NTT代表取締役社長 島田明 (著), NTT代表取締役副社長 川添雄彦 (著)
| ＩＯＷＮとは何か ＮＴＴトップが全貌を明らかに ニュースなどで目にすることが増えた「ＩＯＷＮ（アイオン）」。 生成AIやメタバース、あらゆるモノがネットにつながるIoTの普及を背景として現在、世界の電力使用量は急拡大している。 ＩＯＷＮは、こうした状況の救世主となり得る、ＮＴＴが持つ最先端の光技術を使った次世代情報基盤である。 では、ＩＯＷＮはどのようにサステナブルな未来を実現していくのか。 目次： |
「評価」カテゴリーアーカイブ
ランダムウォークと確率解析［増補版］ ギャンブルから数理ファイナンスへ
藤田 岳彦 (著), 本多 滝夫 (著)
| 【内容紹介】 銀行や証券会社、保険会社などで取り扱う金融商品を作る上で必要不可欠な数学理論である数理ファイナンス。本書は数理ファイナンスの基礎を担う確率論から、著者の一人・藤田岳彦氏が提唱する離散確率解析の理論とその応用までを解説する。 旧版刊行から15年経過しているが、内容は古びることなく需要はますます高まっている。増補版では新たに「離散アゼマ-ヨール・マルチンゲール」と「ランダムウォークのエクスカーション」の解説を加えた。 また、ルーレットの“red or black”などのギャンブルを事例に、損益やファイナンスの無裁定といった考え方を直感的に理解できるよう、自身も馬主でありギャンブルの本質を見極めた著者(藤田氏)ならではの工夫が随所に見られる。 確率解析や数理ファイナンスの理論を学びたい人はもちろん、実際に数理ファイナンスを扱う現場に携わる人にも必携の書となろう。 【目次】 第２章 コルモゴロフの確率空間と鏡像原理 第３章 基本離散分布と初到達時間分布 第４章 母関数とランダムウォーク 第５章 条件付期待値と公平な賭け方 第６章 いろいろなマルチンゲール表現定理 第７章 離散確率解析 第８章 ギャンブラーの破産問題とマルチンゲール 第９章 確率差分方程式 第10章 期待値と無裁定 第11章 無裁定とマルチンゲール 第12章 賭け方を変えることのできるギャンブラーの破産問題 第13章 再生性と確率・期待値の計算 第14章 逆正弦法則 第15章 ランダムウォークの局所時間，レヴィの定理 第16章 ランダムウォークから作られるマルコフ過程とピットマンの定理 第17章 ランダムウォークと分枝過程，離散レイ-ナイトの定理 第18章 離散アゼマ-ヨール・マルチンゲール 第19章 ランダムウォークのエクスカーション 第20章 ランダムウォークからブラウン運動へ |
現場のプロがわかりやすく教える位置情報エンジニア養成講座
著者：井口奏大
| ウェブで位置情報を扱う際は、大規模なデータを利用するため、クライアントサイドとサーバーサイドの両面で多くの工夫・発明が日々なされており、そのことが初学者にとって理解を難しくしています。しかし、これらを体系的に整理した資料や書籍が少ないというのが現実です。そこで本書では、最短距離で「位置情報アプリケーションを開発できるようになる」「要件に応じたベストプラクティスを学べる」「最新のトレンドを把握できる」ように構成しており、この一冊で位置情報エンジニアとしての知識がすべて身に付きます。 まずは位置情報を使ったサービス・アプリ開発に必須となる知識や概念を説明し、次にアプリケーション開発に必要となる技術やデータの入手・加工方法などを解説します。独特の概念や、通常のウェブ開発では使わない技術などがあるため、しっかりと解説しています。 次に、基礎知識として学んだことを利用して、実際に単純なウェブアプリケーションを開発しながら、サーバ側とデバイス側の実装に必要なプログラミング技術を解説します。さらに、実用的なサンプルウェブアプリケーションを構築し、さらにPWAとしてスマートフォンにも対応させます。 また、サンプルアプリケーションのソースコードはすべて公開されているので、まずは動作を確認して概念を理解し、それから自分で再実装してみて、さらにカスタマイズを行ってオリジナルアプリケーションを構築するといったように、ステップバイステップで学ぶことができます。 |
第1章 位置情報の世界 → 位置情報技術を学ぶ導入として、「位置情報」「位置情報アプリケーション」について説明します。
第2章 位置情報の基本 → 位置情報アプリケーションを開発する上で知っておくべき技術や概念などを解説します。
第3章 位置情報データの取得・加工 → 学習した基礎知識をもとに、さまざまな位置情報データの取得方法や加工方法を習得します。
第4章 位置情報アプリケーション開発：入門編 → 位置情報アプリケーションの開発方法を学びます。状況に応じたベストプラクティスを学びます。
第5章 位置情報アプリケーション開発：実践編 → 前章までで学んだ知識・技術を用いて、実用可能なサンプルアプリケーションを構築します。
生成AI推し技大全 ChatGPT＋主要AI 活用アイデア100選
著者：田口 和裕 (著), 森嶋 良子 (著), いしたに まさき (著)
| おもわずオススメしたくなる生成AI活用術！
ChatGPTの登場以来、文章、画像、動画、音声（音楽）などさまざま分野で生成AIが登場しています。本書は、そんな多様な生成AIの中でも特に、「おもわずオススメしたくなる！」ような活用法を「推し技（おしわざ）」と命名し、100個厳選して紹介する書籍です。 ■読者対象 ■目次 |
ダークデータ: 隠れたデータこそが最強の武器になる
著者：デイヴィッド・J・ハンド (著), 黒輪篤嗣 (翻訳)
