Inkitt（インキット）はアマチュア作家が小説を投稿、公開できる無料プラットフォームを提供するスタートアップだ。同社はInkittに掲載された小説の「読者による読まれ方」をアルゴリズム分析し、「ヒットセラーになりそうな」小説を選択、別に運営する有料アプリ「Galatea（ガラテア）」で正式に公開するというシステムに乗せて刊行物を次々に世に問うている。また、ストーリー展開のABテストをして読者の反応をみる、といったAI編集機能も実装している。 「ハリー・ポッター」の刊行、出版社13社が断った つまりInkittは、読まれる小説の卵のデータを「読者から」収集、データ解析、選別したのち、有償で販売する、という、古い出版業界の度肝を抜くような新規のビジネスモデルで大成功している出版社なのだ。 同社のコミュニティにはこれまでに少なくとも、700万人の読者と30万人の作家が参加している。また、コロナ

評価指標の重要性 データ分析失敗事例集という書籍を読んで「評価指標って大事だな（小学生並みの感想）」と思ったので、個人的な覚え書きとしてメモ。 データ分析失敗事例集に加えて、ほぼ積読状態だった評価指標入門から、ポイントをまとめます。 評価指標とは何か？どうやって決めるか？ 一番大事な話として、そもそも（この記事では特に機械学習分野での）「評価指標とは何か？」「どうやって決めるか？」という大問題がありますが、私が語るのは恐れ多いので、本記事では省略します。 一番難しくて、重要だからこそ、簡単に説明できないのでこの記事を読んであらためて気になったら、最初に紹介したような本を読んでみると良いかもしれません。 評価指標の分類 機械学習は「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」と大きく3つに分けられるという話を聞いたことがある人は多いかもしれません。そのうち代表的な「教師あり学習」をさらに大きく

はじめに 2023/08/03発売の「データ分析失敗事例集 ―失敗から学び、成功を手にする―」を知り合いのご厚意により頂いたので、読んでみたところ非常に面白かったので、感想をブログにまとめようと思います。 www.kyoritsu-pub.co.jp 全編通していい意味で社会性フィルターが外れていて、これを出版することは非常な苦労があったと察します。著者に敬意を評して、本ブログでも特に配慮などはせずに感想を書いていこうと思います。(何か問題があったらコメント欄で教えてください。コメントは公開前に自分にメールが来るようになってます。) 本書の概要 本書ではデータ分析の失敗談を短編小説のように楽しむことができる。 技術的な話はあまりないが、一部の専門用語については基本的な理解があると読みやすい。 例えば、BERT, 傾向スコア, Redshift, Tydyverseと聞いて、どういうものでど

はじめに みなさん、プロンプトエンジニアという職業をご存知ですか？👀 ChatGPTを台頭に生成AIが流行してから出来たエンジニアの一種です。 有名な求人サイトでも、『プロンプトエンジニア』と検索すると検索が引っかかるぐらい今の時代に求められている職業です。 ネットでは年収4000万越えのプロンプトエンジニアがいると話題になりました。 今回の記事では、『プロンプトエンジニアになりたい人向け入門書』をまとめました！ プロンプトエンジニアになりたい プロンプトの精度を上げて、生成AIを有効活用したい こんな方には特におすすめしたい記事ですので、是非最後までご覧ください👍🏻 KindleUnlimited 今回紹介する技術書は全て無料で読むことが出来ます KindleUnlimitedを使うことで、これから紹介する本以外にも沢山の技術書を無料で何冊でも読むことが可能です🙌 200万冊以上

つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用 この本では、LangChain と Streamlit を用いて、ChatGPT APIを活用するAIアプリを開発していきます。つくりながら学ぶことを重視し、簡単なチャットアプリ開発から始めて、Embeddingを活用するアプリ開発まで、ステップバイステップで学べます。 AIアプリをローカル環境で開発した後は、WEB上にデプロイする方法も学びます。クラウドの知識もほぼ必要なく、ランニングコストも掛からない方法で行うため、ぜひ作ったアプリを公開することにチャレンジしてみましょう。 500円と設定していますが投げ銭用です。本文は全て無料で読めます。

