代表的な音声コネクター 14.撮影現場の録音部用語 15.iPad/iPhoneでのSound Report 16.iPadでの台本 17.録音データのバックアップ方法 18.録音部として便利なアプリ 19.モニターの音量 20.リバーブとIR 21.Dant
【感想】『ドメイン駆動設計入門 ボトムアップでわかる！ドメイン駆動設計の基本』：挫折せずDDD入門できる本【前編】 - Rのつく財団入り口
ドメイン駆動設計(DDD)に入門してみよう さてエンジニアリング界隈でも設計の話になるとクリーンアーキテクチャと並んでよく話題に上がるドメイン駆動設計。『エリック・エヴァンスのドメイン駆動設計』という原典があるのですが難しすぎる、挫折したという声をよく聞きます。何を隠そう僕もむかーし電子書籍のセールか何かで買ったままKindleの奥に眠っていました。 2020年に出た本書がボトムアップでわかりやすく説明してくれている！と評判も高いのでこちらで改めてDDD入門してみることにしました。 ドメイン駆動設計(DDD)に入門してみよう Chapter 1 ドメイン駆動設計とは Chapter 2 システム固有の値を表現する「値オブジェクト」 Chapter 3 ライフサイクルのあるオブジェクト「エンティティ」 Chapter 4 不自然さを解決する「ドメインサービス」 Chapter 5 データにま
コンピュータビジョンのための実践機械学習
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
紙書籍をお届けします（PDFがついてきます） PDFのみ必要な場合は、こちらからPDF単体を購入できます 通常はご注文から2～3営業日で発送します。 年末年始や大型連休など、1週間から10日程度、配送のお休みをいただく場合があります。詳しくはお知らせをご覧ください。 「情報検索」×「データサイエンス」×「全文検索エンジン」 打田智子・古澤智裕・大谷 純・加藤 遼・鈴木翔吾・河野晋策 共著 360ページ A5判 ISBN：978-4-908686-13-9 2022年5月2日 第1版第1刷 2022年10月31日 第1版第2刷 発行 2024年3月1日 第1版第3刷 発行 正誤表 書籍内のサンプルコード 大量のデータから必要な情報をすばやく見つけ出したい。その要求をコンピューターで叶えるための「検索システム」を実現するためには、「情報を見つけたい」という漠然とした要求をどうやって定式化すれば
【2023】海外旅行2週間分の全荷物・持ち物リストとパッキングのポイント【反省点追記】 - できるだけがんばらないひとりたび
2週間のアメリカ旅行にあたり、久しぶりなことと、長丁場になることから、荷物の中身はかなり考えてパッキングをしました。 全ての持ち物リストと、パッキングのポイントをまとめます。 帰ってきたら、あらためて反省点を追記予定。 →2023.7.4 反省点追記しました。 基本的なポイント スーツケースは機内持ち込みサイズ 天気をよく調べて、重ね着できるように ホテルの備品をよく調べて、不要なものは持っていかない 機内持ち込みサイズのキャリーバッグと、その中身 イノベーターのソフトキャリー 着替え 重ね着を意識する 下着は「薄さ」を意識する 洗濯アイテム 靴 アメニティ パソコン 防犯対策 機内快適グッズ 荷物が増えた時用予備バッグ そのほか、海外で意外と買うのが面倒なもの 身の回りの品 ノースフェイスのグラムデイパック カメラ ガーミン Instinct 充電コード・モバイルバッテリー ガイドブック
ゼロからのOS自作入門|マイナビブックス
備考 内田 公太（うちだ こうた、uchan） 小学生の頃にPICマイコンのアセンブリ言語に出会い、プログラマの道に進む。高校時代は『30日でできる！ OS自作入門』（川合秀実、2006年）の校正を手伝う。東京工業大学の計算工学専攻を卒業後、サイボウズ株式会社でインフラ系のプログラミングに従事したり、東京工業大学でソフトウェア系の授業を担当したりしていた。2017年から2020年にかけて、セキュリティ・キャンプ全国大会でOS開発系のゼミを受け持った。2020年にサイボウズ・ラボ株式会社へ転籍し、OSや言語処理系の研究開発をしている。著書に『自作エミュレータで学ぶx86アーキテクチャ』（マイナビ出版、2015年）がある。 目次 はじめに 対象読者 第0章 OSって個人で作れるの？ 0.1 OSの作り方 0.2 そもそもOSって何？ 0.3 OS自作の手順 0.4 OS自作の楽しみ方 0.5
