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印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます GitHubの最高経営責任者(CEO)は、奴隷制度に関係する用語を不必要に使用するのを避けるために、「マスター」という用語を「メイン」などの中立的な用語に変更する取り組みを進めていることを明らかにした。 既に、GitHub以外にも多くのIT企業やオープンソースプロジェクトが、黒人コミュニティーが不快に感じる可能性がある用語をなくす活動に対して支持を表明している。 これには、「マスター」や「スレーブ」を「メイン、デフォルト、プライマリー」や「セカンダリー」に変更することだけでなく、「ブラックリスト」や「ホワイトリスト」を「拒否リスト」や「許可リスト」に変更することなども含まれる。 ITコミュニティーでは、全米で巻き起こっている「ブラックラ
昨年くらいから、社内では自然言語処理関連のR&Dやプロジェクトを進めています。私自身は、今のところ実装などの細かい部分には関わっていませんが、プロジェクトの責任者として基本的な知識は求められます。 本記事では、私が機械学習・自然言語処理で参考になった書籍・ウェブサイトなどを紹介していきます。 概要 対象読者 書籍などは、人によって向き・不向きがありますし、既に持っている知識によってもお勧めが変わってきます。それを踏まえた上で、主に以下のような人が機械学習・自然言語処理を学ぶのに良いもの、という基準で選んでいきます。 ソフトウェア開発者高校レベルの数学(2×2の行列計算など)がある程度は分かるが、高度な数学は分からない自然言語処理について勉強したい一からモデルを作ったり理論的なところを深く知るよりは、自然言語処理を使った応用例に興味がある 紹介する本・サイトについて ジャンル(機械学習、自然
教師なし学習のモデル(クラスタリング、主成分分析、アソシエーション分析)を用いたデータ分析を学びます。 また、自然言語処理の基本を身につけ、特に自然言語の形態素解析とベクトル化手法を扱えるようになります。 想定案件イメージ ・クラスタリング分析:顧客分析でユーザーをセグメントに分けてマーケティングに活用出来る ・チャットボットの開発:営業の問い合わせ自動応答システムが出来る 今回学ぶこと ○シンプルなクラスタリング分析 ○ユーザーのクラスタリング ○主成分分析を学ぼう ○形態素解析を学ぼう ○単語のベクトル表現 ○連想ゲームチャットボットをつくる 【言語】 Python 実行環境 実行環境がない場合はanaconda をinstall してください。 zoom開催 当日に開催URLをお送りいたします。 時間になりましたらそちらご入室頂きますよう宜しくお願いいたします。 Python・AIス
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