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ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然... がカートに入りました
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ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編 単行本(ソフトカバー) – 2018/7/21

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商品の説明

出版社からのコメント

■本書「まえがき」より

本書のコンセプト

ディープラーニングを(もしくは、何らかの高度な技術を)深く理解するには、「ゼロから作る」という経験が重要だと筆者は考えます。ゼロから作るとは、自分の理解できる地点からスタートし、できるだけ外部の既製品は使わずに目的とする技術を完成させることです。そのような経験を通じて、表面的ではなく、しっかりとディープラーニングに精通すること――それが本書の目指すところです。

結局のところ、技術を深く理解するには、それを作れるだけの知識や技量が必要になります。本書では、ディープラーニングをゼロから作ります。そのためにさまざまなコードを書き、いろいろな実験を行います。それは時間のかかる作業であり、時に頭を悩ませることもあるでしょう。しかし、そのような時間のかかる作業には――むしろ、そのような作業にこそ――、技術を深く理解する上で重要なエッセンスが多く詰まっています。そのようにして得た知識は、既存のライブラリを使うにも、最先端の論文を読むにも、オリジナルのシステムを作るにも必ず役に立つはずです。そして何より、ディープラーニングの仕組みや原理をひとつずつ紐解きながら理解することは、純粋に楽しいものです。

自然言語処理の世界へ

本書の主なテーマは、ディープラーニングによる自然言語処理です。自然言語処理とは、簡単に言ってしまうと、私たちが普段話す言葉をコンピュータに理解させるための技術です。私たちの言葉をコンピュータに理解させることはとても難しい問題であり、そして同時に重要なテーマでもあります。実際に、この自然言語処理の技術によって、私たちの生活は大きく変わりました。Web 検索や機械翻訳、音声アシスタントなど、世の中に大きな影響を与えた技術の根幹には、自然言語処理の技術が使われています。

このように私たちの生活に欠かせない自然言語処理の技術ですが、この分野においても、ディープラーニングはきわめて重要な位置を占めています。実際、ディープラーニングによって、これまでの自然言語処理の性能が大きく向上してきました。たとえば、Googleの機械翻訳ひとつをとっても、ディープラーニングベースの手法によって、大きな進化を遂げたのは記憶に新しいところです。

(中略)

本書は、ディープラーニングを中心とした自然言語処理をめぐる冒険の書です。本書は全部で8章からなりますが、それらは一連の物語のように頭から順に読むように構成されています。問題が立ちはだかり、それを解決する新しい手法を考え、そしてさらに改良を加えます。そのような流れで、自然言語処理に関するさまざまな問題を、ディープラーニングという武器を手にひとつずつ解決していきます。そしてその冒険を通じて、ディープラーニングにおける重要なテクニックを深いレベルで習得し、そのおもしろさを体感していただきたいと思っています。

内容(「BOOK」データベースより)

コンピュータの専門書として異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑む。word2vecやRNN(リカレントニューラルネットワーク)、LSTMやGRU、seq2seqやAttention…ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスター。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ オライリージャパン (2018/7/21)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2018/7/21
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本(ソフトカバー) ‏ : ‎ 432ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4873118360
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4873118369
  • 寸法 ‏ : ‎ 21 x 15 x 2 cm
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち4.5 198個の評価

著者について

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1984年長崎県対馬市生まれ。東京工業大学卒、東京大学大学院修士課程修了。現在は、株式会社Preferred Networksにて人工知能に関する研究開発に従事。

2017年ITエンジニア本大賞(技術書部門大賞)、2019年ITエンジニア本大賞(審査員特別賞)受賞。

著書に『ゼロから作る Deep Learning』シリーズ、翻訳書に『コンピュータシステムの理論と実装』『実践機械学習システム』『実践 Python 3』(以上、オライリー・ジャパン)などがある。

カスタマーレビュー

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