実践 自然言語処理
自然言語処理（Natural Language Processing：NLP）の本格的な実践書。過去10年間で起きたブレークスルーにより、NLPは小売、医療、金融、法律など、さまざまな分野での利用が増えてきました。急速に利用が拡大する中で、産業界でNLPを使ったシステムを構築するのに必要な知識を学べる講座や書籍は不足していました。本書を読むことで、NLPの要素技術やSNS、Eコマース、医療、金融といった具体的なビジネスへの適用方法に加えて、NLPシステムを開発するためのベストプラクティスを詳しく学べます。 賞賛の声 序文 訳者まえがき まえがき 第I部 基礎 1章 自然言語処理入門 1.1 実世界での自然言語処理 1.1.1 NLPのタスク 1.2 言語とは何か 1.2.1 言語の構成要素 1.2.2 自然言語処理の難しさ 1.3 機械学習、ディープラーニング、そして自然言語処理の概要 1
『ウェブ最適化ではじめる機械学習』を出版しました。 — Shuhei Iitsuka
Tue Feb 09 2021 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time) 昨年の 11 月にオライリー・ジャパンから『ウェブ最適化ではじめる機械学習』という本を出版しました。大変ありがたいことに、いくかのブログで取り上げていただけているようです。 出版してから少し日が経ちますが、まだギリギリ新刊かなということで、書籍の紹介と舞台裏の話を書きたいと思います。 何の本？ ひとことで言うと、ウェブエンジニア／ウェブマーケターこそ機械学習に入門するのに最適な役職なんだよ！という本です。 私は普段ウェブサイトのフロントエンドエンジニアとして仕事をしていますが、仕事の中で機械学習との接点はあまりないように感じます。ひとことでウェブエンジニアリングと言ってもその範囲は広いので一般化は難しいですが、基本的には HTML / CSS / JavaScrip
最高にエッチな画像が遺伝的アルゴリズムで生み出される様子を見て反省する日々 - 本しゃぶり
「なぜ見抜けなかったのか」 画像の選択を迫られるたびに俺は自問する。 進化の筋道を正しく予測するのは難しい。 遺伝的アルゴリズムの活用 2021年から、新たに習慣となった行為はあるだろうか。俺はある。PCの前に座り、二つの画像のうち、どっちの方がエッチかを選ぶ。これがモーニングルーティンとなっている。もちろんこれの話だ。 遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！ これまで何度も話題になっていたし、直近でも関連ツイートがバズっていたので、本記事を読む人の大半は知っているだろう。名前の通り、遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を作るシステムである。人が画像を選択することで、よりエッチな画像が生き残り、高みへと一歩近づく。最初はノイズのようなモザイク画だったが、10,000世代を超えた現在では「女性の裸体」と認識できるものに仕上がっている。 0世代と10,000世代 現状について「最高にエッ
『機械学習のエッセンス』はゼロからガチで機械学習を生業にしたい人が「いの一番に」読むべき一冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning) 作者: 加藤公一出版社/メーカー: SBクリエイティブ発売日: 2018/09/21メディア: 単行本この商品を含むブログを見る発売されてからだいぶ経ちますが、構想段階の頃より著者の「はむかず」さんこと加藤公一さんからお話を伺っていて注目していたこちらの一冊をようやく一通り読みましたので、サクッと書評めいた何かを書いてみようかと思います。 各章の概要 言うまでもなく実際の内容は皆様ご自身でお読みいただきたいのですが、これまでの書評記事同様に概要を簡単にまとめておきます。 第01章 学習を始める前に Python環境やAnacondaのインストールについての説明もなされているんですが、重要なのは後述する「本書は何を含まないか」という節。ここに本書の狙いの全てが書かれていると言って
『わけがわかる機械学習』中谷秀洋（著）の書評 - StatModeling Memorandum
