著者：クレイトン・M・クリステンセン
| 貧困×ジョブ理論＝眠れる巨大市場。 これからの時代、真に成長が見込めるのは 買えない/買わない人々の「無消費経済」である――Appleのジョブズ、Amazonのベゾスらに影響を与えた イノベーションの巨人、最後で最高の著作! ※『繁栄のパラドクス 絶望を希望に変えるイノベーションの経済学』改題・改訂版 ◆中国の家電メーカーはなぜ世界の電子レンジ市場の40％を占めるまで成長したのか? 日本ほか世界各国の事例とともにイノベーションの本質をひも解く、 表面上は望みのない状況に見えても、その裏に、成長の期待できる新市場が控えていることはよくある。この知見は、これまで好機に巡り合ってこなかったイノベーターや起業家にとっても重要だ。消費経済ではなく無消費経済に集中することは、企業の新たな成長エンジンに点火するすばらしい機会になりうる。 |
古川渉一 (著), 荻原優衣 (著)
| 話題の対話型AI「ChatGPT」では、APIと呼ばれる、ChatGPTをアプリケーションに組み込んで利用するためのしくみが公開されています。ChatGPTのAPIを活用することで、ChatGPTを他のアプリケーションと連携でき、ブラウザ版のChatGPTを単独で使うよりも幅広い活用が可能になります。たとえば「音声認識サービスと連携し、会話の音声データを文字起こししてChatGPTで要約する」「Google検索の結果を取得して、ChatGPTでニュース記事を作成する」といった処理ができます。本書では、Pythonの具体的なコードを示しながら、ChatGPT APIを活用したサービスを実装する方法を解説します。ChatGPTの回答を細かく制御できる「パラメータ」の利用方法についても紹介するため、ChatGPTをカスタマイズして使うことが可能になります。 |
クジラ飛行机 (著)
| “生成AIの使いこなしにぐっと差がつく！
本書は、ChatGPTをはじめとする「大規模言語モデル」から、望んだ回答をうまく得るための「プロンプトエンジニアリング」を網羅的にまとめた書籍です。 大規模言語モデルの応答能力を改善・向上させるテクニックはさまざまな研究によって明かになっています。本書では、そのような改善方法について、基本的なものから複雑なものまで紹介します。 一般的な業務で大規模言語モデルを使い方にも、アプリ開発などで使いたいエンジニアの方にも役立つように、幅広い内容をカバーしています。 後半では、大規模言語モデルのAPIを利用する方法も紹介します。最後の章では高度なプロンプトエンジニアリングの手法を組み込んださまざまなプログラムの例を掲載しています。 対象となる大規模言語モデルは、人気のChatGPT（3.5/4）をはじめ、Google Gemini、Anthropic Claude、Microsoft Bingチャット、オープンソースの大規模言語モデル（Llama 2など）です。 本書を通して、いろいろな言語モデルで活用できる汎用的な技術を身につけましょう。 Chapter1 プロンプトエンジニアリングと大規模言語モデル |
Soledad Galli (著), 松田晃一 (翻訳)
| Pythonによる機械学習モデル構築のための特徴量 抽出・作成実践レシピ
機械学習においてはモデルを作成しデータを与えて学習させますが、その前に生データをモデルが理解できるような形式に変換する「特徴量エンジニアリング」と呼ばる重要なステップがあります。 本書は特徴量エンジニアリングの実践的なガイドであり、機械学習のための特徴量を作成するための効果的なテクニックとベストプラクティスを学ぶことができます。 欠損データの補完、カテゴリエンコーディング、変数変換、離散化、スケーリング、外れ値の取り扱いなど表形式データに対する特徴量エンジニアリングのほぼすべてのトピックをカバー。 1章 欠損値を補完する |