今から使う文字の定義をしていきます。 m ・・・ケースの数です。上記のデータセットでは8 x ・・・土地の面積です。xi で、i番目の土地の面積を表します。x2 = 1416 y ・・・土地の価格です。yiで、i番目の土地の価格を表します。y4 = 178 h・・・仮説(hypothesis)を意味する略語です。 4-2 仮説の表現方法を決める 仮説hを表現する表現式を作ります。それがこちら。 hθ(x) = θ0 + θ1x ちなみにこれは、一見難しそうですが、中学生でやる一次関数の式、Y = B + AX と酷似しているのがわかるでしょうか。一次関数は、下のようなグラフですから b → θ0 a → θ1 となっているだけだとわかります。 そしてhθ(x)が、直線を示しています。 一番詰まりやすいところですから、ここだけは暗記して欲しいです。 5 コスト関数(目的関数) 5-1 そもそ
動かして学ぶ量子コンピュータプログラミング
独自のシミュレータQCEngineを使ってJavaScriptで書かれたサンプルプログラムをブラウザ上で動かし、量子コンピュータでのプログラミングに必要な知識やスキルを学ぶことができます。量子コンピューティングの基礎とその可能性に関する直感的理解が容易になるよう、豊富な例と図を用いて説明します。前半では、単一キュビットに対する基本的な量子演算、多重キュビット演算、複合演算（量子プリミティブ）、基本的な量子アプリケーション、後半では、探索問題、画像処理、暗号問題、機械学習への応用について解説しており、本書だけで基礎から実践的な応用技術までを一気に習得できます。これから学習を始める技術者、研究者を中心に、新しい研究分野やビジネスで量子コンピュータを利用したいと考える方がプログラミングの「感覚」を養うのに役立つ、ユニークなガイドブックです。 まえがき 1章 はじめに 1.1 基礎知識 1.2 Q
オーロラと低緯度オーロラの解説
オーロラと低緯度オーロラの解説 塩川和夫（名古屋大学宇宙地球環境研究所） 目次 １．オーロラの解説 １．１．オーロラはどうして光るの？ １．２．オーロラにはどうしていろいろな色があるの？ １．３．オーロラの高さはどれくらい？ １．４．オーロラの高さと色の関係は？ １．５．オーロラを光らせる降り込み電子はどこから来るの？ ２．低緯度オーロラの解説 ２．１．低緯度オーロラってなに？ ２．２．なぜ日本のような低緯度でもオーロラが見えるの？ ２．３．赤い低緯度オーロラはどうしてできるの？ ２．３．１．ＳＡＲアーク ２．３．２．Ｂｒｏａｄｂａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｓ ２．４．低緯度オーロラを観測する機械 １．オーロラの解説 １．１．オーロラはどうして光るの？ オーロラで光っているのは大気（空気）です。ではなぜ空気が光るか、と言うと、宇宙からやってきたプラズマと呼ばれる電子や陽子（おもに電子）が空気に
2024年11月5日紙版発売 2024年11月5日電子版発売 斎藤友樹 著 B5変形判／368ページ 定価3,300円（本体3,000円＋税10%） ISBN 978-4-297-14563-7 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle honto この本の概要 システムとデータの両面にスポットを当て，データ分析基盤の整備/運用/活用の指針をまとめた入門書。 データ分析の中心にある「データ分析基盤」を取り巻く環境は，大きく変わりました。機械学習/ディープラーニング，マーケティング，需給予測，不正検知を筆頭にデータ利用が多角化し，データ分析基盤に求められる役割も多様化が進んでいます。 本書では，データ分析基盤の「今」に焦点を合わせ，基本用語の整理から歴史，ク
こんにちは。自キ温泉ガイドのサリチル酸です。 先日書いたVIAはいいぞ！という記事に対応する設計者向けの記事です。 ※2020/10/06 レイヤー数変更手順の追加 はじめに VIA用ファームウェアの作成方法 DefaultキーマップをコピーしてVIA用のキーマップを作成する viaフォルダのrules.mkにVIA_ENABLEを設定する keymap.cで定義するレイヤーの数を整理しておく VID、PIDを～～する 付加的な機能を整理する コンパイルしてファイルエラーをチェックする キーボードに書き込む KLEでキーレイアウトを作成する Top Legendにキーマトリクスに対応する番号を入力する Key Colorを入力する 異なるレイアウトの部分をBottom Legendに入力する VIAに読み込ませるjsonファイルを作成する ローカルにjsonファイルを作成する フォーマット