僕が中谷さんと初めて会ったのはみどりぼんの読書会で、初めて話したのは岩波DSの打ち合わせだったと思います。今でもそんなに親しくはないと思います。しかし、中谷さんのブログは10年ぐらい前から読んでいました。自然言語処理を中心とする機械学習に関連する理論（の解釈）・論文レビュー・数値実験の記事が多く、他のブログでは見られない独特かつ理解の深い内容で、毎日勉強させてもらっていました。今でも何度も読むべきブログです。その中谷さんが機械学習についてまるごと一冊書いたものが本書になります。もともと買うつもりでしたが、献本いただいたので簡単にご紹介いたします。 わけがわかる機械学習 ── 現実の問題を解くために、しくみを理解する 作者: 中谷秀洋出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2019/08/28メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る 目次は以下になります。 0章： はじめ
機械学習システム開発や統計分析を仕事にしたい人にオススメの書籍初級5冊＆中級10冊＋テーマ別9冊（2019年1月版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) この記事は以前の書籍リスト記事のアップデートです。 機械学習エンジニアやデータサイエンティストとして（もしくはそうではない職名であったとしても）機械学習システム開発や統計分析を仕事にしたい人なら、最低限これだけは読んでおいて損はないだろうという書籍を初級向け5冊、中級向け10冊選定しています。ただし、以前とは若干異なり「仕事にする」イコール「プロフェッショナルを目指す」ということで、特に初級向けリストを若干レベルアップさせています。中には初学者でも結構読みこなすのが難しい本だけになっているかもしれませんが、中級向けリストに進む上でどうしてもこれだけは読破して欲しいという願望も込めました、ということで。 完全にお馴染みのネタなので特に説明することはないかと思いますが、言うまでもなく以下のリストは完全なる僕個人の独断と偏見で、最近出版されたり自分で読んだ本
直感 Deep Learning
直感的かつ短いコードでアイデアを形にできるKerasはTensorFlowのラッパーとして大人気のライブラリです。本書でもTensorFlowをバックエンドとして使用し、自然言語処理、画像識別、画像生成、音声合成、テキスト生成、強化学習、AIゲームプレイなどさまざまなモデルをPythonとKerasで実装します。対象読者は、各種のディープラーニングを素早く実装したいプログラマー、データサイエンティスト。ディープラーニングを支える技術の速習にも好適です。数式はなるべく使わずにコードと図で説明します。ニューラルネットワークおよびPython 3の基本を理解している人であれば誰でも始めることができます。 目次 訳者まえがき まえがき 1章 ニューラルネットワークの基礎 1.1 パーセプトロン 1.1.1 最初のKerasのコードの例 1.2 多層パーセプトロン：最初のネットワークの例 1.2.1
『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 2）
前回 に引き続き、有賀康顕さん本橋智光さんの対談全4回の第2回をお届けいたします。今回は機械学習に関する人材市場の盛り上がりについての話から、データーサイエンティストとしての働き方についての議論へと話が続きます。 加熱する機械学習市場 有賀： 「機械学習ええやん」というバズり方と、それに伴う人材市場の過剰な煽りに居心地の悪さも感じています。僕も前職のクックパッドはWeb系で、Railsアプリなんかも書いていたんですけれど、最近聞いた話では、これまでRailsを書いてきたようなWebのサーバーサイドのエンジニアやAndroidやiOSのエンジニアが、転職時の面接なんかで軒並み「僕は機械学習できる会社でなければ転職しません」というようなことを言っているそうでして。そう言って機械学習を実践している会社に行くというようなことが起きていてと。 本橋： 機械学習ブームについて言うと、僕らの頃より多分新
『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 1）
今回より4回を予定して、書籍『仕事ではじめる機械学習』著者の有賀康顕さん、『前処理大全』著者の本橋智光さんの対談をお届けいたします。ひょんなことから実現した今回の対談、今話題の機械学習を中心に、さまざまな角度からのお話しが飛び出します。まずはお二人の著書の話題から… 書籍の評判と執筆の苦労 （名刺交換をするお二人…） 有賀： そうか、CTOですもんね。 本橋： CTOと言ってもエンジニアは僕入れて4人ですけどねｗ 有賀： よくあるスタートアップのCTOって最初のエンジニアで、みたいな感じで。だから4人いるんだったら、ハイアリングがもうできるようになったという。 本橋： でも、いまAndroidエンジニアがいないから僕Androidアプリ書いてますよｗ もう少しすると入社する予定ですけれど。 有賀： スタートアップのCTOはできることは何でもやるということで。いやあ。ご活躍されていて。 本橋
