【2024年】「トランスフォーマー」のおすすめ 本 5選！人気ランキング
本書は「Hugging Face Transformers」を利用した自然言語処理の解説書で、2017年以降に普及したTransformerアーキテクチャを用いた大規模モデルの学習方法を紹介しています。テキスト分類や固有表現認識、テキスト生成、要約、質問応答などのタスクに加え、モデルの高速化技術やゼロショット学習、少数事例学習、多言語転移、ドメイン適応などの技術も解説しています。著者はHugging Faceの機械学習エンジニアたちで、各自の専門知識を活かして内容を構築しています。
『ゼロから作るDeep Learning』の続編である本書は、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングの技術を実装レベルで学ぶことができます。具体的には、word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq、Attentionなどの最新技術を取り上げ、分かりやすく解説しています。著者は、人工知能の研究開発に従事する斎藤康毅氏です。
ゼロから分かるディープラーニングシリーズはどれも非常に分かりやすい。こちらの自然言語処理編は前作を読みディープラーニングの基本を理解してより高度なアーキテクチャを学びたいと思った時にオススメ。レベルは少々上がっているがそれでも分かりやすく学べる。RNNやLSTMなどが学べる
本書は、自然言語処理（NLP）の実践的なガイドであり、最近の技術革新により多様な業界での活用が進む中、NLPシステムの構築に必要な知識を提供します。具体的には、NLPの基礎技術、ビジネスへの応用、システム開発のベストプラクティスについて詳述しています。著者陣は、計算言語学や機械学習の専門家であり、実務経験も豊富です。
本書は、理解しやすいコードを書くための方法を紹介しています。具体的には、名前の付け方やコメントの書き方、制御フローや論理式の単純化、コードの再構成、テストの書き方などについて、楽しいイラストを交えて説明しています。著者はボズウェルとフォシェで、須藤功平氏による日本語版解説も収録されています。