世界でもっとも強力な9のアルゴリズム [Kindle]

制作 : 長尾 高弘 
  • 日経BP社
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  • Amazon.co.jp ・電子書籍 (332ページ)

感想・レビュー・書評

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  • 身近なアルゴリズムについて述べられている。

  • 公開鍵暗号やRDB、サーチエンジンなど身近な技術のアルゴリズムについて雰囲気をつかめる内容です。
    仕組みについて深入りはせず概要程度なのでより詳しく知りたかったなと思う場面はしばしば。
    とはいえなにかと使う技術ばかりなので概要を知るだけでも役立ちますし、深掘りするきっかけとしては十分でした。

    いわゆる「アルゴリズムとデータ構造」的な文脈とは違います。

  • よく使われているアルゴリズムの基本を知ることができた。そこまで深い内容ではないけれど、読みやすかった。
    検索エンジンの章が特に良かった、この本をきっかけにもっと知りたいと思えた。

  • 第1章 イントロダクション―コンピュータが日常的に使っているすごいアイデアはどんなものか
    第2章 検索エンジンのインデクシング―世界最大の藁山から針を探す
    第3章 ページランク―グーグルを起ち上げたテクノロジー
    第4章 公開鍵暗号法―葉書で機密情報を書き送る
    第5章 誤り訂正符号―自分で誤りを訂正するシステム
    第6章 パターン認識―経験から学ぶ
    第7章 データ圧縮―無から有を生み出す
    第8章 データベース―一貫性の追求
    第9章 デジタル署名―このソフトウェアを本当に書いたのは誰か
    第10章 決定不能性とはなにか
    第11章 まとめ―指先の天才はもっと賢くなるか

  • ページランクやリレーショナルデータベース等に代表されるアルゴリズムの基本的な内容をざっくりと解説する本。

    計算量を意識した一歩上のプログラミングを学びたい、その導入として読もう、という目的で購入したが、結果その目的に見合うような本ではなかった。

    情報処理試験で学んだような内容も多く、翻訳もいまいち?な感じがしたので、あえて時間かけて読まなくてもよかったかなぁ。

    ※紹介しているアルゴリズムは以下のとおり。

    ・検索エンジンのインデクシング
    ・ページランク
    ・公開鍵暗号
    ・誤り訂正符号
    ・パターン認識
    ・データ圧縮
    ・データベース
    ・デジタル署名
    ・決定不能性とは

  • Googleに聞け。なんて言葉は最近は常識になりつつあります。
    そのGoogleはどのようにUserの知りたい情報を的確にかつ素早く提供することができるのか。


    Amazonでネット通販。これまた最近の常識です。
    購入する際にクレジットカードの情報を登録して、1クリックで決済。
    どうしてこんなことが可能なのか。


    というように、あまりにも身近になりすぎて疑問すら持たなくなってきたけれど、この背後に潜む理論は一読に値する。
    本書には数式は登場しないので、誰でも読むことができる。
    が、タイトルは少し言い過ぎかなと思う。

  •  アルゴリズムという言葉は広い意味では何らかの仕事を実行するための手順全般を指し、狭い意味ではコンピュータプログラムが何かを実行するための概念を指す。タイトルで前者を期待していたが本書が述べているのは後者だった。あくまでもコンピュータ科学の本である。

    第1章 イントロダクション ──コンピュータが日常的に使っているすごいアイデアはどんなものか
    第2章 検索エンジンのインデクシング ──世界最大の藁山から針を探す
    第3章 ページランク ──グーグルを起ち上げたテクノロジー
    第4章 公開鍵暗号法 ──葉書で機密情報を書き送る
    第5章 誤り訂正符号 ──自分で誤りを訂正するシステム
    第6章 パターン認識 ──経験から学ぶ
    第7章 データ圧縮 ──無から有を生み出す
    第8章 データベース ──一貫性の追求
    第9章 デジタル署名 ──このソフトウェアを本当に書いたのは誰か
    第10章 決定不能性とはなにか
    第11章 まとめ ──指先の天才はもっと賢くなるか

     初学者向け(あるいは門外漢向け)を想定してか、かなり基本的なことから説明している。プログラムの話だがソースコードのようなものは用いることなく、現実世界に置き換えた例え話を多用する説明手法が取られており、理解はしやすい。

     すでにある程度知っていた話もあるが、パターン認識とデータベースについては知らなかった。本書の紙版は2012年に出版されているが、パターン認識については今後AIの発展で大きく進歩するだろうと思われる。ただし機械学習で得られた判断がはたして「アルゴリズム」と言えるのかは少々疑問だ。

  • 様々な情報システムの基礎となっている9個のアルゴリズムを紹介する本です。
    暗号化技術、圧縮、電子署名などはITエンジニアではなくても聞いたことがあるのではないでしょうか?
    この本は、ITエンジニア向けではなくあくまで一般読者をターゲットに、どういう理論で動いているのかを詳しく説明しています。
    ただし、パラパラとめくってるだけではなかなか理解できないので、じっくり腰を据えて読む必要がありました。

  • 将来、いかに多くの巧妙なアルゴリズムが発明されても、答えが計算不能な問題はいつでも存在する。

    データベースから特許の重み付けができないか、試行錯誤しています。今使っている指標は、公知例の評価、出願日数、製品の重要性、です。これを使って、担当の30数件をランク付けしました。

    妥当性の検証はこれからです。100%正しい答えが得られるとは思っていません。そもそも、完全に客観的に特許を評価することなど、不可能だと思っています。関係者が納得できるくらいの妥当性があればいいのではないかと思っています。

  • 一般書。テーマの選び方に注意されていて、解説もわかりやすいので民間人の方々におすすめ。エンジニアにとっては既知の内容。

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