『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』が機械学習研究入門書としてとても良さそうだった - Stimulator
- はじめに - 本を読んで筆者に媚を売る記事シリーズです。 「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」という書籍を筆者の石川 聡彦（Aidemy）@akihiko_1022さんから譲り受けました。 人工知能プログラミングのための数学がわかる本 作者: 石川聡彦出版社/メーカー: KADOKAWA発売日: 2018/02/24メディア: 単行本この商品を含むブログを見る 明日2/24発売ですが、筆者である石川さんがCEOを務めるAidemyさんと人工知能、機械学習のイベントにてご縁があり頂く形になりました。 そもそもAidemyは、Python及び機械学習のための知識と実装に関する学習を行えるWebサービスです。 aidemy.net 似たサービスではUdemy(https://www.udemy.com/jp/)というアメリカのサービスがかなりのシェアを誇っています。 Aidemy
オライリーから「仕事ではじめる機械学習」が出版されます
どういう本なの？まえがきのスクリーンショットを貼りましたが、この本は多くの機械学習の本とは異なり、機械学習の実務で使えるようになるために知りたい、機械学習を含めたシステムのアーキテクチャや機械学習プロジェクトの進め方、効果検証をどうするのかということをまとめました。 めざすところのイメージ既に多く刊行されているTensorFlowやChainerでディープラーニングをしてみようというものでもなければ、機械学習の理論をわかりやすく解説するといった類のものでもありません。ゼロから作るDeep LearningやCourseraのMachine Learningで学んだけど、実際の仕事に活かすにはどうしたら良いだろう？という疑問に答えているつもりです。また、大学の講義などで機械学習は学んだけど、実際仕事で機械学習のプロジェクトを進めるときはどうすればいいんだろう？という人にも得るものがあると思い
人工知能本読みすぎて飽きたけどその中でも記憶に残っている本を紹介する - 基本読書
この数年人工知能バブルかってぐらい人工知能関連本が出まくっていて、最初の頃は律儀に一冊一冊読んでいたもんだが、だんだん飽きてきた(そりゃ読みまくってるんだからそうだ)。やれ人工知能に仕事が奪われるだとか奪われない仕事はなんだとかの話は定番だが、定番すぎてそうそう新しい解釈が出てくるわけではない。消える仕事は消えるし、残る仕事の分野もだいたい明らかになってきている。 とはいえそれでも読んでいると「おお、これは視点が良いな」と思えるものもあり、そういうのは読んでいて楽しい。その書き手はやっぱり基本的には専門的な知識を持っている人たちだ。認知ロボット工学者であったり、AI研究所に勤めていたり、機械学習の専門家だったりする。最後のはまた特殊事例といえるが、本稿ではそうした人工知能本飽きた僕の中で記憶に残っている本をいくつか紹介してみようと思う。 まずは基本的なところを教えてくれる一冊 シンギュラリ
こんな私でもニューラルネットワークをスクラッチで実装できました(30歳 男性） - seri::diary
この記事はトレタ Advent Calendar 2016の22日目です。 21日目はswdhの ActiveRecordオブジェクトを関連ごとシリアライズしてデシリアライズするでした。 スナップショット的にその時点のモデルを関連モデル含めて保存したい、っていう要望はBtoBやってると結構遭遇しますね。テーブルをちゃんと正規化すればするほど難しくなるやつなのでgem化されてるとありがたいです。 さて、この記事ではゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を読んでpythonに入門するところから初めてニューラルネットワークを実際に実装して見た所感を記述します。平たく言えば読書感想文です。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2
ゼロから作るDeep Learning
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか？ なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？ といった“Why”に関する問題も取り上げます。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正
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