| 私たちは世界を正しく認識しているつもりでも、たいせつな情報を見落としがちだ。 医療・健康、マネー、アンケート調査、科学論文などの事例をまじえて、情報分析の極意を伝授する! 「ダークデータとダークマターは似ている。ダークデータも目には見えず、記録されていないが、わたしたちの結論や決定や行動を大きく左右しうる。のちほど数々の例を紹介するように、知られていないことが潜んでいるという可能性を無視すると、不幸な結果や取り返しのつかない事態を招くことがある。 |
ねないこ だれだ お部屋ライトをUSB電源タイプに！
これは電気製品でなくて、宝島社のムック本です。
すごくよく売れているみたいで、増刷が繰り返されているようです。確かにべらぼうにかわいいのでその理由も分かります。
ただこれが単４電池式なのでUSB電源にしたいと思いまして、探してたらいいのがありました。そしてさらに人感センサー付きに変えたいと思ったのですが、さてうまくいったでしょうか・・・。
データスチュワードシップ データマネジメント＆ガバナンスの実践ガイド
編著：David Plotkin
監訳：Metafindコンサルティング株式会社
| データスチュワードシップは、データを信頼できる、高品質なものにし続ける取り組みです。ビッグデータそしてAI（人工知能）の時代になり、あらゆる組織にデータスチュワードシップが求められています。
『データマネジメント知識体系ガイド第二版（DMBOKガイド）』は第3章で担い手であるデータスチュワードの重要性を指摘しています。そこに発言を引用されているDavid Plotkin氏はこのテーマの第一人者であり、著書“Data Stewardship”はロングセラーになっています。 本書は“Data Stewardship”の第二版の邦訳であり、日本で初のデータスチュワードシップ書籍になります。データスチュワードシップの導入と運用に関する明確かつ簡潔、そして実践的なアドバイスとガイドラインを提供します。ガイドラインを見れば組織の構造、ビジネス機能、データ所有権に基づき、どう進めていけばよいかが分かります。Plotkin氏が様々な企業の現場で実践してきたノウハウが多くの成果物の例とともに紹介されています。 第二版で次の点が強化されました。 ●グローバルビジネス：国際企業向けの体制をより詳しく解説。国の違いを考慮したビジネス用語の構成など。 ＜目次＞ 1章 データスチュワードシップとデータガバナンス |
Pythonライブラリによる因果推論・因果探索[概念と実践] 因果機械学習の鍵を解く
![Pythonライブラリによる因果推論・因果探索[概念と実践] 因果機械学習の鍵を解く](https://m.media-amazon.com/images/I/71hlNySLxfL._SY425_.jpg)
著者：Aleksander Molak (著), 株式会社クイープ (翻訳)
| 広大な因果世界を幅広くカバー！ 因果推論・因果探索のコード例を多数掲載 米国Amazonでカテゴリーベストセラー（2024/6上旬など） 因果的概念の紹介から、グラフによる理解、 データサイエンティスト、機械学習エンジニアなら パート1では、関連・介入・反事実、構造的因果モデルなど、 |
統計学の極意
著者：デイヴィッド・シュピーゲルハルター
| 英国ベストセラー! 元・英国統計学会会長による統計学入門書の最新決定版。 旧来の統計学の教え方・学び方を刷新! 数式は最小限。図表70点余、興味深い実例は満載。「統計学の国宝」(ジェレミー・ヴァイン/BBCラジオ2) 「政治家、ジャーナリスト、医者、そして統計によって人々に影響を与えようとする(あるいは影響を受ける)すべての人の必読書」(ポピュラー・サイエンス誌)英国で異例のベストセラーとなった統計学入門書が、ついに邦訳! 数式は、本当に必要最小限。データサイエンス時代に対応するため、旧来の統計学の教え方・学び方を刷新。図表70点あまりを利用し、興味深く具体的な実例で教えることで、そのわかりやすさ、面白さに多くの人が驚いた必読の一冊! 統計学入門書、最新決定版。 〔内容より〕 |
脳が一生忘れないインプット術
| TBS系列 王様のブランチで紹介され大反響！！ 大量の情報があふれている現代において、 「必要な情報をできるだけ早く、効果的に頭に叩き込みたい」と考える人は多いでしょう。 しかし、せっかく学んだことをすぐに忘れてしまったり、覚えたはずなのに身についていなかったり、なかなか実践できないという人も多くいます。そんな人のために、スタンフォード大学・オンラインスクール校長が、脳科学と心理学に基づく効果的なインプット方法について紹介します。インプットに関する情報はたくさんあふれていますが、その中には科学的根拠がないものも。 本書では、最新の脳科学と心理学に裏打ちされた方法の中で、特に効果が高くて、すぐにでも実践できるものを厳選して解説しています。（以下、「はじめに」より） 例えば、次のインプット法のリストをご覧ください。・本を読むときは「つまみ読み」から始める ・記憶を定着させるためには繰り返し読み直す ・YouTube動画で学ぶときは字幕付きで見る ・ポッドキャストは1.5倍速までがおすすめ ・メモやノートは手書きでとる ・始める前に前回学んだことを思い出す どれも多くの人たちが実践している日常的なインプット法です。 しかし、後ほどお話しするように、これら６つの学び方のうち、科学が明かした正解はたったの３つ。 ■ ■ ■ もくじ ■ ■ ■ |