AWS上で機械学習のパイプラインを端から端まで構築する本。データの取り込みと特徴量作成、学習とチューニング、デプロイ、監視、再学習までをマネージドサービスの組み合わせで実現していく。
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Amazon Bedrock生成AIアプリ開発入門
御田稔 / SBクリエイティブ / 2024年
技術: AWS・大規模言語モデル

AWS Lambda実践ガイド
大澤文孝 / インプレス / 2022年(第2版)
技術: AWS

AWS運用入門
山﨑翔平 / SBクリエイティブ / 2025年
技術: AWS・DevOps・継続的デリバリー

コマンドラインではじめるデータサイエンス
イェルーン・ヤンセンス(訳: 長尾高弘) / オライリー・ジャパン / 2015年 / 翻訳書
技術: シェル・Bash・データ基盤・データエンジニアリング

Pythonではじめる教師なし学習
アンクール・A・パテル(訳: 中田秀基) / オライリー・ジャパン / 2020年 / 翻訳書
技術: Python・機械学習

Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意
小嵜耕平・秋葉拓哉 / 講談社 / 2023年
技術: ディープラーニング・機械学習・Python
この本からもっと探す →邦訳版の書誌(オライリー・ジャパン、2021年、ISBN 9784873119687)は国立国会図書館サーチAPI(opensearch)の検索結果で確認。著者・訳者は同APIの責任表示「Chris Fregly, Antje Barth 著,黒川利明 訳,本橋和貴 技術監修」による。原著の初版年2021年はOpenLibrary/英語版Wikipediaの書誌による。
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