データサイエンスの認知の高まりとともに、データ分析に関するコンペティションが多数開催されるようになってきました。最も有名なコンペティションプラットフォームであるKaggleにおけるプレイヤー数は10万人を超え、多くのエンジニアが自分の腕を試すためにコンペティションに参加しています。分析コンペでは、実際のデータを扱うため、機械学習の解説書にはあまり載っていないような手法やテクニックが数多く活用されています。これらを理解し自身で使えるようにしておくことはコンペだけでなく、実務でのモデル構築において非常に役に立ちます。
そこでこれらのテクニックや事例を多くの人に知っていただくために、現時点で最新のものを整理して本書にまとめました。特徴量の作り方、バリデーション、パラメータチューニングなどについて、一般的な書籍ではあまり言及されない暗黙知やポイントについて記述しています。分析コンペにこれから参加してみたい方、あるいはもっと上を目指したい方だけでなく、実務で予測モデルの精度を上げたいという方にも参考になる情報が多いでしょう。

Kaggleで勝つデータ分析の技術

Azureの全体像がよくわかると大好評の『Azureテクノロジ入門』に、最新版が登場！　今回の改訂では旧版発行後の最新情報を反映させただけでなく、IoT、AI（人工知能）、ML（機械学習）、データ分析、コンテナーといった、注目の分野の情報、開発者向けの情報を拡充しました。Azure初心者のすべての技術者の皆様に、Azureを知るための「はじめの一歩」としてお勧めします。

【目次】
第1章 Azureの基本と全体像
第2章 AzureのインフラとIaaS ～ 仮想マシン、ストレージ、ネットワーク
第3章 データベース、データ分析、AI（人工知能）、IoT（Internet of Things）
第4章 開発者のためのPaaS ～ Azure App Service、Azure Functions、Azure DevOps
第5章 アイデンティティ管理と認証・認可
第6章 地上に広がるハイブリッドクラウド ～ Azure Stack

――――――――――「はじめに」より――――――――――
　『Azure テクノロジ入門 2018』の出版からの1年で、Azureはさらに進化を遂げており、多くの機能改善や新機能の追加が行われました。Azure Kubernetes Service（AKS）、Azure Container Instances、Azure Database for MySQL/PostgreSQL、Azure DatabricksなどのAzureサービスが一般提供（GA）になっただけでなく、一般提供（GA）済みのAzureサービスの機能強化も着々と進められてきました。Azureに関心を寄せる方が引き続き増えていることも後押しとなり、本年も出版の機会を作ることができました。
　昨年に引き続き本年も、Azure初心者に向けて「Azureはどんなことができるのか」「Azureを知るにはどこから始めればよいのか」をつかんでもらうことを目指しています。読者の皆様から頂いたフィードバックをもとに、昨年の内容から変更のあった部分のアップデートにとどまらず、よりわかりやすく内容を更新しつつ、新発表のサービスまでカバーしていきます。
――――――――――

Azureテクノロジ入門　2019

重要ポイントをおさえて合格へ！
模擬試験問題・解説付き！

本書は、Microsoft認定試験「AZ-900：Microsoft Azure Fundamentals」の対策書です。 
「AZ-900」は入門レベルの試験であり、どなたでもチャレンジできます。 
IT管理者やIT開発者などのエンジニアの方だけでなく、営業職の方やソリューションを利用する 
企業のご担当者、また、これからクラウドの勉強を始めようとしている新入社員の方まで 
幅広く対応しています。 
本書の構成は、次のように非常にシンプルです。特に第2章から第5章までは実際の試験の 
範囲（スキル）にそのまま合わせているので、効率的に学習することができます。また、 
第6章の模擬試験問題を解くことで、確かな実力が身につきます。  


第1章　Microsoft認定資格試験とAZ-900の概要 
第2章　クラウドの概念 
第3章　コアなAzureサービス 
第4章　セキュリティ、プライバシー、コンプライアンス、信用 
第5章　Azureの料金プランおよびサポート 
第6章　模擬試験問題

合格対策 Microsoft認定 AZ-900：Microsoft Azure Fundamentalsテキスト＆問題集

Microsoft Azureは非常に数多くのさまざまなサービス（機能）を提供しています。実際にAzureを利用してシステムを設計・構築しようとしても、提供されているサービスの中から何をどのように選んだらよいか、悩んでしまった経験を持つ技術者のかたも多いでしょう。そのようなお悩みを解決できるのが本書です。
　本書は日本マイクロソフトのAzureサポートチームの現役のサポートエンジニアが、日常のサポート業務から得たノウハウをAzure利用者の皆さんに伝授する書籍です。既存環境をAzureに移行する実践的なシナリオに沿って、なぜそのサービスを使う必要があるのか、どのようなことに注意して構成する必要があるのかといった、ベストプラクティスを解説します。
　巻頭には序文として、本書の背景となる、既存のシステム資産のクラウド化のポイントを、“赤間本”の赤間信幸氏が特別寄稿しています。
――――――――――「はじめに」より――――――――――
　本書の特徴は、著者が全員、現役のマイクロソフトのAzureテクニカルサポートのエンジニアである点です。テクニカルサポートの部門は、日本マイクロソフトの中で技術の最後の砦と呼ばれており、Azureに関するすべての技術的な課題や問題を最終的に解決する責任を負っています。そうした部門で働く現役のマイクロソフトのAzureエンジニアが、日々お客様からいただく相談をもとに得たノウハウを、なるべく多くのAzure利用者に伝えたいと思い、本書の執筆に至りました。
　ノウハウをできるだけ伝えるため、本書は、Azureの機能の紹介や、ステップバイステップ形式での細かい手順といった「機能のWhat」の部分よりも、実際のAzure移行のシナリオに沿って、なぜその機能を使う必要があるのか、どのような点に注意し、何を意識して構成を組むべきかといった、「機能のWhyとHow」の部分を盛り込むよう構成しました。この結果、より実践的な内容になり、これからAzureを利用する人だけでなく、すでにAzureで運用している人にとっても、より機能の理解を深めるために役立てて頂けるかと思います。
　クラウドにはクラウドに適した構築方法があり、一般的なオンプレミスや他の自社運用システムとの“違い”を理解しておくことで、クラウドの特性を活かしたシステムを構築することができ、また問題を未然に防ぐもしくは最小化することができます。
　本書が、こうしたノウハウを少しでもお伝えすることができ、今後のAzureの安定運用のお役に立てることを願っています。

