コードで学ぶAWS入門
各方面でご好評をいただいている本講義資料ですが，この度増補・改訂のうえ書籍として出版することが決定いたしました！ 書籍限定の書き下ろしの３章 (約100ページ分！)を新たに追加して，2021年9月27日に発売予定です． この資料を気に入っていただいた方は，手に取っていただけるとありがたいです． ここで公開している資料は引き続きオンラインで無料で読めますので，ご安心ください🙇
CS50 for Japanese: コンピュータサイエンスの入門 – 当ウェブサイトは、Creative Commons ライセンスに基づいて管理されています。
お知らせ: 2022/9/1 CS50 を活用した非営利／協賛企業による「コロナ学生支援」プロジェクトを実施中 ▼ 学生の方へ：CS50 の学習（履修証明書の取得）を一緒に取り組むプロジェクト CS50日本語版の翻訳コントリビューターである CODEGYM が主催する、非営利／無償のプロジェクト「CODEGYM Academy (外部リンク)」は、昨年に続き2022年度（春/秋）も、キャリア選択を控えた学生に対し、以下の企業の協賛により無償で17週間のプログラミング教育カリキュラムを提供します。 CODEGYM Academy 協賛企業（2022年） https://codegym.jp/academy/ 今年度のエントリーは締め切りました — ようこそ！ このページは、ハーバード大学 CS50 の日本語版翻訳プロジェクトのページです。当サイトのドメインに掲載されているコンテンツは、Cre
学習済みEmbeddingを利用する時の前処理ゴールデンルール - For Your ISHIO Blog
Word2vecやfastText、Gloveなど、Word Embeddingの方法は広く普及してきており、外部から学習済みのEmbeddingデータをインポートし、そのベクトルを手元のデータセットに適用し利用するケースも増えています。 学習済みEmbeddingを効果的に利用するためには、一般的な自然言語の前処理とは異なるアプローチが必要らしいです。次のKernelでは、ゴールデンルールとして紹介されていますので、このブログで触れたいと思います。 How to: Preprocessing when using embeddings | Kaggle 目次 そもそもEmbeddingとは 2つのゴールデンルール 利用するデータセット 適用先のデータセット データセットのVocabularyを作成 学習済みEmbeddingの読み込み vocabと外部Embeddingの単語の重複チェッ
言語処理100本ノック（2024年度）
Copied from: Public/Study NLP100 2023 実践的な課題に取り組みながら，プログラミング，データ分析，研究のスキルを楽しく習得することを目指します．具体的には， Unix環境でのターミナルの操作． 研究室の実験環境の体験． Pythonプログラミングのチュートリアル． Pythonの実行環境のインストール． Pythonの基礎． Jupyter notebook, IPython, pipの使い方など． この勉強会では言語処理100本ノック 2020を教材として用います．自然言語処理に関するプログラムを実際に作ってもらい，互いにコードレビューを行います． 問題に対する答えは一つではありません．どんな方法でも構いませんので，自力で問題を解き，他人のコードを読むことで，よいプログラムとは何かを体感してください． This study group aims at
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人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab