ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編本ダウンロードepub
ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編
本, 斎藤 康毅
ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編 は 斎藤 康毅 によって作成されました 各コピー3960で販売されました. Le livre publié par オライリージャパン (2018/7/21). Il contient 432ページ pages et classé dans le genre genre. Ce livre a une bonne réponse du lecteur, il a la cote 4.4 des lecteurs 27. Inscrivez-vous maintenant pour accéder à des milliers de livres disponibles pour téléchargement gratuit. L'inscription était gratuite.
平均的な顧客フィードバック : 4.4 5つ星のうち（27人の読者)
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ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編本ダウンロードepub - 内容紹介 コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。第2弾の本書では、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みます。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できます。前作同様、やさしい言葉で分かりやすくをモットーに、高度に見える技術の裏側をじっくり説明し、実際に作ることで理解を深めます。最後までコンセプトは変わらない。ゼロから作る! 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。 著者について 斎藤 康毅(さいとう こうき):1984年長崎県対馬生まれ。東京工業大学工学部卒、東京大学大学院学際情報学府修士課程修了。現在、企業にて人工知能に関する研究開発に従事。著書に『ゼロから作る Deep Learning』、翻訳書に『実践 Python 3』『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』(以上、オライリー・ジャパン)などがある。 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 斎藤/康毅 1984年長崎県対馬生まれ。東京工業大学工学部卒、東京大学大学院学際情報学府修士課程修了。現在、企業にて人工知能に関する研究開発に従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)以下は、ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編に関する最も有用なレビューの一部です。 この本を購入する/読むことを決定する前にこれを検討することができます。
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ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編本ダウンロードepub - 内容紹介 コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。第2弾の本書では、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みます。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できます。前作同様、やさしい言葉で分かりやすくをモットーに、高度に見える技術の裏側をじっくり説明し、実際に作ることで理解を深めます。最後までコンセプトは変わらない。ゼロから作る! 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。 著者について 斎藤 康毅(さいとう こうき):1984年長崎県対馬生まれ。東京工業大学工学部卒、東京大学大学院学際情報学府修士課程修了。現在、企業にて人工知能に関する研究開発に従事。著書に『ゼロから作る Deep Learning』、翻訳書に『実践 Python 3』『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』(以上、オライリー・ジャパン)などがある。 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 斎藤/康毅 1984年長崎県対馬生まれ。東京工業大学工学部卒、東京大学大学院学際情報学府修士課程修了。現在、企業にて人工知能に関する研究開発に従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)以下は、ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編に関する最も有用なレビューの一部です。 この本を購入する/読むことを決定する前にこれを検討することができます。
文句なしです。まずすべてのサンプルコードが１００％動きます。この一番大事なところ、他の技術本は反省してほしいです。けして安くない買い物なのですから。（1箇所だけ、8章のtrain.pyの12行目をコメントアウトしないと動きません。`# from ch07.peeky_seq2seq import PeekySeq2seq`）説明わかりやすいです。多く添付されている図がこれまた非常にわかりやすいです。ひとつの誤字脱字もありません。フリーレビューという形をとったそうですがやはりそのおかげでしょうか。本書の最後に査読者として数十人のお名前が載っています。そのことかもしれません。AIの仕組みが、いやディープラーニングですか。その仕組みがよくわかりました。これは“Intelligence”ではありませんね。各社がAIといわずにCognitiveサービスとしているのがよくわかります。高校数学Ⅰで諦めた文系エンジニアとしてアドバイスです。本書を修了するには前作の5章まで理解する必要があります。そして前書を理解するには微分積分と、行列の積（線形代数の分野）を理解する必要があります。（三角関数は飛ばしていいかもしれません）わたしはひとつづつ潰していきましたが、別に試験の問題を解く必要はないので把握するだけなら時間があれば１〜２ヶ月で終わります。プログラミング経験があればPythonは前書の1章の指南だけで事足ります。チャットボットに自動対応を組み込む必要があり、その素地としてサイコーでした。
によって 斎藤 康毅
5つ星のうち (27 人の読者)
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