●価格：2420円（税込）●ISBN：9784296201662●発行日：2023年03月06日●著者名：木田浩理、石原一志、佐藤祐規、神山貴弘、山田紘史、伊藤豪 著●発行元：日経BP●ページ数：288ページ●判型：A5 データ分析組織をつくった企業も、「なかなかビジネス成果につながらない」と悩んでいます。データ分析者とビジネス担当者がかみ合わず、一方は「なぜ分析結果を活用しないのか」と思い、もう一方は「そんなことは分かっている。分析してほしいことはそうではない」と思っているのです。このままでは、企業のデータ活用など進むはずがありません。 では、どうすればいいのでしょうか。その答えが本書のタイトルにある「ビジネストランスレーター」なのです。データ分析者とビジネス現場の間に立ち、ビジネス現場が抱えている課題を整理してデータ分析者に渡したり、逆に、データ分析者が出した分析結果をビジネス現場が正

(Image by wal_172619 from Pixabay) 去年で恒例の推薦書籍リストの更新は一旦終了したつもりだったんですが、記事を公開して以降に「これは新たにリスト入りさせないわけにはいかない！」という書籍が幾つも現れる事態になりましたので、前言撤回して今年も推薦書籍リストを公開しようと思います。 初級向け6冊 実務総論 データサイエンス総論 R・Pythonによるデータ分析プログラミング 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別15冊 回帰モデル PRML 機械学習の実践 Deep Learning / NN 統計的因果推論 ベイズ統計学 時系列分析 グラフ・ネットワーク分析 データ基盤 コメントや補足説明など 完全なる余談 初級向け6冊 今回は新たに加わったテキストがあります。 実務総論 AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出

昨今、大規模な言語モデルは企業がさまざまなサービスを提供する際に広く利用されつつある。既に幾つかの企業がこの技術を利用してデータ分析や自社サービスの提供を開始している。 「Microsoft Azure」（以下、Azure）は大規模なスケールアウトが可能なグローバルなパブリッククラウドであり、AI（人工知能）ソリューションを提供する企業がプラットフォームとして活用するケースも多い。Microsoftとしてもこれを活用して自社サービスやプロダクトにAI技術を取り込んでいる。 今回、MicrosoftがAzure OpenAI Serviceの一般提供を開始したことで、ChatGPTの言語モデル「GPT-3.5」やコード生成AI「Codex」、画像生成AI「DALL·E 2」といった最近話題のAIモデルへのアクセスを申請すれば、Azureでこれらを利用したアプリケーションが開発できるようになっ

「最近よく目にするが、それが何なのかはよく分からない」「流行っているようなので使い始めてみたものの使い方がイマイチよく分からない」という技術はないだろうか。技術と言っても、ここでは、最新のテクノロジー、アプリケーション、サービス、ビジネススキルと、幅広いものを指している。今回は、そのような、今こそチェックしておきたい技術について、すぐに分かる5冊を紹介する。 「メタバースでできる100のこと」 「メタバース」というものを、CMでも見かけるし我が社でもやっているようだ、という人は多いだろう。しかし、メタバースが何なのか、何ができるのかについて、すぐに説明できる人はまだ少ない。本書なら、そのような疑問にすぐに答えてくれる。 本書では、メタバースの実際がよく分かる。豊富な事例がページ狭しと紹介されており、メタバースを利用して行われていることや、起きている現象について、様々な分野から知ることができ

「買わない人＝未顧客」を理解する初めての教科書『“未”顧客理解 なぜ、「買ってくれる人＝顧客」しか見ないのか？』（2022年6月、日経BP発行）。経験豊富なマーケティングサイエンティストであるコレクシアの芹澤連氏が様々なエビデンスに基づいた未顧客理解の原理原則と、日々のマーケティング実務で実践できるフレームワークを、マンガと図表で詳しく解説した書籍です。本連載では「未顧客理解」のエッセンスをお届けします。（技術プロダクツユニットクロスメディア編集部） あなたが何か商売をしているとして、「商品を買う人」と「商品を買わない人」、どちらの話に耳を傾けますか。普通は「買う人」、つまり顧客の声を聞き、顧客のデータを分析すると思います。「買わない人のことを考えよう、買わない人を分析しよう」という商売人はあまりいません。 なぜ「買ってくれる人＝顧客」しか見ないのか？ 売り上げは「顧客数×購買頻度×平均単

