改善すべきコードの見つけ方、改善方法を具体的なルールと実践で伝授!『Five Lines of Code — How and When to Refactor —』(Christian Clausen著、MANNING刊)の日本語版。本書では、「メソッドを5行以内で実装する」ことにフォーカスし、改善すべきコードを見つけ、安全にリファクタリングするための明確で実践的なルールを解説しています。 第 1
AIシステムを動かすモデルの解釈可能性を高め、説明可能なAIへの道を開く本書では、線形回帰や決定木などのシンプルなホワイトボックスモデルから、深層ニューラルネットワークなどのようなブラックボックスモデルまで、その解釈手法とPythonによる実装を解説。「どのように動作し、予測に至ったのか」に答え、モデルを「解釈可能」にするためのアプローチを網羅的に扱い、そして更に「なぜ、この予測をしたのか」に答え
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Pythonを活用した70以上の実践的な"レシピ"により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。テキストからの特徴量の抽出の付録として日本語モデルでの実例も取り上げます。Packt Publishing: Python Feature Engineering Cookbook, Second
Web API設計のベストプラクティス集APIとはアプリケーション、サービス、コンポーネントがどのように通信するかを定義する仕様です。本書『APIデザイン・パターン』は、Web APIを構築するための安全かつ柔軟で再利用可能なパターンを提供するために執筆されました。一般的な設計原則の説明からはじめ、APIを構築する際の仕様、デザイン・パターンを紹介していきます。Manning Publishing
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