Takuya Takaya
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Takuya Takaya
@tkaytkuy
編集者／担当した書籍 → https://t.co/i5jIq3e1D8
執筆者のそばに、いつも Katılım Haziran 2011
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担当した書籍「深層ニューラルネットワークの高速化」が英訳されます！
世界中のエンジニアにこの書籍の面白さを味わってほしい！
x.com/joisino_/statu…
佐藤 竜馬 / Ryoma Sato@joisino_
深層学習の高速化についてまとめた拙著 "Accelerating Deep Neural Networks" が Cambridge University Press から発売されます🎉 拙著『深層ニューラルネットワークの高速化』（技術評論社）をベースとしながら、投機デコードや KV キャッシュ圧縮など最新の話題を 50 ページ以上増補し、佐藤自ら英訳しました。 現在、Amazon US で予約でき、日本への発送も可能です。日本国内でも洋書店等で取り扱いがあると思いますのでぜひチェックしてくださいね。
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行きます！／白金鉱業 Meetup Vol.23@六本木（技術評論社編） に参加を申し込みました！ brainpad-meetup.connpass.com/event/386854/?… #白金鉱業
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はてなブログに投稿しました
まるごと学べる異常検知の実践知 - ぱたへね natsutan.hatenablog.com/entry/2025/11/…
#はてなブログ
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拙著『実践的データ基盤への処方箋』を紹介いただきました！SQLFluffのDataformプラグインを作られた方ですかね。風音屋でもお世話になっており、こうして縁が巡ることを嬉しく思っています。
【エンジニアの日常】エンジニア達の人生を変えた一冊 Part5 - Findy Tech Blog tech.findy.co.jp/entry/2025/10/…
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昨日の資料を公開しました！
論文紹介「Evaluation gaps in machine learning practice」と、効果検証入門に関する昔話
speakerdeck.com/stakaya/lun-we…
#白金鉱業
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『ビジネス課題を解決する技術』では、課題解決のプロセスを「定式化→モデル構築→最適化」の3ステップに分解しています。
数理モデリングや数理最適化など、各ステップで求められるスキルを学ぶためのおすすめ書籍をご紹介しました。
数理モデルの力を引き出す書籍ガイド
gihyo.jp/article/2025/0…
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「AI時代のデータサイエンティストに求められる役割」
生成AIの登場で、データサイエンティストの役割が問われています。ここではAI時代を生き抜くデータサイエンティストになるための、ビジネス課題を解決に導く思考のフレームワークを提案します。
gihyo.jp/book/pickup/20…
#技術評論社 #電脳会議
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遅れましたが、書きました！！めっちゃ面白いのでぜひ！！ちゃんと最後まで読む！！
@dropout009
[読書感想]『ビジネス課題を解決する技術』を読んだらめちゃくちゃ良かった｜ぺすちん zenn.dev/pesuchin/artic… #zenn
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私がよく使う生成AIの使い方として、図表の生成について書きました。Obsidianではいろいろな図表をテキスト形式で扱えるので便利です。
ObsidianとAIを組み合わせて図表を手軽に作成する
gihyo.jp/article/2025/0…
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拙著『Obsidianで“育てる”最強ノート術』を発売してからこの1年半の変化について書きました。
進化を続けるObsidianの最近の変化とは？ ——データベース型の情報管理やWeb閲覧、AIを利用したチャットや文章整形・関連ノートの検索が可能に gihyo.jp/article/2025/0… #gihyojp
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Obsidianで作ったノートをAIで扱うことについての想いと、外部のAIと連携させるからこそ実現できることについて、事例を交えて書きました。
ObsidianのノートをVS CodeのAI（Cline）を通して活用する 〜ローカルにMarkdown形式で保存しているメリットを活かす使い方
gihyo.jp/article/2025/0…
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「効果検証入門」 を読了した。効果検証に関する各種分析手法を紹介するとともに，各種手法の限界についても説明しており，実務の面で有益なだと感じた。
読書メモ一覧 - jiku log stern-bow.hatenablog.com/entry/2025/05/… #因果推論
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Obsidianが流行っているけれど、なぜ注目されているのかわからない、という声があったので、gihyo.jpで記事を書きました。
なぜObsidianが2025年になって注目されているのか
gihyo.jp/article/2025/0…
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「機械学習を解釈する技術」を読み終えた。本書の見所は，
1. 各手法の関係性を整理して示している
2. 例題を交えながら概念を分かりやすく伝えている
の2点である。数式や具体例で理解を促しており，時代が経っても有用なテキストだと思った。
読書メモ一覧 - jiku log stern-bow.hatenablog.com/entry/2025/04/… #XAI
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