機械学習をビジネスの中で使うために必要な判断を扱った本。そもそも機械学習を使うべきかの見極め、指標の設計、学習データの用意、運用と再学習、効果の検証までを、アルゴリズムの解説より重視して並べている。

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Pythonプロフェッショナルプログラミング
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ビープラウド / 秀和システム / 2024年
技術: Python
アジャイルプラクティスガイドブック
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常松祐一 / 翔泳社 / 2023年
技術: アジャイル・スクラム
アジャイルレトロスペクティブズ
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エスター・ダービー・ダイアナ・ラーセン・デビッド・ホロウィッツ(訳: 角征典) / オーム社 / 2025年(第2版) / 翻訳書
技術: アジャイル・スクラム
アート・オブ・プロジェクトマネジメント
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スコット・バークン(訳: 村上雅章) / オライリー・ジャパン / 2006年 / 翻訳書
クラウドFinOps(第2版)
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J.R.Storment(訳: 松沢敏志・風間勇志・新井俊悟・福田遙) / オライリー・ジャパン / 2025年 / 翻訳書
技術: AWS・Microsoft Azure・Google Cloud
Kubernetesで実践するクラウドネイティブDevOps
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ジョン・アランデル・ジャスティン・ドミンガス(訳: 須田一輝・渡邉了介) / オライリー・ジャパン / 2020年 / 翻訳書
技術: Kubernetes・DevOps・継続的デリバリー・監視・オブザーバビリティ
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書誌(オライリー・ジャパン、2021年、ISBN 9784873119472)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「有賀康顕, 中山心太, 西林孝 著」による。初版の刊行年2018年は同APIで同書名の全版を引いて確認。

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