TypeScriptの型レベルプログラミングで数独を解く
これは、FORCIA Advent Calendar 2021の21日目の記事です。 こんにちは。第二旅行プラットフォーム部エンジニアの浦上です。アドベントカレンダーの枠を取ってみたはいいものの特にネタが思いつかずフォルシアの過去のアドベントカレンダーを遡っていたところこのような記事を見つけました。 プログラミング言語ではなく、フォルシアの高速検索の鍵を握るSQLで数独を解く なるほど、アドベントカレンダーというのはCやPythonのような『普通の』プログラミング言語以外で数独を解けばよいのですね。 ということでこの記事ではTypeScriptの『型』だけを用いて数独を解いていこうと思います。 盤面の表し方 まずは、数独の問題を表現する型を作りましょう。 扱いやすいように、以下のルールで扱うことにしました。 埋まっているマスは1から9の数値リテラル型で表す。 空きマスは数値リテラル型0で表
イヤホンやヘッドホンを買う時によく目にする「3.5mm」「ステレオミニプラグ」「3極」という単語。よくよく見ると2極や4極もあるし、3.5mmじゃないものもある。自分が使用しているデバイスに対応していない場合があるので、イヤホンの購入時には確認が必要だ。今回はこの「イヤホンのプラグ」について紹介していこう。 基本用語を解説！ イヤホンプラグやステレオミニプラグとは何か イヤホンプラグやステレオミニプラグとは、イヤホンのケーブル先端にある金属部分のことだ。プラグを差し込む穴はジャックと呼ぶ。 イヤホンプラグはフォーンプラグと呼ぶことも イヤホンプラグは正式名称をフォーンプラグという。電話交換機に使われたことからこう呼ばれている。対して、ジャックをフォーンジャックと呼ぶこともある。 ステレオミニジャックとイヤホンジャックの違いは？ ステレオミニジャックはステレオミニプラグを挿し込むジャック部分
IT Text 自然言語処理の基礎 | Ohmsha
第1章 自然言語処理の概要 第2章 自然言語処理のための機械学習の基礎 第3章 単語ベクトル表現 第4章 系列に対するニューラルネットワーク 第5章 言語モデル・系列変換モデル 第6章 Transformer 第7章 事前学習済みモデルと転移学習 第8章 系列ラベリング 第9章 構文解析 第10章 意味解析 第11章 応用タスク・まとめ 演習問題略解 参考文献 第1章 自然言語処理の概要 1.1 自然言語処理の応用 1.2 コーパスと自然言語処理 1. さまざまなコーパス 2. 品詞の注釈付けの例 3. コーパスに対する統計的な分析 1.3 自然言語処理の難しさ 1. 形態素解析 2. 構文解析 3. 意味解析 演習問題 第2章 自然言語処理のための機械学習の基礎 2.1 機械学習とは 2.2 教師あり学習 2.3 特徴量表現 2.4 パーセプトロン 2.5 ロジスティック回帰 1. ロジ
スモールデータ解析と機械学習 | Ohmsha
第1章 スモールデータとは 1.1 ビッグデータからスモールデータへ 1.2 スモールデータ解析の特徴 1.3 本書の構成 第2章 相関関係と主成分分析 2.1 データの前処理 2.2 共分散と相関関係 2.3 相関関係≠因果関係 2.4 多変数間の相関関係 2.5 主成分分析（PCA）とは 2.6 データの特徴 2.7 第1主成分の導出 2.8 第r主成分の導出 2.9 PCAの数値例 2.10 主成分数の決定 2.11 PCAの行列表現 2.12 PCAと特異値分解 第3章 回帰分析と最小二乗法 3.1 回帰分析とは 3.2 最小二乗法 3.3 回帰係数と相関係数 3.4 最小二乗法の幾何学的意味 3.5 ガウス-マルコフの定理 3.6 最尤法と最小二乗法 3.7 多重共線性の問題 3.8 サンプル数が入力変数の数よりも少ない場合 3.9 擬似逆行列を用いる方法 3.10 主成分回帰（
プロフェッショナルIPv6 第2版