2018年7月
日本マイクロソフト
Azure & Identity Support Team代表
森下 達也

Azure定番システム設計・実装・運用ガイド

Microsoft Azure実践ガイド

「データレイク」は、大量データ分析／生成データの活用を視野に入れた新しいデータストアのかたちです。従来のデータベース／データウェアハウスの範囲に収まらない多様なデータを大量に保管し、高度な統計分析や機械学習に役立つ情報基盤を作ることが可能です。
本書ではデータレイクの概念や特徴、必要とされる機能などを基本から解説し、さらにAmazonが運営するパブリッククラウドサービスAWS（Amazon Web Services）で実現する方法を解説します。
従来では想定しえなかった大量のデータを確実に保管するため、データレイクの世界ではクラウドのようなサービス型インフラストラクチャの活用が注目されます。さらにAWSではオブジェクトストレージS3上のデータを直接分析するAmazon Athena、データウェアハウスのAmazon Redshift、機械学習を実現するAmazon SageMakerなど、データレイクを支えるさまざまな仕組みが存在します。
本書ではそれらの活用の指針を解説するとともに、後半ではシステムの構築例を具体的に解説していきます。ビジネスデータ分析とログなどの生成データ分析を例に、システム構築の流れを詳しく紹介し、機械学習や統計分析をビジネスの現場で活かせる仕組みの技術的なヒントを数多く提供します。

AWSではじめるデータレイク

大学院・大学編入学　社会人入試の小論文［改訂版］

本書は、AWS認定ソリューションアーキテクト－プロフェッショナル試験対策の問題集です。
プロフェッショナル試験では、具体的な業務要件や課題をもとにしたケース問題が長文で出題されます。試験時間も長く、知識だけではなく思考力や応用力が求められます。合格するためには、問題に示されたシナリオを熟読したうえで最適な答えを導き出す訓練が必要不可欠です。
本書は、このような試験の特徴を踏まえて演習問題とその解説に重点を置き、総仕上げとして模擬試験を掲載しています。さらに、AWSのサービス・機能を概説するとともに、出題されるシナリオの特性をしっかり解説。確かな実力が身に付く1冊です。

執筆・監修陣は、AWSでの豊富な経験を持つメンバー並びにAWSのプレミアコンサルティングパートナー企業に所属するエンジニア達で構成しており、ポイントを押さえながら一つ一つ丁寧に説明しています。

AWS認定ソリューションアーキテクト－プロフェッショナル ～試験特性から導き出した演習問題と詳細解説～

Azure Active Directory（Azure AD）の入門書です。本書では、Azure ADの基本からオンプレミス（Windows Server）のActive Directoryとの違い、導入、構成、FacebookやSalesforceをはじめとするさまざまなクラウドサービスへのシングルサインオン（SSO）、ユーザーとグループの管理、多要素認証、Windows 10のAzure AD参加、条件付きアクセスポリシー、オンプレミスのActive Directoryとの統合などについて、豊富な画面と詳細な手順でわかりやすく解説します。本書を読めば、基本的な知識の理解から、ひととおりの導入、初期構成、運用管理ができるようになります。
Azure ADは、マイクロソフトのクラウドサービスであるAzure上で動作するディレクトリサービス（認証基盤）です。各種クラウドアプリケーションへのシングルサインオン、多要素認証、オンプレミスのActive Directoryとの連携など、さまざまな機能を備えています。

ひと目でわかるAzure Active Directory 第2版

本書では、Azure Information Protection（AIP）やWindows Information Protection（WIP）、Azure Rights Management（Azure RMS）、Intuneといった各種サービスを使用して、機密情報が含まれるメールやファイルなどの企業データの情報漏えい対策を行う方法について解説します。
AIPは、マイクロソフトが提供するクラウドベースの情報漏えい対策サービスであり、OfficeドキュメントやPDFファイルなど、企業内外でやり取りされる機密情報を保護します。また、Windows Information Protection（WIP）は、Windows 10上でアプリ単位の情報漏えい対策を行う機能です。
本書では、SIerや情報システム部門の担当者向けに、各サービスの基本から外部ユーザー、モバイルデバイス、Office 365上のファイルやメール、ファイルサーバー上のファイルなど、設定対象ごとの構成方法について、シナリオベースでわかりやすく解説します。
この1冊を読めば、基本的な知識の理解から、ひととおりの導入と構成ができるようになります。

