エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
自然言語処理のモデル「BERT」を仕組みから理解し実装できるようになる『BERT実践入門』開発
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
自然言語処理のモデル「BERT」を仕組みから理解し実装できるようになる『BERT実践入門』開発
ディープラーニングを用いた自然言語処理のモデルとして注目を集める「BERT」。Googleが開発したTransfo... ディープラーニングを用いた自然言語処理のモデルとして注目を集める「BERT」。Googleが開発したTransformerベースのBERTは、今では国内企業でも様々なサービスに利用されています。 本書ではこのBERTの仕組みを解説し、PyTorchとGoogle Colaboratoryで実装する方法を説明しています。特に、学習済みモデルによるファインチューニングの活用方法と、BERTを利用している実際の事例もコード付きで解説しているので、一歩進んだ自然言語処理技術が効率よく身につきます。 著者の我妻幸長さんはSAI-Lab株式会社の代表取締役で、AI関連の教育と研究開発に従事。Udemyの講座では10万人以上にAIについて教えており、本書にも人気講座の内容が反映されています。 自然言語処理やBERTに興味があり、自分でも触ってみたい方におすすめです。 目次 Chapter0 イントロダク