PDF付きの紙書籍です。ユーザー登録いただくと、マイ本棚からEPUBも取得可能です 電子書籍のみ購入はこちら 無償版PDFおよび著者直接支援版PDFはこちら（外部のサイトに移動します） 紙書籍は通常、ご注文から2～3営業日で発送します 年末年始や大型連休など、1週間から10日程度、配送のお休みをいただく場合があります。詳しくはお知らせをご覧ください IPv6対応が気になるすべてのITエンジニアのための改訂版 小川晃通 著 492ページ B5判 ISBN：978-4-908686-11-5 電子書籍の形式：PDF（ユーザー登録でEPUBが取得可能） 2023年3月1日 第2版第2刷 発行 2018年7月20日 第1版第1刷 発行 2021年12月20日 第2版第1刷 発行 正誤情報 「IPv4なら何となく知っているし、アドレスが長くなるだけだから、いまさら500ページ近い本を読む必要はない」
積読を消化しようというテーマの、読書感想文連載 の3冊目です。 はじめに2022年12月キャリア入社の大村俊輔です。 Kaggle(競技データサイエンス)、AtCoder(競技プログラミング)等の趣味が高じてフューチャーに入社しました。このような背景の人がフューチャーに入社後、何が不足していると感じ、どのようにそれを埋めていこうとしているのか。といった目線でお読みいただければ幸いです。 本書を読んだ背景入社後最初に配属されたプロジェクトで、とあるデータからの予測タスクを任されました。私も一応Kaggle等のコンペの経験者なので、予測タスクの土地勘はあります。まずはデータをLightGBMに入れてベースラインを作り、その後でクロスバリデーション(CV)の結果を見ながら特徴量を追加したり、ニューラルネットワーク系のモデルを中心に試す感じでしょうか。 早速コンペの経験が活きそうです！ですが、受け
SQLポケットガイド 第4版
現場で重宝するSQLリファレンス。ソフトウェア開発の現場では、「SQLの構文をすぐに確認したい」「データベースによって異なるSQLの書き方を知りたい」「久しぶりにSQLを使うので簡単に復習したい」といったことがよくあります。本書では、仕事でSQLを利用しているプロの開発者を対象に、主要な5つのデータベース――MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、SQLite――で使われるSQLの構文およびデータベースの基本を簡潔に解説します。PythonやRからSQLを利用する方法も解説しているので、データアナリストやデータサイエンティストなど、開発者以外のSQLユーザーにも有用でしょう。 まえがき 1章 SQL速修講座 1.1 データベースとは何か？ 1.1.1 SQL 1.1.2 NoSQL 1.1.3 データベース管理システム（DBMS） 1.2 SQLクエリーとは何
●テキスト本体（PDF形式53ページ:1.34MB） 2022/06/10更新 （→ミラーサイトからDL）（→GitHubからDL） －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ (2020/03/12) 学校でプログラミングを教えています． 教育現場で使用するためのPySimpleGUIのテキストを作りました． Python用のGUIライブラリはたくさんありますが，PySimpleGUIはおそらく初心者に一番やさしいものだと思います． Tkinterがベースになっているのも安心感があります． このテキスト，まだ完成度が低い状態ですが，教育現場で使いならが内容を修正・アップデートしていきます． 無料で公開しますので，ご意見いただけたら嬉しいです． 誤った箇所を見つけられましたら是非ご一報くださいませ．直ちに修正いたします． （連絡先はテキスト裏表紙にあります） 紹介ページ テキスト中のサンプ
プログラミングのための数学
プログラマーが知っておきたい「数学」をPythonで学ぼう。本書では、プログラミングに必要となる数学：線形代数、微積分、機械学習の基礎を学び、実際のソフトウェア開発で活用できるPythonの主要ライブラリの使い方を習得します。実際のコーディングはJupyter Notebookを通して学びます。 関連サイト本書の関連ページが用意されています。 商品サイト内容紹介ソフトウェア開発において数学のスキルがますます重要になっています。時代をリードする企業はデータサイエンスや機械学習を取り入れ活用し、ゲーム開発、コンピューターグラフィックスやアニメーション、画像や信号処理、価格設定、株式市場分析など、数学の知識が多くのシーンで役立ちます。 本書では、プログラミングに必要となる数学：線形代数、微積分、機械学習の基礎を学び、実際のソフトウェア開発で活用できるPythonの主要ライブラリの使い方を習得しま
