自然言語処理が詳しく学べる学習教材一覧
本記事では「機械学習による自然言語処理」に興味がある方向けに、おすすめの学習教材を紹介します。
| 商品名 | 商品リンク | 価格[円] |
|---|---|---|
| 言語処理のための機械学習入門（自然言語処理シリーズ） |
| ￥3,080 |
| 自然言語処理と機械学習入門 |
| ￥3,740 |
| 機械学習・深層学習による自然言語処理入門 （Ｃｏｍｐａｓｓ |
| ￥3,000 |
| 機械学習エンジニアのためのＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ |
| ￥4,400 |
| 文書分類からはじめる自然言語処理入門 -基本からＢＥＲＴまで- |
| ￥2,970 |
| ＢＥＲＴ入門ーープロ集団に学ぶ新世代の自然言語処理 |
| ￥2,420 |
| 機械学習のための「前処理」入門 |
| ￥3,080 |
言語処理のための機械学習入門 （自然言語処理シリーズ）
本書は、自然言語処理のための機械学習の基礎を学ぶためのテキストです。本書では、機械学習を使った自然言語処理の基礎的な概念と、それらを実装するための技術を学びます。まず、機械学習の基礎的な概念とアルゴリズムを学びます。次に、自然言語処理のための言語モデリング、テキスト分類、文書クラスタリングなどの機械学習技術を学びます。さらに、自然言語処理のためのニューラルネットワークとその技術を学びます。最後に、自然言語処理のための評価と実装の方法を学びます。本書は、自然言語処理のための機械学習の初学者を対象にしています。本書を読むことで、自然言語処理のための機械学習の基礎を学ぶことができます。
自然言語処理と機械学習入門
「自然言語処理と機械学習入門」は、自然言語処理と機械学習の基礎を学ぶための本です。本書では、自然言語処理と機械学習の基礎を学ぶためのプログラミング言語Pythonを用いて、自然言語処理と機械学習の概念と実装について学ぶことができます。また、Pythonを用いてテキストデータを処理するためのライブラリ、自然言語処理を行うためのライブラリ、機械学習を行うためのライブラリなどの使い方も学ぶことができます。さらに、自然言語処理と機械学習を実際にプログラミングする実践的なテクニックなども学ぶことができます。本書を読むことで、自然言語処理と機械学習の基礎を学ぶことができます。
機械学習・深層学習による自然言語処理入門 （Ｃｏｍｐａｓｓ
「機械学習・深層学習による自然言語処理入門 (Compass Booksシリーズ)」は、自然言語処理の基礎となる機械学習や深層学習の技術を理解し、実践するための入門書です。本書では、自然言語処理の基礎知識として、機械学習（教師あり学習、教師なし学習）、深層学習（ディープラーニング）などを解説します。さらに、自然言語処理の応用例として、自然言語処理ツール（MeCab、Janome）、自然言語処理フレームワーク（Keras、TensorFlow）、自然言語処理モデル（Word2Vec、Doc2Vec）などを紹介します。本書を読むことで、自然言語処理を実践するための基礎知識を身に付けることができます。
機械学習エンジニアのためのＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ
この本では、自然言語処理（NLP）の最先端ライブラリであるTransformersを使用して機械学習エンジニアがモデルを開発する方法を学べます。本書では、NLPモデル開発のためのTransformersの使用方法と、その使用方法を活用して開発するモデルの構築方法を詳しく解説しています。また、モデル開発に必要なデータセットの準備方法や、データセットを使用してモデルを検証する方法なども学べます。さらに、学習済みモデルを使用して、新しいデータセットを処理したり、モデルを改良したりする方法も解説しています。本書を通じて、NLPモデル開発を効率的に行えるようになります。
文書分類からはじめる自然言語処理入門 -基本からＢＥＲＴまで-
本書では、自然言語処理の基礎から、BERTなどの最新技術までを学ぶことができます。まずは、文書分類をベースにして、機械学習による自然言語処理の基礎を学びます。さらに、単語埋め込み、文脈語埋め込み、word2vecなどの埋め込み表現について学び、BERTを使った自然言語処理の最新技術についても学ぶことができます。また、実際のプロジェクトでBERTを使った自然言語処理を体験し、実践的なスキルを身につけることができます。本書を通して、自然言語処理の基礎からBERTまでを学べます。
ＢＥＲＴ入門ーープロ集団に学ぶ新世代の自然言語処理
『BERT入門ーープロ集団に学ぶ新世代の自然言語処理 (AI/Data Science実務選書)』は、BERTを使った自然言語処理の入門書として、プロ集団による学習を通して、新世代の自然言語処理を学ぶことができる本です。本書では、自然言語処理の基礎知識からBERTのモデル構築方法、BERTを使った自然言語処理のアプリケーション開発まで、幅広く学ぶことができます。また、BERTを使った推論処理や、BERTを用いた自然言語処理のデプロイ方法など、実務で使える実践的な内容も収録されています。本書を通して、BERTを使った自然言語処理を学ぶことができます。
機械学習のための「前処理」入門
「機械学習のための前処理入門」は、機械学習の基礎知識を学ぶための入門書です。本書では、前処理とは何か、なぜ前処理が必要なのか、どのような前処理があるのかなど、前処理に関する基礎的な概念を学ぶことができます。また、実際のデータセットを使った前処理の手法を実践的に学ぶことができます。データのクレンジングや正規化、欠損値の処理、特徴量エンジニアリングなど、機械学習を行う上で必要な前処理を学ぶことができます。さらに、機械学習のモデルを評価するためのデータ拡張やモデルのチューニングなど、機械学習の最終段階における前処理のテクニックを学ぶことができます。
