15Stepで踏破 自然言語処理アプリケーション開発入門 | 誠品線上

15Stepで踏破 自然言語処理アプリケーション開発入門

內容簡介

內容簡介 ◆◆ PythonとKerasで基礎から一巡 ◆◆本書のゴールは自然言語、とりわけ日本語を扱うサービスやアプリケーションを開発できるようになることです。そのために欠かせない「機械学習」と「深層学習」について、しっかり解説します。ただし、難解な理論や数式は大胆にスキップ。エンジニアの実務に役立つ知識に絞り、独自に15の学習ステップを体系化しました。数値計算にNumPy、形態素解析にMeCab、機械学習にscikit-learn、ディープラーニングにKeras等を使い、Pythonのコードを記述し動かしていきます。何らかのプログラミング経験のある方なら、無理なく読めると思います。◆◆ 本書の構成 ◆◆■1章 演習に入るまえの予備知識1 序論・自然言語処理と機械学習2 本書の執筆・開発環境3 機械学習のためのPythonの基礎4 数値計算ライブラリNumPy5 本書で利用するその他の主要ライブラリ■2章 基礎を押さえる7ステップStep 01 対話エージェントを作ってみるStep 02 前処理Step 03 形態素解析とわかち書きStep 04 特徴抽出Step 05 特徴量変換Step 06 識別器Step 07 評価■3章 ニューラルネットワークの6ステップStep 08 ニューラルネットワーク入門Step 09 ニューラルネットワークによる識別器Step 10 ニューラルネットワークの詳細と改善Step 11 Word EmbeddingsStep 12 Convolutional Neural NetworksStep 13 Recurrent Neural Networks■4章 2ステップの実践知識Step 14 ハイパーパラメータ探索Step 15 データ収 ■1章 演習に入るまえの予備知識1 序論・自然言語処理と機械学習2 本書の執筆・開発環境3 機械学習のためのPythonの基礎4 数値計算ライブラリNumPy5 本書で利用するその他の主要ライブラリ■2章 基礎を押さえる7ステップStep 01 対話エージェントを作ってみるStep 02 前処理Step 03 形態素解析とわかち書きStep 04 特徴抽出Step 05 特徴量変換Step 06 識別器Step 07 評価■3章 ニューラルネットワークの6ステップStep 08 ニューラルネットワーク入門Step 09 ニューラルネットワークによる識別器Step 10 ニューラルネットワークの詳細と改善Step 11 Word EmbeddingsStep 12 Convolutional Neural NetworksStep 13 Recurrent Neural Networks■4章 2ステップの実践知識Step 14 ハイパーパラメータ探索Step 15 データ収集

作者介紹

作者介紹 土屋祐一郎本名、橘 祐一郎(たちばなゆういちろう)。東京大学工学部卒、同大大学院情報理工学系研究科中退。2015年度IPA未踏スーパークリエータ。現在は株式会社PKSHA Technology所属。大学とIPA未踏では主に画像ドメインで機械学習を扱い、現職では自然言語や画像を扱う事業部にてソフトウェアエンジニアとして勤務。その他、Deep Learning講座「NICO2AI」の講師などの活動も行う。

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