書籍概要

Software Design 2019年1月号

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概要

第1特集
ITエンジニアのための機械学習と線形代数入門
どうやって行列を理解して使いこなすか？

「AI／機械学習」が一般社会へ浸透していったのがここ数年の流れではないでしょうか。ITエンジニアにとって，たくさんの潜在ニーズがそこにあり，新たな未来を切り拓く可能性が広がっています。しかし，機械学習をもっと活用するためにはその本質である線形代数に触れることが必要です。それにもかかわらず近年は高校での教育課程の変化により大学に進学してから学ぶ方も増えているため1つの壁（ギャップ）となっています。

本特集では，機械学習（ディープラーニング）を理解するために必要な線形代数の基礎知識を振り返り，いま最前線でどのように利用されているのか，専門家である筆者達がやさしく解説を試みました。ベクトル・行列などは，抽象化のための強力な道具であり，機械学習のモデリングにおいて背骨になる超基本的な概念で，これを知らないのはもったいないの一言に尽きます。本特集で高校数学から振り返り，最新技術へキャッチアップしましょう。

第2特集
リリースモデルの変更にどう対処する？
Javaのバージョン問題に前向きに取り組む方法

2018年9月にリリースされたJava SE 11から，Oracle社提供のJDK（Java SE Development Kit）のリリースモデルが変更されました。一部では「Javaが有償化される」という誤解もありましたが，実際には無償で利用する選択肢もあります。とはいえ，ユーザは複数のベンダから提供されるJDKのうちどれを使うかの選択を迫られるのは間違いありません。

せっかくバージョンアップに取り組むなら，やむを得ない作業と考えるのではなく，事業や開発を成長させるための手段と考え前向きに取り組みましょう。本特集では，バージョンアップを恐れず，進化のメリットを享受するための情報・対策を紹介します。

特別企画
ロバストな開発を続けるための物理プラットフォームの改良
光学ドライブのベゼルを強化するEjectコマンド工作

Ejectコマンドで遊ぶ工作企画第3弾。今回のテーマは光学ドライブの「ベゼル」。ベゼルとは，トレイの前面にあるフタのことで，Ejectコマンド工作において非常に重要な役割を担う部分です。ベゼルになにかを取り付ける際に十分な強度を保てるよう，あらかじめ基礎部分の強化を図ってみましょう。

Event Report
AWS Dev Day Tokyo 2018
AWSとユーザがともに成長することをめざして

AWS Dev DayというITイベントをご存じでしょうか。アプリケーション開発者向けのイベントで，Amazon Web Servicesが主催するイベントの中では比較的技術レベルが高いものと位置づけられています。その「AWS Dev Day Tokyo 2018」が，2018年10月29日～11月2日に，アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社の本社オフィス（東京都品川区）で開催されました。インタビューと取材を通して，このイベントの魅力をお伝えします。

目次

第1特集
ITエンジニアのための機械学習と線形代数入門
どうやって行列を理解して使いこなすか？

  • 第1章：線形代数と機械学習
    ニューラルネットワークの視点から
    …… 中井 悦司
  • 第2章：速習・線形代数
    高校数学の復習
    …… 橘 慎太郎
  • 第3章：やさしくわかるディープラーニングと線形代数
    画像の推論に挑戦
    …… 石川 聡彦
  • 特別コラム：高校教育課程の変化と大学での数学
    線形代数をどのように学ぶべきか
    …… 中西 崇文
  • 第4章：自然言語処理・画像処理における線形代数の応用
    データ処理アルゴリズムへの活用事例
    …… 貞光 九月

第2特集
リリースモデルの変更にどう対処する？
Javaのバージョン問題に前向きに取り組む方法

  • 第1章：Javaのバージョンアップと付き合っていくために
    リリースサイクルの理解とバージョンアップの指針
    …… 谷本 心
  • 第2章：Java9，10，11の変更点を把握しよう
    Java 8からの移行を見据えて
    …… 櫻庭 祐一
  • 第3章：Javaをバージョンアップしやすくするアイデア
    進化に臆さず，そのメリットを享受するために
    …… 渡辺 祐

