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BERT入門

立ち読み

BERT入門

著者:
佐藤大輔[共著] 和知德磨[共著] 湯浅晃[共著] 片岡紘平[共著] 野村雄司 [監修]
出版社:
リックテレコム

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)

◆「AI/Data Science実務選書」とは…
機械学習やAIの計算モデルは、システム開発のパラダイムを覆しつつあります。「AI/Data Science実務選書」は、AI開発とデータサイエンスのプラクティスを集め、実務家のスキル獲得/向上を力強く支援します。


目次:

■第1章 NLPの基礎知識
1..1 NLPとは?
1.2 機械学習とは?
■第2章NLPの技術解説
2.1 Bang of Words
2.2 ニューラルネット時代の自然言語処理
■第3章 BERTの技術解説
3.1 Attention
3.2 Transformer
3.3 BERT
3.4 BERT以降のモデル
■第4章 BERTの環境構築
4.1 Python
4.2 Colaboratory
4.3 環境構築とデータセットの準備
■第5章 代表タスクを通じて理解する
5.1 BERT の代表的な使われ方
5.2 文書分類タスク
5.3 NER(固有表現抽出)タスク
5.4 質問応答タスク
5.5 単語・文のベクトル化
■第6章 練習問題
6.1 文書分類タスク
6.2 情報抽出タスク
■第7章 ビジネス適用における課題と解決
7.1 データアセスメント
7.2 不均衡データへの対応
7.3 根拠抽出
7.4 ドメイン特化モデル

ジャンル:
コンピュータ > AI・機械学習
販売開始:
2022/08/11
ファイルサイズ:
16.29MB
CODE:
J0010400BK0128860001
対応デバイス:
WindowsPCMacブラウザビューアAndroidスマートフォンAndroidタブレットiPhone/iPod touchiPad
  購入 レンタル
価格(税込) 2,200円 -
閲覧可能期間 無期限 -
ダウンロード可能期間 無期限 -
ダウンロード回数 制限なし -
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BERT入門
販売(無期限): 税込 2,200