ひと目でわかるAzure Information Protection

徹底攻略 Microsoft Azure Fundamentals教科書［AZ-900］対応

アイデンティティ管理の新たな選択肢、IDaaS（Identity as a Service）を実現する、
クラウド版Active Directoryを徹底解説！

"Modern Authentication with Azure Active Directory for Web Applications"（Microsoft Press, 2016）の、待望の日本語版が実現しました！　Webアプリケーション向けに、Azure Active DirectoryによるID管理の仕組みと、その方法を解説します。原著者は米国マイクロソフト本社でAzure Active Directoryのプロダクトマネージャーを務めるVittorio Bertocci氏。日本語版の監訳は、日本マイクロソフトのインフラ系エバンジェリストである安納順一氏と、Microsoft MVPで、アイデンティティ分野で数多くの解説記事を執筆する富士榮尚寛氏が担当。米国と日本のスペシャリストたちがガッチリとタッグを組んだ1冊です。クラウド時代の企業システムを担う開発者、システムアーキテクト、インフラエンジニアにぜひお勧めします。

――――――――――「監訳者あとがき」より抜粋――――――――――
本書はAzure Active Directoryを本格的に使用するエンジニアに向けて書かれたものです。多くの章でC#で書かれたコードが登場しますが、決して開発者だけに向けて書かれた書籍ではありません。Azure Active Directoryに限らず、アイデンティティプロバイダーを正しく理解しインフラに組み込むには、そのアーキテクチャを理解することが重要です。コードはアーキテクチャを手っ取り早く理解するために有用です。インフラを担当されるエンジニアの方も、ぜひとも毛嫌いせずにコードに目を通してみてください。Azure Active Directoryにどのようなインターフェイスが用意され、どのように応答するのかを詳しく理解できます。
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 日本マイクロソフト
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 プリンシパルテクニカルエバンジェリスト
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　安納 順一

脱オンプレミス！　クラウド時代の認証基盤Azure Active Directory完全解説　IDaaSに対応するためのシステム設計とは

これまで機械学習といえば専門的なスキルがなければ使いこなせないものでしたが、今はそうではありません。SEなら誰でも使いこなせるほど、機械学習サービスのハードルは下がっています。
本書を読めば、Azure Machine Learningを使いこなせるようになり、機械学習があなたのスキルになることでしょう。

さわってわかる機械学習　Azure Machine Learning 実践ガイド

クラウドはエンジニアだけのツールじゃない!Windows AzureとWordPressが夢のコラボレーション!ノンプログラマーでもクラウドを活用してWebサイトがカンタンに作れちゃう。クラウディア窓辺がキホンをやさしくレクチャー!

無料ではじめるWindows Azure×WordPress超入門

Windows Azure PackとHyper‐Vを使った仮想マシン提供サービスを手順を追って詳細に解説!

Windows Azure Packプライベートクラウド構築ガイド

本書は、Kubernetesをはじめて使う業務アプリケーション開発者、Dockerの基礎知識がある方を対象として、コンテナーオーケストレーションツールであるKubernetesのしくみ――基本的な機能とその内部動作など――を解説した書籍です。

限られた時間で効率よく理解できるよう、できる限り抽象的／難解な言葉を避け、図やイラストを入れて丁寧にわかりやすく解説しているのが本書の大きな特徴です。さらに、実際にシステムに導入する際に検討しなければいけないシステムの可用性や拡張性、保守性などの基礎となる考え方も詳解しています。

しくみがわかるKubernetes Azureで動かしながら学ぶコンセプトと実践知識

本書はマイクロソフトのAzureクラウド環境において、アプリケーションの構築、運用、管理という各フェーズにおいてPowerShellを使用する際に必要不可欠な知識の詳細を書き記した一冊です。

本書には現実的で実践的な例をあげ、そのスクリプティング処理の方法を詰め込んでいます。

扱う範囲も、Azure上での仮想ネットワークとVPN、Azureストレージの設定とメンテナンス、Azure HDInsightを使ったApache HadoopクラスタやAzure SQLデータベースの配備、設定、管理などなど。

日々の作業に必要となる、これら広範囲なトピックを、理解しやすい解説とともに紹介し、それらの意味や解決法、そして自動化のための手段を提供します。

PowerShell for Azure

Windows Azureがホストするクラウドアプリケーションの24のデザインパターンを、「可用性」「パフォーマンスとスケーラビリティ」「セキュリティ」などの8つのカテゴリで提供します。加えて、2つの「入門」（前提となる基礎知識の解説）と、8つの「ガイダンス」（実践テクニックの解説）も提供します。内容の多くはクラウドアプリケーションの開発時に遭遇する一般的な問題の解決に役立ち、Amazon Web Service（AWS）などAzure以外のクラウドプラットフォームにも適用可能です。サンプルアプリケーションはダウンロードできます。

クラウドデザインパターン　Azureを例としたクラウドアプリケーション設計の手引き

クライアントアプリケーションの頻繁な変化に合わせて、サーバーサイドにHTTPサーバーを構築するのはなかなか困難です。ある日は数十件だったものが、ある日は数万件も発生するようなピークに変動のあるアクセスに対して、物理サーバーを用意するのはコスト的に問題があります。
　AWS Lambda、Google Cloud Functions、そしてMicrosoft社のAzure Funcitonsは、これらの変動に素早く対応するために、サーバーレスな実行環境を用意しました。HTTPサーバーや特殊なサーバーを構築する必要はなく、あたかもプログラムで関数を呼び出すかのようにプログラミングができる実行環境です。これが関数＝Functionの名前の由来でもあります。
　本書で扱うAzure Functionsは、数多くのトリガー（関数を呼び出すイベント）とバックエンドで扱えるサービス（データベースやファイルストレージなど）を持っています。また、.NET Coreでプログラミングできることから、Azureの各種のサービスを既存のクラスライブラリを通して利用できます。クライアントサイドのアプリケーションが、直接Azure内のサービスにアクセスするのではなく、Azure Functionsを通すことでサーバーサイドのさまざまなサービスを後日拡張できます。
　非常に範囲の広いAzure Functionsの機能を解説するために、本書は2部構成にしてあります。1章から5章は、基礎編として個別のトリガーについて詳しく解説しています。Azure PortalとVisual Studioを使った例を使い、実際にトリガーの動きをみていきます。6章以降は応用編として各種トリガーの組み合わせやAzureが提供するストレージサービスとの組み合わせを具体例を示して作成していきます。

