BERT入門

概要：

●本書の特徴
本書の著者陣は、自然言語処理のビジネス適用に豊富な経験を有しています。特にBERT については、多くのビジネス検証を行い、かつ、独自の応用技術の研究開発も進めている専門家集団です。技術面だけでなく、実務課題の解決に役立つ情報を提供できます。本書ではそうしたプロフェッショナル集団が、Attention 機構・Transformer アルゴリズム・BERT モデルの仕組みの詳解から、現場で使えるコードとノウハウを手引きします。この1冊で、自然言語処理とBERT の基礎を網羅するよう努めましたので、是非とも実践に直結する力を身に付けてください。

●想定読者
本書は主に以下のような方々を対象としています。
・ AIや機械学習、自然言語処理に興味があり、自分で勉強している技術者
・ 自然言語処理技術の業務適用を検討しているビジネス担当者
・ 自然言語処理についてサンプル実装を必要としている技術担当者

【前提とする知識やスキル】
・ 機械学習について、入門書を読むなどして概要を理解している
・ Pythonまたは他のプログラム言語の実装経験があり、プログラムの基礎を理解している
・ 助言やWebページを参考にすれば、機械学習のコードを実装できる

●本書のゴール
本書では、以下のような知識とスキルの獲得を目標に設定しています。
【知識面】
・ 近年の自然言語処理技術の動向を把握できる
・ BERT の仕組みや特性を理解できる
・ BERT のビジネス適用で頻出するいくつかの課題と、解決例が解る
【技量・スキル面】
・ BERT の実行環境を構築できるようになる
・ BERT を用いる代表的タスクの実装・検証ができるようになる
・ データの偏りや根拠の抽出など、BERT ビジネス適用の課題に、技術面から解決案を策定し実装できるようになる
（以上、本書まえがきより）

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