体中に風を集めて 巻きおこせ Tem・pe・st Tem・pe・st for dream. 前回の話。 osa030.hatenablog.com PS5で「Ultra HD Blue-ray」を再生したら、収録されているオーディオフォーマットが最新過ぎて我が家のTVとシアターバーではサラウンド再生できんかったので「“Tempest” 3Dオーディオ」ってやつで動画を再生してみた。 「“Tempest” 3Dオーディオ」とは PS5の｢”Tempest” 3Dオーディオ 技術｣は、非常に正確なオーディオポジショニングを実現できるように設計されており、あらゆる方向から音が聞こえてくるような感覚を味わうことができます。これにより、ゲームへの没入感はグッと深まります。 PS5™の｢超高速SSD｣と｢“Tempest” 3Dオーディオ技術｣が実現する未来のゲーム体験とは？ PS5™ゲーム開発者が語
サイトマップ
金子研究室ホームページサイトマップ． 金子研究室ホームページでは，約2000ページを公開している．ページは，データベース関連技術，データの扱い，インストール，設定，利用，プログラミング，サポートページ，連絡先，業績に分けて構成している．サイトマップでは，ホームページ内の全てのページについてのサイトマップを示している． 【サイト構成】 人工知能 データベース ３次元，地図 プログラミング 情報工学全般 インストール 連絡先，活動，その他 金子邦彦研究室 ▶ サイトマップ ▶ サイト内検索 ▶ アクセスログ（直近28日分）, Google Search Console ▶ まとめページ（目次） ▶ 人工知能，データサイエンス，データベース，３次元のまとめ ▶ Windows のまとめ ▶ Ubuntu の使い方 ▶ Python のまとめ（Google Colaboratory を含む） ▶
前置き 最近は距離関数の事をSDFと表現することが多く見られるようになりました。以後距離関数をSDFと呼んでいきます。SDFはsigned distance fanctionの略です。 何故、符号付にこだわるかについて軽く書きます。第一に負数が存在しないと法線計算で正しく法線が取れない。もう一点はブーリアン演算のSubtractionが正しく機能しない。Subtractionはmax(-d1,d2)とマイナス距離を必要とするからです。法線計算がちょっとおかしいは許容できてもブーリアン演算の方は許容できません。 SDFはlength()とdot()しか使わないで説明していきます。多少の例外はありますが、その度説明します。length()とdot()だけでSDFが出来るのは不思議でしょうがカラクリがあります。それがfold(折りたたみ)です。これを駆使してプリミティブを作っていきます。 今回説
【統計学?】『超文系人間のための 統計学トレーニング 「数学を読む力」が身につく25問』斎藤広達 : マインドマップ的読書感想文
超文系人間のための 統計学トレーニング 「数学を読む力」が身につく25問 (PHPビジネス新書) 【本の概要】◆今日ご紹介するのは、昨日ではなく、月中にお送りした未読本記事にて、注目を集めていた作品。 その時点でKindle化されていなかったので、保留にしていたところ、いつの間にかKindle版が出ていました。 アマゾンの内容紹介から一部引用。様々なデータ、会社の売上や目標、日々の家計から国家予算まで……我々の身近にあふれるさまざまな「数字」。その意味を正しく把握し、自分事として把握するためのスキルが「統計学」だ。 本書は数字に苦手意識のある文系ビジネスパーソンを対象に、問題形式で楽しみながら統計学が身につくトレーニングブック。使うのは基本「四則演算」のみ。身近なケースを元に、「どんなときに、どう統計学を使えばいいか」がわかる。 相変わらず中古価格が定価を大幅に超えていますから、「22％O
統計的因果推論の理論と実装 - 共立出版