Azure Functions入門

あの人気書籍に待望の改訂新版が登場！　2015年発行の『ひと目でわかるAzure』を、新ポータルに完全対応させ、管理手法をARM（Azureリソースマネージャー）ベースに新しく書き換えました。ほかにも仮想マシン上のOSをWindows Server 2016/Windows 10に対応させ、Linuxも執筆時点の最新バージョンに合わせて記載内容を全面的に見直しています。AzureのIaas機能を評価・学習したい個人ユーザー、システム管理者にぜひお勧めします。

――――――――――「改訂版まえがき」より抜粋――――――――――
　1980年代に登場した「パーソナルコンピュータ（PC）」は、「自分だけのコンピューターが使える」という「わくわく感」がありました。しかし同じコンピューターであっても、PCと企業システムでは構成が大きく違います。企業システムでは、複数のサーバーを連携させることで、高い機能と信頼性を実現していますが、PCは1台で利用するのが基本です。仮想マシンを使うこともできますが、個人用のPCで企業システムを構築するのは性能的にも容量的にも限界があります。
　一部のパワーユーザーは自宅にサーバーラックを持ち、企業システムとほぼ同等の環境を構築しているようですが、場所も費用も現実的ではありません。フリーランスのプログラマーが、企業システムのプロトタイプを自宅で構築するのは、現在でもかなり無理があります。
　そこで利用したいのがクラウドサービスです。使いたいときに、使いたいだけ使い、使った分だけ払えばよいので、短時間の利用であれば最小限の出費で抑えられます。継続的な運用を行う場合は、クラウドの方が安いとは言い切れない場合もありますが、一時的な運用ではクラウドが圧倒的に有利です。サーバーの学習教材や、テスト環境としては最適でしょう。
　クラウドを利用することで「自分だけの（企業システムと同等の構成の）コンピューターが使える」という「わくわく感」を体験していただければ幸いです。
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ひと目でわかるAzure　基本から学ぶサーバー＆ネットワーク構築　改訂新版

あの人気書籍が順調に改訂を重ね、第3版になりました！　本書は『ひと目でわかるAzure』（初版2015年、改訂新版2017年）の第3版になります。今回の改訂では、2018年秋に大きく変更された仮想マシン設定のUI（画面・手順）を反映し、あわせて執筆時点の最新動向も盛り込んでいます。
　2020年1月のWindows Server 2008/2008 R2のEOS（サポート終了）に向け、オンプレミスからクラウドへの移行用に、Azureへの注目が高まっています。この機会にAzureのIaaS機能を評価・学習したい個人ユーザー、システム管理者にぜひお勧めします。

ひと目でわかるAzure　基本から学ぶサーバー＆ネットワーク構築　第3版

Azure Active Directory（Azure AD）は、マイクロソフトのクラウドサービスであるAzure上で動作するディレクトリサービス（認証基盤）です。各種クラウドアプリケーションへのシングルサインオン、多要素認証、オンプレミス（Windows Server）のActive Directoryとの連携など、さまざまな機能を備えています。
　本書はAzure ADの入門書で、2017年11月に発行した『ひと目でわかるAzure Active Directory　第2版』の改訂版です。本書ではAzure ADの基本から、オンプレミスのActive Directoryとの違い、導入、構成、Office 365をはじめとする他のクラウドサービスへのシングルサインオン（SSO）、ユーザーとグループの管理、多要素認証、Windows 10のAzure AD参加、条件付きアクセスポリシー、オンプレミスのActive Directoryとの統合などについて、豊富な画面と詳細な手順でわかりやすく解説します。本書を読めば、基本的な知識の理解から、ひととおりの導入、初期構成、運用管理ができるようになります。
　今回の改訂では、内容や画面ショットを最新のものにするのはもちろんのこと、Azure ADがAzureおよびOffice 365の認証基盤であることを踏まえて、Azure管理者とOffice 365管理者の両方に役立つ情報を盛り込みました。

【目次】
第1章　Azure ADの概要と本書の読み方
第2章　Azure ADを使うための最初の一歩
第3章　Azure ADのさまざまなツール
第4章　カスタムドメイン名の構成とAzure ADテナントの管理
第5章　Azure AD有償ライセンスの取得
第6章　Azure ADのユーザーとグループの管理
第7章　Windows 10のAzure AD参加
第8章　オンプレミスActive DirectoryとAzure ADの統合
第9章　Azure ADの認証強化
第10章　ロールの管理
第11章　Azure ADのアプリケーション管理と認証プロトコル
第12章　Azure ADのセキュリティ

ひと目でわかるAzure Active Directory  第3版

最小二乗法で、機械学習をはじめましょう!! 数式だけではなく、イラストや図が豊富だから、直感的でわかりやすい!　MATLABのサンプルプログラムで、らくらく実践!　さあ、黄色本よりさきに読もう!

