Books

実践 自然言語処理 実世界nlpアプリケーション開発のベストプラクティス

Sowmya Vajjala

Product Details

ISBN/Catalogue Number
ISBN 13 : 9784873119724
ISBN 10 : 4873119723
Format
Books
Release Date
February/2022
Japan

Content Description

目次 : 第1部 基礎(自然言語処理入門/ NLPのパイプライン ほか)/ 第2部 必須事項(テキスト分類/ 情報抽出 ほか)/ 第3部 応用(ソーシャルメディア/ Eコマースと小売 ほか)/ 第4部 総括(エンドツーエンドのNLPプロセス)/ 付録A spaCyを使った日本語処理

【著者紹介】
ソウミャ・ヴァジュラ : ドイツのテュービンゲン大学で計算言語学の博士号を取得。現在、カナダ最大の連邦研究開発組織であるカナダ国立研究機構で研究責任者として働いている。過去の職務経歴は、学会(米国アイオワ州立大学の教員)と産業界(Microsoft ResearchおよびThe Globe and Mail)の両方に及ぶ

ボーディサットヴァ・マジュンダ : カリフォルニア大学サンディエゴ校の自然言語処理・機械学習の博士号取得候補者。それ以前は、インド工科大学カラグプール校で学び、最優秀の成績で卒業。Google AI ResearchとMicrosoft Researchでの機械学習研究の実施経験があり、大規模な自然言語処理システムを構築して、数百万人のユーザーにサービスを提供する製品を開発した。現在、2019年から2020年のAmazon Alexa Prizeで大学チームを率いている

アヌージ・グプタ : フォーチュン100企業および新興企業のシニアリーダーとして自然言語処理および機械学習システムを構築した経験がある。キャリアの中で、複数の機械学習チームを育てて率いてきた。インド工科大学デリー校とインド情報技術大学ハイデラバード校でコンピュータサイエンスを研究。現在は、Vahan社の機械学習とデータサイエンスの責任者

ハーシット・スラーナ : DeepFlux IncのCTO。創設者およびアドバイザーとして、シリコンバレーの新興企業で機械学習システムとエンジニアリングバイプラインを構築およびスケールしてきた。カーネギーメロン大学でコンピュータサイエンスを学び、MITメディアラボで一般常識を持つAIを研究。自然言語処理での研究は、200を超える引用がある

中山光樹 : OSSデベロッパー。専門分野は機械学習と自然言語処理(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

(「BOOK」データベースより)

Customer Reviews

Comprehensive Evaluation

☆
☆
☆
☆
☆

0.0

★
★
★
★
★
 
0
★
★
★
★
☆
 
0
★
★
★
☆
☆
 
0
★
★
☆
☆
☆
 
0
★
☆
☆
☆
☆
 
0

Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

powered by

  • Thinking_sketch_book

    ★★★★★ NLPに関する話題が全て詰まっている。実務面を考えた構成がとても良くデータを触りながら繰り返し読みたい本です 特に印象に残ったのは 「AIの開発はソフトウェア開発とは問題文の定義からプロジェクトのスケジュール管理までほぼ全て異なる。社内のAIリーダーにはAI分野での管理職ではない一般社員として現場経験があることが推奨されている」 なんでも最先端のモデルを使うのではなく、まずは簡単なものからスモールスタートするのが良い。 spycyの使い方が最後にまとめられているのもとても良い。

  • こたろう

    NLPを使用したアプリケーション(システム)を構築するときの全体像が見える本。よくあるSOTAの手法を使ったけどうまく行かないとか、単にアルゴリズム部分だけ実装すれば良いという思い込みに気づかせてくれる。しかし、各事例は短いもので、概要しか書かれていないので、あくまで外観するためと考えた方がいい。前半のNLPの基礎部分も、NLPerには常識ばかりなので、得るものは少ない。NLPについて知らない人には、分野を外観できて良いと思う。言語は英語を対象としている例のため、日本語などを対象とする場合は別途苦労が必要

  • 杉山駿

    自然言語処理について幅広く基礎を学ぶには良い。LLMによってこの分野がつまらなく感じてしまうが、過去の経緯を眺めれば楽しさがわかる。

レビューをもっと見る

(外部サイト)に移動します

Recommend Items