本書は、統計的因果推論の理論（数理的メカニズム）と実装（Rによる数値解析）の両方を統一的にカバーしたものである。具体的には、ハーバード大学統計学科のDonald B. Rubinの提唱した潜在的結果変数の枠組みによる統計的因果推論を扱う。また、データの一部が観測されない場合の因果推論も扱っており、これは類書にはほとんどみられない本書の特徴である。 本書の数理的な理論解説は、できるだけ高校数学の範囲内で理解できるように工夫した。微積分や線形代数も、ほぼ登場しない。さらに、必要な数学的知識は、登場する箇所で解説を加えた。また、Rを使った数値計算により、数学が苦手な人にも統計的因果推論のメカニズムを理解してもらえるように工夫している。そして、数式とRコードとの対応関係をRの初心者も理解できるように、できるだけ1行ごとに完結するコードを書くよう心がけた。 さらに、Rを使って統計的因果推論の実証研究
※50000字以上あります。書いてみたら焦点がぼやけてる気がしたので、要約版をそのうち書きたいかも。多分、登場する哲学者は過去最多で入不二基義、永井均、青山拓央、谷口一平、飯盛元章、平井靖史（敬称略）です。群像劇みたいなのを狙ったけど、ちょっと欲張りすぎでした。これも２ヶ月以上かかって疲れた。 １ はじめに （1）二つの本 この文章は、入不二基義が関わった二つの本、『〈私〉の哲学をアップデートする』（以下、『アップデート』）と『リアリティの哲学』（以下、『リアリティ』）に関する文章だ。 いずれの本も入不二の単著ではないし、特に前者は、永井均の独在論に関する本である。だが、僕は入不二ファンだから、特に入不二に注目して読み、そして考えた。だから、この文章は、これまで何度か書いてきた、入不二の現実論についてのものであり、この文章には、ほぼ主役級で永井が登場し、他にも何人かの哲学者が登場するけれど
理数系ネタ、パソコン、フランス語の話が中心。 量子テレポーテーションや超弦理論の理解を目指して勉強を続けています！ 「入門 現代の量子力学 量子情報・量子測定を中心として：堀田 昌寛」（Kindle版）（正誤表） 内容紹介： 今世紀の標準！ 次世代を担う物理学徒に向けて、量子力学を根本的に再構成した。原理から本当に理解する15章。 「量子力学は20世紀前半には場の理論を含めて完成を見た。しかしその完成に至るまでの試行錯誤では、現在では間違っていることがわかっている物質波の解釈の仕方や、正確ではなかった不確定性関係の議論もなされていた。そこで本書では、そのような歴史的順序そのままの紆余曲折のある論理を辿らないことにした。一方で、線形的な状態空間やボルン則を用いた確率解釈やシュレディンガー方程式などを天下り的に公理とするスタイルもとらない。代わりに情報理論の観点からの最小限の実験事実に基づいた
No.354-1 （2021年11月17日） • AR（Augmented Reality：拡張現実）およびVR（Virtual Reality：仮想現実）は、あらゆる産業において成長が 見込まれており、また、次世代の情報伝達手段として、私たちの生活やコミュニケーションのあり方、さらには 人とシステムとの関係性に変革をもたらすと考えられている。 • その一方で、デバイスの性能面で多くの課題を有していることなどを背景として、一般消費者への普及は道半 ばである。今後は、さまざまな可能性を模索し、ユーザビリティを向上させていく必要がある。 • 日本企業としては、デバイスを構成する要素技術の開発や、人々が生活や経済活動を行うバーチャル空間 「メタバース」の構築などにおいて、独自の観点から世界に存在感を示していくことが期待される。 要旨 AR/VRを巡るプラットフォーム競争における日本企業の挑戦 産
2022年3月19日紙版発売 2022年3月16日電子版発売 きしだなおき，山本裕介，杉山貴章 著 B5変形判／512ページ 定価3,278円（本体2,980円＋税10%） ISBN 978-4-297-12685-8 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 本書では，プログラミングを仕事にしたい，エンジニアとして働きたい方，およびほかの言語で開発しているがJavaも使えるようになりたいという方を対象に，Javaでプログラミングができるようになるための解説をわかりやすく丁寧に行います。 Javaは，企業システムの構築を得意とするプログラミング言語で，銀行でお
『LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門』は、LangChain/LangGraphを日本語で学習したい人にとって必携の一冊 part1 - Qiita
『LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門』は、LangChain/LangGraphを日本語で学習したい人にとって必携の一冊 part1AgentOpenAIraglangchainlanggraph Amazon 技術評論社 タイトル: LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門 以降、「本書」と呼称します。 書評は二部構成です。 第一部の書評 OpenAIのチャットAPIとLangChainの基礎からRAGまで ここ 第二部の書評 AgenticなAIシステム と LangGraph 前置き LangGraphのお勉強してますアピールをしていると、ありがたいことに、著者の吉田さんから、ご恵贈いただきました。吉田さんと大嶋さん共著のChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門には大
オライリーから「仕事ではじめる機械学習 第2版」を出版しました | Democratizing Data
Table of Contents4/23に「仕事ではじめる機械学習 第2版」をtokorotenさんとhagino3000さんとともに出版しました。 電子版は、Kindleでは購入できない 1 のでぜひオライリー・ジャパンのサイトからDRMフリーのPDF、EPUBをご購入ください。 コードは今回はGitHubとGoogle Colaboratoryにあります。詳しくは、GitHubのレポジトリをご覧ください。 https://github.com/oreilly-japan/ml-at-work なお、第一版のコードは1st-editionタグにあります。 同人誌や初版のEbookが出た2017年から4年の歳月を経て、この度改訂版を出すこととなりました。 皆さまのおかげでAmazonの書籍ランキングでも、予約のタイミングなのに10位になったこともあったそうです。ありがたい限りです。 [2
M1 MacにRubyとRailsの環境構築してみた
M1 Mac上でRubyとRailsの開発環境構築やっていきます これはYouTube動画の資料です M1 MacにRubyとRailsの環境構築してみた https://youtu.be/z3pjRoHuhEc はじめに なるべく、プログラミング初学者向けにもわかりやすく解説していきます いっしょにやっていきましょう 2021年2月時点の情報です M2のMacが出る頃(いつ?)には 古い情報になってるはずなのでお気をつけください 自己紹介：オサミー ソフトウェアエンジニア。株式会社プレジニア代表取締役。 iPhoneアプリ開発歴10年。企画開発したiPhoneアプリ160万ダウンロード以上。 最近はiOS(Swift)アプリやフロントエンド(React, TypeScript)やってる。 動画(RubyとRails環境構築)の目次 理論編: Intel MacとM1 Macの違い 実践編
SENNHEISER創業75周年記念モデルのHD 25 Limited Editionが数量限定で発売。HD 25が世界中のスタジオで使われる理由｜DTMステーション
ドイツの音響機器メーカーSENNHEISER（ゼンハイザー）から、創業75周年を記念したアニバーサリーモデルのモニターヘッドホン、HD 25 Limited Editionが発売されました。ヨーロッパを中心に音楽の制作現場で愛用されているHD 25をベースに、1968年に発売された世界初の開放型ヘッドホンHD414を彷彿とさせる黄色のイヤーパッドを採用したスペシャルモデル。6月4日の発表とともに楽器店などでは予約が殺到し、入手しづらい状況になっているようです。 このベースとなったHD 25は、スタジオモニターのヘッドホンとして世界中で広く使われているもので、実際に使っている方も少なくないと思いますが、この機会に、なぜHD 25が世界中の制作現場で使われているのか、また同じスタジオモニターとして人気の高いソニーのMDR-CD900STと比較するとどんな特徴があるのか、さらにはHD 25の下位
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