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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[本/雑誌] (Step) / 土屋祐一郎/著

ジャンル: AI・機械学習書籍
ショップ: ネオウィング 楽天市場店
商品コード: neowing-r:13440646

ご注文前に必ずご確認ください＜商品説明＞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。＜収録内容＞1章 演習に入るまえの予備知識(序論・自然言語処理と機械学習本書の執筆・開発環境 ほか)2章 基礎を押さえる7ステップ(対話エージェントを作ってみる前処理 ほか)3章 ニューラルネットワークの6ステップ(ニューラルネットワーク入門ニューラルネットワークによる識別器 ほか)4章 2ステップの実践知識(ハイパーパラメータ探索データ収集)＜商品詳細＞商品番号：NEOBK-2412055Tsuchiya Yuichiro / Cho / 15 Step De Toha Shizen Gengo Shori Application Kaihatsu Nyumon Python to Keras De Kiso Kara Ichi Jun (Step)メディア：本/雑誌重量：611g発売日：2019/09JAN：978486594132615Step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[本/雑誌] (Step) / 土屋祐一郎/著2019/09発売

本書は、自然言語処理（NLP）という広大で複雑な分野に対し、「15のステップ」という具体的かつ段階的なロードマップを提示する実践的なガイドブックです。単なるアルゴリズムや数学的理論の解説にとどまらず、PythonとKerasという強力なツールセットを用いて、実際に動作するアプリケーションを開発するまでのプロセスを網羅しています。章構成は、テキストデータのクリーニングや形態素解析といった基礎的な前処理から始まり、RNNやLSTMといった深層学習の主要なモデル、そしてそれらをいかにして実用的な機能へと落とし込むかという、実装の核心へと進みます。本書の核心的なメッセージは、理論を単に「知っている」状態から、モデルを構築し、それをアプリケーションとして「形にする」エンジニアリングの領域へと昇華させることにあります。読者は、複雑な数式や論文の深淵に溺れることなく、データ入力から前処理、モデル構築、そしてアプリケーションとしての出力に至るまでの、NLPパイプライン全体を俯瞰する視点を得ることができます。学習の「一巡」を目的とした構成は、学習の迷子になりやすいNLP分野において、極めて明快かつ実用的な指針を与えて、エンジニアリングの成功体験を約束してくれる一冊です。

• 理論と実装のバランスが極めて高い、15ステップの学習ロードマップ
• Kerasを用いた、初心者でも直感的に理解しやすいディープラーニングの実装手法
• テキストデータのクリーニングからトークン化に至る、不可欠な前処理技術の徹底解説
• RNNやLSTMなどの主要なモデル構造を、実装を通じて体系的に理解できるプロセス
• 単なるモデルの学習に留まらない、アプリケーション開発への具体的な応用アプローチ
• データサイエンスの理論を、ソフトウェアエンジニアリングの視点で捉え直す力
• 「一巡」をゴールに据えた、学習の迷いを取り除くゴール指向の構成

• 自然言語処理における一連のエンドツーエンドなデータパイプライン構築スキル
• PythonとKerasを用いた、深層学習モデルの設計から実装までの実践能力
• 形態素解析や正規化など、解析精度を左右するテキスト前処理の高度な技術
• NLPモデルの精度評価と、実用的なアプリケーションへの統合プロセス
• 機械学習モデルを、単なるスクリプトから「機能する製品」へと昇華させる実装力

• 自然言語処理の基礎を学びつつ、実際に動くものを作りたい初学者
• Pythonの基礎は習得しているが、AI/機械学習への応用方法に壁を感じているエンジニア
• 理論書は読んだものの、それをどのようにプロダクトに組み込むべきか具体策を探している開発者
• データサイエンスの知識を、実務に直結するソフトウェア開発スキルとして習得したい方

著者の土屋祐良一氏は、複雑な技術的概念を、具体的かつ実践的なステップに分解して伝えることに長けた技術者です。エンジニアリングの視点を重視し、単なる理論の解説ではなく、実装可能な形でのアウトプットを重視した著作を多く手がけています。その解説スタイルは、学習者が「次に何をすべきか」を迷わないよう、一貫したロードマップを提供することに特徴があります。

数式や論文の解説に重きを置いた「理論重視型」の書籍とは一線を画し、本書は「実装・応用重視型」に位置づけられます。既存のNLPの教科書が「アルゴリズムの理解」をゴールとするのに対し、本書は「アプリケーションの完成」をゴールとしています。そのため、研究者向けではなく、実務でAIを活用したいエンジニアにとって、より直接的な価値を提供する補完的な存在と言えます。

本書の最大の価値は、自然言語処理という難解な領域に対して、「15ステップ」という具体的な完了条件を提示した点にあります。多くの学習者が、膨大な論文やアルゴリズムの海で挫折してしまう中、本書は「一巡する」という明確な成功体験を読者に約束します。読了後には、単なる知識の蓄積だけでなく、モデルをプログラムとして組み込み、アプリケーションへと昇華させるための、一貫したエンジニアリングの勘所が身についているはずです。NLP開発の第一歩を踏み出し、理論をプロダクトへと変換するための、極めて実践的な羅針盤となる一冊です。