[B! 勉強][4] slay-tのブックマーク

slay-t id:slay-t

勉強と4に関するslay-tのブックマーク (3)

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
slay-t 2022/01/21
言語

学習

システム

4

language

勉強

本

自然言語処理

機械学習
リンク
『ディープラーニング学習する機械』は一人称で語られる壮大な物語にして、「AIの過去・現在・未来」の解説書 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ディープラーニング　学習する機械　ヤン・ルカン、人工知能を語る (ＫＳ科学一般書) 作者:ヤン・ルカン講談社Amazon 11月に入って勤務先のオフィスが本格的に再開されてから、久しぶりに会社のメールルームを覗きに行ったところ、届いていた（つまりご恵贈いただいていた）のがこちらの一冊です。Deep Learningの三開祖の一人にして2018年度のチューリング賞受賞者の一人でもある、ヤン・ルカン御大その人が著した『ディープラーニング学習する機械』です。本書は日本語版が出た直後から絶賛する声が聞こえてきていて、興味はあったのですが気を逸した感が否めなかったので、こうしてご恵贈いただけて有難い限りです。講談社サイエンティフィク様、まことに有難うございます。ということで、早速ですが簡単にレビューしていこうと思います。本書の内容特に個人的に印象に残った点全てのアルゴリズムに関する記述が
slay-t 2021/12/15
学習

AI

ブログ

アルゴリズム

4

データ

勉強

python

Deep Learning
リンク
はじめに — 機械学習帳
import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.it em()) print(w.grad)
slay-t 2021/11/29
学習

log

4

勉強

機械学習

python

プログラミング

machinelearning

数学
リンク
1