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15Stepで踏破 自然言語処理アプリケーション開発入門 (StepUp!選書) 単行本(ソフトカバー) – 2019/9/27


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商品の説明

内容紹介

◆◆ 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NumPy
5 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 Embeddings
Step 12 Convolutional Neural Networks
Step 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

出版社からのコメント

●15ステップの演習でスキルを獲得

本書は4章構成となっています。
1章には「演習に入る前の予備知識」を集めました。
環境構築、Python、数値計算ライブラリNumPyについて押さえておきます。

2章は「基礎を押さえる7ステップ」です。
日本語自然言語処理と機械学習の基礎を、実際のプログラム例を見ながら、
1ステップずつ学習していきます。本書の核となる章です。

3章は「ニューラルネットワークの6ステップ」です。
取っつきにくい深層学習(Deep Learning)の仕組みと、
自然言語処理への適用について、わかりやすく説明します。

4章は「2ステップの実践知識」です。2章と3章で扱いきれなかったものの、
機械学習や自然言語処理を実アプリケーションとして実装する際に役立つ知識を習得します。


●エンジニアの実力を着実に高める

本書をはじめとする「Step Up! 選書」では、読者が自分のぺースで1ステップずつ学習を進め、
独学で技術力を高めることができるように、考え抜かれた編成でリードしていきます。
網羅的な説明項目の列挙や、理論体系の単純トレースはしません。
開発リファレンスや逆引き、クックブック(開発レシピ)とも違います。
プロのエンジニアとしての実力を高めるための著者オリジナルのシナリオに、士気高く踏み出してください。

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登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 336ページ
  • 出版社: リックテレコム (2019/9/27)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4865941320
  • ISBN-13: 978-4865941326
  • 発売日: 2019/9/27
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