【目次】
第I部　はじめに
第1章　機械学習とは
第2章　学習モデル

第II部　教師付き回帰
第3章　最小二乗学習
第4章　制約付き最小二乗学習
第5章　スパース学習
第6章　ロバスト学習

第III部　教師付き分類
第7章　最小二乗学習に基づく分類
第8章　サポートベクトル分類
第9章　アンサンブル分類
第10章　確率的分類
第11章　系列データの分類

第IV部　教師なし学習
第12章　異常検出
第13章　教師なし次元削減
第14章　クラスタリング

第V部　発展的話題
第15章　オンライン学習
第16章　半教師付き学習
第17章　教師付き次元削減
第18章　転移学習
第19章　マルチタスク学習
第VI部　おわりに
第20章　まとめと今後の展望

イラストで学ぶ　機械学習　最小二乗法による識別モデル学習を中心に

まずは、この1冊からはじめよう！
ディープラーニングをはじめて学びたい人を対象とした入門書です。

・カラー図版で、畳み込みニューラルネットワークなどの基礎的な手法が直感的に理解できます。
・CaffeやPylearn2などの主要ツールのインストール方法や活用事例を紹介しています。
・新たなツールとして最も注目されているChainerやTensorFlowのインストール方法や活用事例も紹介しています。

＜主な目次＞
第1章　序論
ディープラーニングとは／注目のきっかけ／なぜディープラーニングなのか／何がディープラーニングなのか

第2章　ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークの歴史／マカロック{ピッツの素子モデル／パーセプトロン／多層パーセプトロン／誤差逆伝播法／誤差関数と活性化関数／尤度関数／確率的勾配降下法／学習係数

第3章　畳み込みニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワークの構成／畳み込み層／プーリング層／全結合層／出力層／ネットワークの学習方法

第4章　制約ボルツマンマシン
ホップフィールドネットワーク／ボルツマンマシン／制約ボルツマンマシン／コントラスティブ・ダイバージェンス／ディープ・ビリーフ・ネットワーク

第5章　オートエンコーダ
オートエンコーダ／デノイジング・オートエンコーダ／スパース・オートエンコーダ／スタックド・オートエンコーダ／事前学習への利用

第6章　汎化性能を向上させる方法
学習サンプル／前処理／活性化関数／ドロップアウト／ドロップコネクト

第7章　ディープラーニングのツール
ディープラーニングの開発環境／Theano／Pylearn2／Caffe／DIGITS／Chainer／TensorFlow

第8章　ディープラーニングの現在・未来
ディープラーニングの実用事例／ディープラーニングの先に

イラストで学ぶ　ディープラーニング

本書は現在注目を集めている「集合知」をテーマにした書籍です。機械学習のアルゴリズムと統計を使ってウェブのユーザが生み出した膨大なデータを分析、解釈する方法を、基礎から分かりやすく解説します。本書で紹介するのは「購入・レンタルした商品の情報を利用した推薦システム」、「膨大なデータから類似したアイテムを発見し、クラスタリングする方法」など。del.icio.us、eBayなどが公開しているWeb APIを使用した解説も本書の大きな特徴です。本書のサンプルコードは可読性に優れたPythonを使用していますが、他の言語のプログラマでも理解しやすいようにアルゴリズムを解説しています。日本語版ではYahoo!日本語形態素解析Webサービスを利用した日本語テキスト処理について加筆しました。

集合知プログラミング

新編高専の数学

パブリッククラウドサービスであるMicrosoft Azureは、さまざまなサービスを次々に提供しています。ただし、あまりにも数多くのサービスがあり、Azureを知らない技術者からは「そもそもどんなサービスがあるかわからない」「どんなサービスがあるかわかっても、今度はそれらをどう組み合わせて利用すればよいのかがわからない」という声が上がっています。本書はそのような声に応え、Azureをこれから始める現場の技術者向けに、Azureの全体像と、Azureが提供する各サービスを体系的に説明します。Azureを知るために最初に読む1冊としてお勧めします。
本書は全6章からなり、第1章では本書の導入部として、Azureの基本と全体像、Azure活用のパターンを紹介します。第2章～第5章では、Azureが提供するさまざまなサービスから、基本となるものを厳選して解説します。最後の第6章では、Azureのプライベート版であるAzure Stackをご紹介します。

Azureテクノロジ入門 2016

「理論」と「実践」の2部構成。手を動かして学習。HTK、WEKA、Palmkit、Julius/Julian、Galateaなどのフリーソフトを使用。インストール方法の解説付き。

フリーソフトでつくる音声認識システム

JavaScriptコードレシピ集

「JavaScriptを学ぼう」
そんなふうに思っても、「JavaScript」は現在では、非常に関連技術の多い言語になっています。JavaScript関連のキーワードを上げてみると、「ECMAScript / TypeScript / Vue.js / Nuxt.js / React / Angular / jQuery」など、上げていったらキリがありません。
これらは「JSライブラリー」とか「JSフレームワーク」などと呼ばれているJSの周辺技術で、現在のウェブサイト制作や、ウェブアプリ開発では、これらの周辺技術の理解が必須になっています。

 本書は、こういった事情に合わせて、今JavaScriptを学ぶなら、この周辺技術は必須だと筆者が考える以下の内容について解説しています。

JavaScript／ECMAScript／Vue.js／TypeScript

ぜひ本書を通じて、JavaScriptの魅力と現在のJavaScript開発のトレンドを抑えて頂けると幸いです。これからのウェブ開発にお役に立つことを願っています。

 （「はじめに」より一部修正）

 「Chapter1 JavaScriptを学ぶための準備をしよう」では、JavaScriptを学ぶための環境構築を行います。といっても、Google Chrome（ウェブブラウザー）と、Visual Studio Code（エディター）をインストールするだけの簡単な準備です。

 「Chapter2 JavaScriptの基本を学ぼう」では、JavaScriptを基本からみっちり学びます。四則演算、制御構造、変数、配列、関数といった基本的なところから、イベントリスナーの使い方、クラスの定義、モジュール、非同期通信、Cookieの使い方など、JavaScriptを実務で使う際には必須となるような実践的な内容まで学びます。EcmaScript2015の文法で学びますが、必要に応じて古い文法についても説明しています。