(Image by ElasticComputeFarm from Pixabay) 今年も恒例の推薦書籍リストの季節がやって参りました。……なのですが、相変わらず続くCOVID-19の影響*1でデータ分析業界及び隣接分野の新刊書を読む機会が減ったままにつき、例年とほぼ同じラインナップになっている点、予めご容赦いただければと思います。 初級向け5冊 総論 R・Pythonによるデータ分析プログラミング 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別14冊 回帰モデル PRML 機械学習の実践 Deep Learning 統計的因果推論 ウェブ最適化 ベイズ統計 時系列分析 グラフ・ネットワーク分析 SQL コメントなど 初級向け5冊 初級向け書籍リストはあまり出入りがないのが通例ですが、今回も微妙に入れ替わりがあります。 総論 AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×

2021年も数多くのプログラミングやPythonを扱った素晴らしい書籍とたくさん出会いました. 私はリアルの本屋さんに行くのがとても好きで（ECの本屋さんも好きですが）, 技術書のコーナーには必ずと言っていいほど足を運ぶのですが, 年々「Python」というラベルが付いた棚の領域が広がっている気がします. プログラミング初心者でPythonからやりたいけど何から読めばいいのか🤔 実務に役立つような参考書籍ってどうやってみつければいいかわからない😇 よりビジネスに役立つ, 実践的な事例をしりたい💪🏻 という, 割とありそうなニーズにお応えすべく, 2022年いや, 今この瞬間に読んでおきたい・抑えておきたいPython関連書籍をまとめました！ 2011年頃からPythonを使って仕事をし始め, 今もエンジニアリングからコンサルティング, マネジメントをやっている私独自の視点で, オス

『機械学習デザインパターン ―データ準備、モデル構築、MLOpsの実践上の問題と解決』 Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn　著、鷲崎 弘宜、竹内 広宜、名取 直毅、吉岡 信和　訳 2021年10月19日発売予定 408ページ（予定） ISBN978-4-87311-956-4 定価4,180円（税込） 本書は、機械学習で繰り返し登場する課題を30のパターン（データ表現、問題表現、モデルの訓練、再現性、柔軟性、持続性、説明性、公平性などに関するもの）に分類し、それぞれについてベストプラクティスを提示・解説するデザインパターン集です。手を動かしながら機械学習を学びたい初心者の実践的な入門書としても、現場のデータサイエンティストのリファレンスとしても有用な内容となっています。Google Cloudのデータ分析&AI部門トップとして

PyTorch入門書の決定版が出ました！ 日経BP様より「最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング」を献本いただきました。筆者の赤石さんの書籍のレビューは「ディープラーニングの数学」「Python自然言語処理入門」「Pythonで儲かるAIをつくる」に続き4冊目です。 そうです、私は日経BPさんとも赤石さんともズブズブの関係です！でも、ズブズブである分を差し引いたとしても、この書籍は本当にわかりやすくて良い本です。 「これからPyTorchに入門する一人でも多くの人に読んで欲しい」と強く思ったので是非紹介させてください！ 最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング 作者:赤石 雅典日経BPAmazon 「最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング」がPyTorch入門にベストな理由 ここから、「最短コースでわかる PyTorch ＆深

