自然言語処理タグで同率11位（16冊中）。Zenn・Qiitaなどの1記事で紹介（時点）。
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- 技術書を書く技術 Qiita · whitphx · · いいね 254
本書を執筆する際、Asciidocで原稿を書き、サンプルコードや実行結果を別ファイルに分けてGit管理し、実行可能性・出力整合性・文章表記をCIで検査したと述べている。本書は自然言語処理、とくに日本語と機械学習を扱うソフトウェアエンジニア向け入門書で、数学的議論や高度な手法を避けつつ、対象範囲を比喩に頼らず平易に解説したとしている。執筆形式は、今ならRe:VIEWを選ぶとも振り返る。
この本について
本書は、Pythonで日本語を扱うサービスやアプリケーションを開発するため、自然言語処理と機械学習の基礎から実践までを15段階で学ぶ入門書である。プログラミング経験のある読者を対象に、PythonとNumPyの基礎、形態素解析、文章の前処理、特徴の抽出と変換、識別器の作成、評価へと進む。数値計算にNumPy、形態素解析にMeCab、機械学習にscikit-learn、深層学習にKerasなどを使い、コードを動かしながら各段階を扱う。後半ではニューラルネットワークの仕組みと改善、単語埋め込み、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワークを学び、最後にハイパーパラメータの探索とデータ収集を取り上げる。難解な理論や数式を避け、実装に必要な知識に範囲を絞っている。
楽天ブックスの商品説明と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。