- ✍️ ProjectDiscovery事例解説: プロンプトキャッシュ最適化でLLMコスト59%削減を達成した実装戦略
- ✍️ NVIDIA TensorRT-LLM解説: KV Cache Early Reuseによるシステムプロンプト共有でTTFT 5倍高速化
- ✍️ Google OR-Tools Vehicle Routing Solver: 制約プログラミングとヒューリスティック探索による汎用VRPソルバー
- ✍️ AWS公式ブログ解説: Amazon Bedrock Agentsカスタムオーケストレーターの設計と実装
- ✍️ Anthropic公式ガイド解説: 効果的なAIエージェント設計の7パターン
✍️ 参考図書まとめ
機械学習エンジニア(MLE)とデータサイエンティスト(DS)向けの本を紹介。ちなみにAmazon評価信者!!!それぞれの本を恐れ多くも、MLEとDSにオススメ度を5段階評価を表しいます。書籍自体の良し悪しを評価しているのでは決してありません。 機械学習 基礎 ★★☆☆☆: 多変量解析入門――線形から非線形へ * 教科書的に最高な本。学生ならおススメしたい。働いてからは辞書にな...