DXコンサルタントの日淺と言います。 2019年からDX専門のコンサルティングファームを経営し、これまで30社以上の大小様々なDXプロジェクトを支援しています。 私が、2年前にDXコンサルティングファームを経営し始めたころは、「DXって何？」と言われることが多かったですが、今は、DXといえば、ビジネス用語として通じるように変化してきたことを実感しています。 現在、本年中の発刊を目指して、私自身も出版社と企画を進めています。 以前、「DXとはなにか？」という視点でもおすすめ本もまとめたので、こちらも合わせてご覧ください。 今回は、更にDX推進する方、プロジェクトを運営しなくては行けない方を対象に 「DXプロジェクトを進めるための本」を選んでみました。 この記事は、 DXプロジェクトの推進方法をどうしたら・・・？DXの最前線の現場ではなにが起こっているのか？ という方向けに書いていますが、 ぜ

2020年も多くの素晴らしい技術書がたくさん出ました. その中でも（昨今のトレンド・流行りも手伝ってか）Python本の多さ・充実度合いは目立つものがあります. （このエントリーを執筆した12/19時点で）Amazonの本カテゴリで「Python」と検索すると1,000件以上出てきます*1. これだと目的の本にたどり着くだけで疲れそうです. このエントリーでは, 主にPythonを学びたい・現在使っている方 手元の業務を効率化したり, RPAっぽいことをやりたい方 エンジニア・データサイエンティストとして業務や趣味・個人開発をされている方 を対象に, 今そして来年2021年に読んでおきたいPython関連書籍（と抑えておきたいサービス） をエンジニアでありデータサイエンティストである私独自の視点で紹介します*2. なおこのエントリーはこのブログで例年執筆している「Python本まとめ」の2

AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力=価値創出] 作者:大城 信晃(監修・著者),マスクド・アナライズ,伊藤 徹郎,小西 哲平,西原 成輝,油井 志郎,株式会社ししまろ発売日: 2020/12/21メディア: 単行本（ソフトカバー） 旧知どころか僕が7年前にこのブログを始めた頃からの友人でもある、てつろーさんこと伊藤徹郎さんからご恵贈いただいたのがこちらの一冊です。執筆陣にはてつろーさんのみならずデータ分析業界の著名人がズラリと並んでおり、これぞ豪華版といったところでしょうか。 執筆陣が豪華なだけあって、内容もまた素晴らしい充実ぶり。今年読んだデータ分析業界の新刊書の中でもトップクラスと言っても過言ではないと思います*1。記事タイトルにも大書しましたが、まさにこれこそが「全てのデータ分析者が読むべき仕事術大全」だと唸らされた次第です。 ということで、早速本書をレビューし

はじめに 2020/8/12に発売されたImpractical Python Projects: Playful Programming Activities to Make You Smarterの日本語訳書である、「実用的でないPythonプログラミング」をひょんな事から献本していただく事になった。（訳者が同僚である） 実用的でないPythonプログラミング: 楽しくコードを書いて賢くなろう! 作者:ヴォーン,リー発売日: 2020/08/12メディア: 単行本 ありがちなプログラミング初学者向けの本から1段上がった中級者向けの良い本だと感じたので、当ブログでたまにやっている筆者、訳者に媚びを売るシリーズの一貫として、感想を記す。 書籍の概要 「実用的でないPythonプログラミング」は、想定する中級レベルのアルゴリズムの問題を例に取り、Pythonでの美しいコードの書き方や、コンピュ

株式会社ミラセンシズと株式会社幻冬舎ルネッサンス新社は8月25日、出版書籍の校正・校閲業務の支援ツールとして、AIを活用した自動文章校正・校閲ソリューション「AI editor」の導入検証を開始したと発表した。 ＞＞ プレスリリース AIによる校正・校閲の自動化で生産性向上へ、幻冬舎AI editorは、最先端のAI・機械学習技術を活用した文章校正・校閲ソリューション。BERTをはじめとしたDeep Learning技術が組み込まれた、独自開発のテキスト解析エンジンによって文章校正・校閲にかかる時間短縮を実現する。具体的には、1万字の文章に対して表記揺れの有無を約3秒で検出可能だ。 これまで、幻冬舎ルネッサンス新社では、業務の自動化や生産性向上に力を入れてきた。そのなかでも、特に負担が大きい制作過程における編集者の校正・校閲業務に対しては、AIを用いた自動校正の導入検討が進められていた。今