【レビュー】ゼロから作るDeep Learning2 自然言語処理編

“ゼロから作るDeep Learning2 自然言語処理編”は前作の”ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装”を読んだ人や、ディープラーニングで自然言語処理の理論や実装方法を知りたい人に向いている本です。

著者は前作と同じ斉藤康毅さんで、本書も読みやすく書かれています。

ソースコードがGitHubに上げられているため、実践しながら学ぶことができます。

画像処理と同様、自然言語処理も検索エンジンや、感情分析、文章の自動生成など様々な場面で使われています。

ディープラーニングを学びたい人は本書も外せない1冊です。

本書を読み終えた後は、以下のような学習方法があります。

  • KerasやChainerなどのフレームワークを学ぶ
  • 前処理の方法を学ぶ
  • 教師なし学習、強化学習について学ぶ
  • ランダムフォレストなど他のアルゴリズムを学ぶ
  • Kaggleのようなコンペに応募したり、実例を学ぶ
  • 最新の研究や論文を調べる
  • 次作のゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編を読む

人工知能の分野は奥が深いです。エンジニアやデータサイエンティスト、研究者になりたい場合は地道に学んでいきましょう。

まとめ

“ゼロから作るDeep Learning2 自然言語処理編”は自然言語処理の理論や実装を学ぶのにおすすめな本です。

前作と合わせて読みたい1冊です。

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