 「Chapter3 TypeScriptの基本を学ぼう」では、TypeScriptについて知っておきたいことを一通り学びます。TypeScriptの基本的な使い方から、関数、さまざまな型、クラス宣言、インターフェイスの使い方などまで解説します。 

 「Chapter4 Vue.jsの基本を学ぼう」では、現在制作の現場でよく使われているライブラリであるVue.jsについて学びます。基本的なディレクティブの使い方を学んだあと、メソッドやコンポーネント、ミックスインの定義方法を学び、実用的なプログラムを作ります。

 「Chapter5 Vue CLIでアプリを作ろう」では、Vue CLIを使って、簡単なメモ管理のアプリケーションを作成します。プロジェクトの作成から始まり、ルーティングを設定し、新規追加・一覧・編集・削除の機能を作っていきます。Vuexを使って、データの保存も行い、コンポーネントを作って共通のパーツを追加するところまで行います。

これからはじめる人のJavaScript/Vue.jsの教科書

原価、売上、顧客満足、マーケット…ビジネスに役立つ予測の数学。あきらめていた微分積分を、わかりやすく再勉強。

知識ゼロからの微分積分入門

パターン認識と機械学習 : ベイズ理論による統計的予測

言語処理のための機械学習入門

3分でなっとく、TCP/IP基礎の基礎。

3分間ネットワーク基礎講座 : 世界一わかりやすいネットワークの授業

◆◆マウス操作だけで機械学習を体験◆◆

本書は「機械学習でできること」と「その方法」を、とことん平易に説明します。
普通なら高度な数学の知識を必要としますが、
本書では、ほぼ中学校で習うレベルで解説しますので、
一般ビジネスマンや文系の学生さんも安心して読めます。

「説明して終わり」ではありません。
「機械学習の組み立てキット」とでも呼ぶべきマイクロソフトのクラウドサービス
「ML Studio（Azure Machine Learning Studio）」を使い、
自分で機械学習の仕組みを作り、動かすところまでを体験します。
さらに、RやPythonによる高度活用など、中級以上の実務家にも役立つ情報を、
経験豊富な技術者集団が提供します。


◆◆進化と広がりをキャッチアップ◆◆

初版の刊行から4年を経て、機械は人間を超える精度で物体を識別できるようになりました。
ロボットやドローン、IoTと機械学習の融合が進展する一方、機械翻訳が実用化され、
音声通訳やAIスピーカーが家庭に普及。
もちろん、Azureの機械学習サービスも大きく拡充されています。

今回の改訂では、最新版のML StudioやR、Python、Visual Studioに対応するとともに、
近年ニーズが高まっている「異常検知」のために1章を書き下ろしました。

クラウドではじめる機械学習 改訂版 ーーAzure ML Studioでらくらく体験

本書はプログラミングの素養がある読者向けに、数学的・理論的な知識が必要なくても読めるよう、理論より実践に重きを置いて書かれた機械学習の入門書です。難しい理論的な解説はできるだけ避け、実際のテクニックを詳述する、プログラマの視点に立ったプログラマ向けの内容です。大規模データの処理に威力を発揮する機械学習の実践的な知識とテクニックを習得したいと考えるプログラマに最適の一冊です。

入門機械学習

人工知能技術の進歩に伴い、「人間さまお断り」の時代は必ずやってくる。そのときに備え、人類はどんな手を打つべきなのか。ＡＩ研究に草創期から関わった著者が、ＩＴ起業家としての視点から大胆に切り込む一冊。

人間さまお断り

Elixir実践ガイド

線形代数の急所とその克服の仕方をずばり解説する。まず連立方程式を通して行列や行列式が何かを理解させる。さらにランクの意味や線形変換の役割、行列の対角化や固有値の計算手法など、要所攻略のコツが身につく。

キーポイント線形代数

機械学習のしくみを学ぶデータサイエンスの本質を理解する。

ITエンジニアのための機械学習理論入門

データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 : ビッグデータ時代のビジネスを支える最新知識が満載!

本書は、専門・非専門を問わずコンピュータにかかわる方を主な対象に想定した線形代数の参考書です。単に「線形代数プログラムの書き方」を解説する本ではなく、数学のプロでない読者に線形代数の本音を語ることが狙いです。

プログラミングのための線形代数

令和時代の最強エディターを使いこなす！

「Visual Studio Code」（VS Code）は、Microsoftが中心となってオープンソースで開発されているクロスプラットフォーム（Windows／Linux／macOS）対応のコードエディタ―です。 
VS Codeは、高速で起動・動作し、安定性に優れているというエディターの側面だけではなく、コードの編集、インテリセンス（自動補完）、フォーマッッティング、静的チェック、デバック、タスクランナー、ソースコード管理システムとの連携といった統合開発環境としての機能も持ち合わせています。さらに、リモート開発や共同開発といった最先端の手法にも対応した機能を提供しています。 
それだけではなく、世界中の開発者が公開している豊富な拡張機能を手軽に取り込める仕組みとエコシステムも確立されています。 
本書は、VS Codeの基礎から、拡張機能の開発まで、幅広いトピックをカバーしています。大きく分けて次の4つのパートから構成されています。 
それぞれのパートが独立した内容になっており、目的にマッチしたところから選んで読み進められるようにしています。最初から読み進めても興味のあるトピックに絞って読んでもよいでしょう。 

 　Part 1：VS Codeの基礎（VS Codeの基本機能と全体像） 
 　Part 2：VS Codeによるソフトウェア開発（開発ライフサイクルの支援機能、リモート開発、チーム開発のための統合機能） 
 　Part 3：VS Codeの拡張機能開発（拡張機能API、開発方法、テスト、公開方法） 
 　Part 4：VS Codeによるドキュメント作成（仕様書や論文／書籍などのドキュメント作成のための基本的機能や関連拡張機能） 

付録として、著者陣お勧めの拡張機能を紹介しています。また、Windows上でLinuxのツールを実行できる環境であるWindows Subsystem for Linux（WSL）をインストールし、VS Codeと連携して使う方法も解説しています。ただし、どちらもアップデートが頻繁であり、執筆時点の情報であるため、付録として収録しました。

プログラマーのためのVisual Studio Codeの教科書

マイクロサービス、IoT、Azureという三本柱を使って継続的デリバリプロセスの導入する具体的な手法とはいかなるものなのか。

本書はマイクロサービスの実用的な定義を示し、これまで主流であった階層型アプローチと対比しつつ、その方法をコンパクトに提示します。

内容は、家庭用医療機器ベンダーを想定し、そこで提示された仕様に基づき、横断的なビジネスサービスやIoTで利用される各種デバイスに対するマイクロサービスやオートメーション機能を、Azureが持つさまざまなPaaSサービスを使って実現していくという、リアルなシナリオに沿ったものです。そこで提示される「要望」と「現実」ギャップをいかにしてコードで埋めるか、すでにあるサービスをいかに活用するか、などを詳解します。

クラウドベースでの開発・運用を目論むSIerはもちろん、これまで以上のスケーラビリティとアベイラビリティを追求する開発者にとって、必読の1冊と言えるでしょう。

Microservices on Azure

数学が面白くなるためには、関数になじむことが大切だ。リクツにこだわらずに、まず、手を動かしてみよう。こうすれば突破できる,数学の難所。

キーポイント微分積分

本書では、Twitter、Facebook、LinkedIn、Google+、GitHubなどのソーシャルウェブサイトを取り上げて、データマイニングを行うために必要な技術知識や手法を解説しています。本書の前半では基礎概念を学び、後半ではソーシャルウェブサイトをマイニングするためのツールやテクニックを広く紹介しています。データサイエンティストやアナリスト、あるいは新しいビジョンを描き出す思想家として新たな段階に踏み出したいエンジニアにおすすめします。

入門ソーシャルデータ

データを制するものはビジネスを制す
データから価値を生むための知識を網羅

データは現実の世界を映し出す。外界が生きているのと同じようにデータも生きている。実在する商品、製品、サービス、人材、不動産に品質があるようにデータにも品質がある。高品質データは資産であり、モノやコトの状態、モノやコトの多様な関係を正確に描写する。データは企業活動を支えるインフラであり、価値を提供する。データを活用して高度な決定を下し、業務を自動化し、市場を把握し、未来を予測できる。

本書『データマネジメント知識体系ガイド第二版』はデータから価値を生み出す方法を様々な角度から解説したものである。国際的に著名で経験豊かなデータマネジメント・プロフェッショナルの知見が全17章に詰まっており、データのデザインからオペレーション、セキュリティと品質、メタデータ/マスターデータの管理、そしてデータガバナンスまで、やるべきことが詳述してある。

第一版の日本語版が2011年に発売されてから7年が経過したが、第二版は改訂版ではなく、全ての章が一から書き直されている。時代の要請に応えて書かれた「データ取扱倫理」「データ統合と相互運用性」「ビッグデータとデータサイエンス」、組織に焦点を当てた「データマネジメント成熟度アセスメント」「データマネジメント組織と役割期待」「データマネジメントと組織の変革」、以上6章が新章として追加され、全体で672ページと第一版の1.5倍以上になった。

初めに各章のイントロダクションを通読するのもよし、興味がある章を選んで熟読するのもよし。経営者、業務担当者、IT担当者、コンサルタント、それぞれの役割に応じたやるべきことが見えてくるはずである。

データマネジメント知識体系ガイド　第二版

電気羊の夢を見させるための第一歩！
　深層（多段層）ニューラルネットワークの構築は人工知能を模索する研究者にとっては、長年の課題であり夢でもあり、まさに研究対象でもあった。しかしただ単に多層化するだけでは、能力をうまく発揮することは出来なかった。近年、大きなブレークスルーがあり深層学習の手法を使うことにより、機械が自ら表現を学習出来ることが分かった。しかし、新しい手法でもあり、未解決な課題も多く存在している。
　本書は、この分野の最先端の著者らが、人工知能学会誌に掲載した連載解説を、大幅に加筆再編したものである。今までの到達点、今後の課題が、具体的な研究成果と共に書かれている。深層学習の理論・応用を、自らの研究に取り込むことを考えている読者には、まさに必携必読の書籍である。

深層学習 Deep Learning

Dockerとマイクロサービス。現在最も注目を集めている2大トピックを、Azure上でどのように実現するのかを解説。

マイクロサービス with Docker on Azure

ディープラーニング（深層学習）は、機械学習に劇的な進展をもたらしました。
脳の神経回路に似せた“階層の深いニューラルネットワーク”の最適化手法が、
人工知能研究を新時代へ導いたのです。

本書は「基礎編」と「理論編」を通じ、その原理を初学者にも分かりやすく解説します。
画像認識分野での衝撃的な成果など、この技術が注目される背景や研究の歴史的経緯にも言及。
SuperVisionのチャレンジや「Googleの猫」といった実証研究を紹介するほか、
CNN、RNN、AutoEncoderといった代表的アルゴリズム、勾配法による
最適化計算の手法等も明らかにします。

