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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~PythonとKerasで基礎から一巡~(Step UP!選書)
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在庫状況
有り
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お届け予定日
3~4日
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価格
\3,300(税込)
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発行年月 |
2019年09月 |
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言語 |
日本語 |
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媒体 |
冊子 |
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ページ数/巻数 |
335p |
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大きさ |
24cm |
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ジャンル |
和書/理工学/情報学/情報システム・ソフトウェア |
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ISBN |
9784865941326 |
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商品コード |
1030872337 |
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NDC分類 |
007.636 |
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基本件名 |
言語情報処理 |
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本の性格 |
実務向け |
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新刊案内掲載月 |
2019年10月4週 |
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商品URL | https://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=1030872337 |
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内容
◆◆ 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