特別企画

  • ロバストな開発を続けるための物理プラットフォームの改良
    光学ドライブのベゼルを強化するEjectコマンド工作…… あっきぃ

Event Report

  • AWS Dev Day Tokyo 2018
    AWSとユーザがともに成長することをめざして
    …… 編集部

Catch Up Trend

  • 業務を改善する情報共有の仕掛け
    【4】TrelloとSlackではじめる，楽しいチームコラボレーション
    …… 大塚 和彦

Test Report

  • NETGEAR ReadyNASと10G Switchで作る社内ストレージ環境
    【5】並列通信による通信性能の違いを調べる
    …… 後藤 大地

連載

  • ITエンジニア必須の最新用語解説
    【121】DNS Queries over HTTPS……杉山 貴章
  • digital gadget
    【241】IDEAが考える未来の家電ガジェット……安藤 幸央
  • 結城浩の再発見の発想法
    【68】モデルとビュー……結城 浩
  • ［試して理解］Linuxのしくみ
    【9】ページキャッシュ……武内 覚
  • 宮原徹のオープンソース放浪記
    【35】日本酒三昧！ OSC新潟に行ってきました……宮原 徹
  • 平林万能IT技術研究所
    【8】膨大な世界情報が見える「視力矯正メガネ」を作ろう！……平林 純
  • ひみつのLinux通信
    【59】［恒例新春スペシャル］Dateワープ～タイムマシンにお願い～……くつなりょうすけ
  • Visual Studio Code快適生活
    【4】Webアプリ開発がはかどるVisual Studio Code（後編：TypeScript）……職業「戸倉彩」
  • 徹底解説コンピュータサイエンス
    【5】論理演算のハードウェアのしくみ～リレー式からMOSトランジスタ電卓へ～……速水 祐
  • Androidで広がるエンジニアの愉しみ
    【31】機能アップしたARCore……高橋 憲一
  • 応用がきくDockerイメージの作り方
    【6】multi-stage buildsを使いこなす……樽石 将人
  • 【最終回】scikit-learnで学ぶ機械学習アルゴリズム
    【9】Naive Bayesによるテキストデータの分類……清水 琢也
  • シェル芸人からの挑戦状
    【17】2019年にまつわる問題……上田 隆一，田代 勝也，山田 泰宏，中村 壮一，eban
  • Vimの細道
    【36】ファイルの開き方のキホン……mattn
  • 書いて覚えるSwift入門
    【44】Swiftのモジュールとは？……小飼 弾
  • セキュリティ実践の基本定石
    【61】ルータがあなたのPCでマイニングをする……すずきひろのぶ
  • あなたの知らないファイルシステムの世界
    【4】システムコールの拡張と追加……青田 直大
  • SOURCES～レッドハット系ソフトウェア最新解説
    【25】Red Hatが提供するコンテナレジストリ……小島 啓史
  • Ubuntu Monthly Report
    【104】オープンソースでマルチプラットフォームなメモツール「Joplin」……あわしろいくや
  • Unixコマンドライン探検隊
    【33】ストレージそしてDBMS（その3）……中島 雅弘
  • Monthly News from jus
    【87】シェル芸で文字コードを体感してみよう……上田 隆一，横田 結菜
  • Hack For Japan＋Code for Japan～あなたのスキルは社会に役立つ
    【85】台湾のシビックテック，g0v Summitに参加して……武貞 真未

サポート

正誤表

本書の以下の部分に誤りがありました。ここに訂正するとともに，ご迷惑をおかけしたことを深くお詫び申し上げます。

（2018年12月12日最終更新）

平林万能IT技術研究所第8回
P.13ページ，図3のキャプション

誤 ARアプリ用テクスチャ（円錐図法）
正 ARアプリ用テクスチャ（円筒図法）

P.178 アラカルト「SD NEWS & PRODUCTS」最下段ニュースのCONTACT

誤 https://jp.micron.com/micron-in-japan
正 https://jp.micron.com

「/micron-in-japan」が不要でした。

ダウンロード

P.25　特集1　第2章「高校数学の復習　速習・線形代数」

筆者の橘慎太郎さんより提供いただいた，練習問題とその解答です。PDFファイルになっておりますので，それぞれダウンロードしご利用ください。問題を解くことで機械学習を学ぶうえで重要な線形代数の概念の習得に役立ててください。

なお，この練習問題と解答の著作権は筆者の橘慎太郎さんにあります。商用利用などは，筆者の許諾が必要です。

P.114　連載「scikit-learnで学ぶ機械学習アルゴリズム」

記事で紹介したNaive Bayesによるテキストデータの分類の機械学習を試すためのサンプルコードを以下からダウンロードできます。ダウンロードファイル「NaiveBayes.zip」は圧縮ファイルです。解凍したうえでご利用ください。

圧縮ファイル内の「NaiveBayes.ipynb」をGoogle Colaboratoryにアップロードすることで機械学習を試せます。Google Colaboratoryへのアップロード方法は，圧縮ファイル内の「Readme.txt」を参照してください。

ダウンロード
サンプルコード（NaiveBayes.zip）

P.154　連載「Unixコマンドライン探検隊」

記事で使用しているサンプルコードが以下からダウンロードできます。ダウンロードファイル「sd01-unix33-sample.zip」は圧縮ファイルです。解凍したうえでご利用ください（incept_sqlite3.bashの1ファイルのみ）。詳細については，記事をご覧ください。

なお，このサンプルは学習・実験用を目的としております。オリジナルの著作は著者に帰属しますが，読者が断りなく任意に利用・改変することができることとします。

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サンプルコード（sd01-unix33-sample.zip）

免責：本サンプルを使用することによって，使用者が受けたあらゆる不利益に対して，原著者および技術評論社はその責任を負いません。

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