さらに「体験編」では、Linuxユーザーを対象に、
オープンソースのディープラーニングフレームワーク“Caffe”、
および手描き文字のサンプルデータを用い、
ニューラルネットワークのパラメータチューニングを実験してみます。

初めてのディープラーニング －－オープンソース

いま最も注目されている機械学習手法である深層学習（ディープラーニング）を、トップ研究者が解説した。基礎から、SGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツマンマシンまでと、盛りだくさん。軽快な語り口なので、無理なく理解できる！

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

全29巻のうち第1期として、以下の4点を同時刊行！

『機械学習のための確率と統計』杉山 将･著
『深層学習』岡谷 貴之･著
『オンライン機械学習』海野 裕也／岡野原 大輔／得居 誠也／徳永 拓之･著
『トピックモデル』岩田 具治･著

第2期の刊行は2015年8月、第3期の刊行は2015年12月の予定(＾o＾)/

【シリーズ編者】
杉山 将　東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

深層学習

Caffeをはじめよう

機械学習とは，コンピュータに学習能力を持たせるための方法論を研究する学問の名称であり，もともとは人工知能分野の一部として研究されていた。その後，機械学習は統計学と密接な関わりを持つようになり，「統計的学習」として独自の発展の道を歩み始めた。そして，1990年代から現在に至るまでの計算機やインターネットの爆発的な普及と相まって統計的学習の技術は目覚ましい発展を遂げ，いまや情報検索，オンラインショッピングなど，われわれの日常生活とは切り離すことのできない情報通信技術の根幹を支える重要な要素技術の一つとなった。
　本書は，このような発展著しい統計的学習分野の世界的に著名な教科書である“The Elements of Statistical Learning” の全訳である。回帰や分類などの教師あり学習の入門的な話題から，ニューラルネットワーク，サポートベクトルマシンなどのより洗練された学習器，ブースティングやアンサンブル学習などの学習手法の高度化技術，さらにはグラフィカルモデルや高次元学習問題に対するスパース学習法などの最新の話題までを幅広く網羅しており，計算機科学などの情報技術を専門とする大学生・大学院生，および，機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている大学院生・研究者・技術者にとって最適な教科書である。

統計的学習の基礎

プログラミングは全く初めての人、他の入門書で挫折しちゃった人、つまづく所はみんな同じです。そこを徹底分析したメソッドで、全員ゴールに辿り着ける入門教室が秋葉原にあります。1日でWeb画面と簡単なDBまで作れるようになるとってもユニークな速習コース。その方法を1冊に凝縮した本書なら、いきなりの初心者でも、無理せず楽しくPHPとMySQLのエッセンスを習得できます。

いきなりはじめるPHP : ワクワク・ドキドキの入門教室

実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ！
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか？ なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？ といった“Why”に関する問題も取り上げます。

ゼロから作るDeep Learning

パターン認識にはじめて触れる読者に向け，基礎からわかりやすく解説した入門書です．パターン認識の概念がよく理解できるとともに，Rによる実行例など，実際に応用する際にも役立つ内容が盛り込まれています．

はじめてのパターン認識

基礎からの微分積分

Azureの全体像がよくわかると大好評をいただいた『Azureテクノロジ入門　2016』に、待望の改訂版が登場です！　Azure Cosmos DBやAzure Database for MySQL/PostgreSQLといった新しいサービスを加筆したほか、旧版発行後の最新情報を反映させました。Azureをこれから使いたい人、Azureを使い始めたもののいまひとつよくわからない人に、Azureを知るための最初の1冊としてお勧めします。

●「はじめに」より
　本書は、Microsoft Azure（以下Azure）の入門書として執筆したものです。昨年11月に出版した『Azureテクノロジ入門 2016』は、当初の願いどおり入門書として多くの方に手に取っていただくことができました、ありがとうございました。
　あれから1年、Azureはさらに進化を遂げており、多くの機能改善や新機能の追加が行われました。例えばAzure FunctionsやAzure Virtual MachinesのNシリーズ（GPUインスタンス）のGA（一般提供）、グローバル分散型マルチモデルDBサービスであるAzure Cosmos DBのリリース、長らく登場の待たれていたAzure Database for MySQL/PostgreSQL、独自の画像認識を手軽に構築できるMicrosoft Cognitive ServicesのCustom Vision Serviceのプレビュー開始、コンテナー環境を手軽に構築できるAzure Container ServiceおよびAzureContainer Instancesなど、とどまることなく機能拡充が続いています。Azureに関心を寄せる方が引き続き増えていることも後押しとなり、本年も出版の機会を作ることができました。
　昨年に引き続き本年も、Azure初心者に向けて「Azureはどんなことができるのか」「Azureを知るにはどこから始めればよいのか」をつかんでもらうことを目指しています。読者の皆様から頂いたフィードバックをもとに、昨年の内容から変更のあった部分のアップデートにとどまらず、よりわかりやすく内容を更新しつつ、新発表のサービスまでカバーしていきます。
　Azureには数多くのサービスがあり、すべてのサービスを取り上げることはできませんが、本書の範囲外のサービスを使っていく際の端緒として役立つと確信しています。本書が一人でも多くのAzureに関心を寄せる開発者、運用者の皆様のお役に立てることを願っています。
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2017年9月
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 著者を代表して
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　久森 達郎

Azureテクノロジ入門 2018

word2vecによる自然言語処理

MS-DOSを知らない世代のエンジニアに向けたLinux入門書の決定版。
Linux自身の機能だけでなく、シェルスクリプトを使ったプログラミングや、
Gitによるソフトウェア開発のバージョン管理など、イマドキのエンジニアなら
知っておくべき知識についても、丁寧に解説しました!!

【2021年5月最新】Azureおすすめ入門/参考書ランキング