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テキスト分類システムを通していろいろな機械学習アルゴリズムを学びましょう。
Description
このレッスンは「全く初めて」という方を対象にした自然言語処理の入門クラスです。
ここ数年、「機械学習」という言葉を耳にすることはありませんか？
このレッスンでは機械学習を使った自然言語処理のイロハについて学びます。
レッスンの目的
小さくても確実な一歩を踏み出しましょう！
このレッスンでは目的を1つに絞ります。
ずばり、「文書をカテゴリに分類できるようになること」です。
このレッスンでは目的を1つに絞ります。
ずばり、「文書をカテゴリに分類できるようになること」です。
つまり、なにかテキストを与えられたときにそれが経済について書かれているのか、エンタメについて書かれているのか、
それとも国際問題についてかかれているのか、などをコンピュータに判断させるプログラムを作れるようになるのがこのレッスンのゴールです。
レッスンで学ぶこと
* 形態素解析(単語分割)
* 線形モデル(SVM)
* Logistic Regression
* Logistic Regression
* ニューラルネットワーク
* word2vec
* BERT
* word2vec
* BERT
* 評価の方法 (Recall, Precision, F値)
* 可視化(主成分分析, t-SNE)
* 可視化(主成分分析, t-SNE)
ご受講の前提条件
円滑にレッスンをご受講いただくため、本レッスンは以下の2点をクリアした方を対象とさせていただきます。
ご興味を持っていただけた方がいらっしゃいましたらぜひお越しください！
円滑にレッスンをご受講いただくため、本レッスンは以下の2点をクリアした方を対象とさせていただきます。
- 基本的なPythonのコードが読み書きできること(Pythonの入門コースを別途ご用意しております。)
- 数式アレルギーがないこと(数学が得意である必要はありません)
その他
- 初めての方は「はじめましてレッスン」のご受講をお願いいたします。
ご興味を持っていただけた方がいらっしゃいましたらぜひお越しください！
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