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【2024年】「自然言語処理」のおすすめ 本 121選!人気ランキング

この記事では、「自然言語処理」のおすすめ 本 をランキング形式で紹介していきます。インターネット上の口コミや評判をベースに集計し独自のスコアでランク付けしています。
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目次
  1. ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編
  2. 機械学習・深層学習による自然言語処理入門 ~scikit-learnとTensorFlowを使った実践プログラミング~ (Compass Data Science)
  3. 深層学習による自然言語処理 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
  4. 自然言語処理〔改訂版〕 (放送大学教材)
  5. 自然言語処理の基礎
  6. BERT入門ーープロ集団に学ぶ新世代の自然言語処理 (AI/Data Science実務選書)
  7. 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
  8. BERTによる自然言語処理入門: Transformersを使った実践プログラミング
  9. 言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ 1)
  10. 詳解ディープラーニング 第2版 ~TensorFlow/Keras・PyTorchによる時系列データ処理~ (Compass Booksシリーズ)
他111件
No.1
100

自然言語処理編

みんなのレビュー
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
No.4
80
みんなのレビュー
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No.7
68
みんなのレビュー
ディープラーニングの概要は分かっているし機械学習はある程度理解しているつもりだけど、ディープラーニングの中身はちゃんと理解できていない人にぜひ読んで欲しい書籍。ディープラーニングは一旦これ1冊読んでおけば問題なし。複雑で難しい印象だったディープラーニングがこれを読むだけで一気に身近なものになる。
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No.11
60
みんなのレビュー
AIの権威である東大の松尾豊教授の書籍。小難しい内容はほとんどなく、一般受けするような内容でAIの今後について分かりやすく学べる書籍。
No.12
60
みんなのレビュー
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No.13
60

入門 自然言語処理

Steven Bird
オライリージャパン
みんなのレビュー
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No.16
59
みんなのレビュー
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No.18
58
みんなのレビュー
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No.22
58
みんなのレビュー
AIが進化した未来に何が起こるのか学べる。
No.23
58
みんなのレビュー
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No.28
56
みんなのレビュー
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No.29
56
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No.33
55

ディープラーニング活用なくしてビジネスの飛躍的成長なし

みんなのレビュー
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No.34
55

PyTorchではじめるAI開発

坂本 俊之
シーアンドアール研究所
みんなのレビュー
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No.40
55
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No.41
55
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No.44
54

いまこそ知りたいAIビジネス

石角 友愛
ディスカヴァー・トゥエンティワン
みんなのレビュー
AIビジネスの現状が様々な具体例をもとに学べる書籍。シリコンバレーでAIスタートアップを立ち上げて戦っているこんな日本人女性がいるのだなーと感銘を受けた。
No.48
54

データを利益に変える知恵とデザイン

みんなのレビュー
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No.49
54
みんなのレビュー
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No.53
54
みんなのレビュー
機械学習の手法やテクニックにフォーカスした書籍ではなくて、機械学習を仕事に取り入れるためにはどうすればよいのか?どういうところに注意しなくてはいけないのかがまとめられた書籍。実務で機械学習を利用している人利用する可能性のある人は絶対に読むべき書籍。そもそも本当に機械学習を使う必要があるのかということをしっかり考える、機械学習ありきのプロジェクトは必ず失敗する。
No.56
54
みんなのレビュー
線形回帰分析を学んでそこから一般化線形回帰モデル、ベイズと拡張していく上で非常にオススメな本。初学者には少々難解な部分もあるが、統計学を学ぶ上で必ずどこかで読んで欲しい書籍。学生の時に読んだが、これを読むことでこれまで学んできた内容が整理され頭がクリアになった記憶がある。統計学を語るなら絶対読んで欲しい非常におすすめの書籍。
No.58
54
みんなのレビュー
ゴリゴリのデータサイエンティストやAIエンジニアを目指す人というよりも、コンサルタントやAIプランナーを目指す人向けの本。
No.59
54
みんなのレビュー
「はじめての」とついているが入門書ではなく結構難しい。ただ、機械学習の様々な手法が数式から学べるため中級者〜上級者には良いと思う。他の入門書で機械学習の概要を掴んだ後に読むべき本。
No.61
54
みんなのレビュー
ビジネスパーソンにAIの書籍を1冊オススメするなら間違いなくこれを選ぶ。データサイエンティスト協会の理事も努めビジネス・アカデミックの両面からデータサイエンスにBETしている安宅さんが語るAIのあり方。我々日本人がこれからの時代において世界でプレゼンスを発揮するためにはどうすればよいかを教えてくれる書籍で非常に感銘を受けた。どんよりとした日本の停滞感に対して少しでも希望を見出すことのできる書籍。安宅さんの書籍はどれも素晴らしいが絶対にこれは読んで欲しい。
No.62
54
みんなのレビュー
Pythonの基礎をしっかりと学べる構成になっていて、プログラミング初心者にも取り組みやすい内容。基本的な文法から実際に使えるスクリプトまで、ステップバイステップで解説されているため、無理なく進められます。増補改訂版として新たなトピックも追加されており、実践的なスキルを習得したい人にぴったりです。
Pythonを学びはじめる際に最初に読む本として最適。非常に分かりやすく基礎の基礎から学べる。
No.64
54

人工知能 人工知能と世界の見方 人工知能と社会

みんなのレビュー
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No.67
54

個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を… 個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を学ぶ

みんなのレビュー
デジタルマーケティングとデータ分析について漫画で分かりやすく学べる。基本的な内容が網羅的に学べるのでデジタルマーケティング職についたばかりのビジネスパーソンや個人事業や中小企業でこれからデジタルに力を入れようとしている経営者にオススメ!
No.68
54

強化学習編

みんなのレビュー
強化学習のイメージを掴むのに最適な本です。難しい理論や細かい実装テクニックなどは端折って、"強化学習って何をしているの?"を誤魔化すことなく0から説明しています。取り扱っているトピックの範囲は狭いですが、強化学習の基礎的なトピックに対して深く堅い普遍的な理解が得られます。 著者は他分野でもゼロつくシリーズとして高品質な書籍を量産していますが、こんなに広い分野に対して正しい解釈と体系を構築できることに畏怖の念を抱いてしまいます。
No.70
54
みんなのレビュー
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No.71
54
みんなのレビュー
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No.75
54
みんなのレビュー
ベイズを深く学びたいならこの書籍は外せない。ただかなり難解なので最初からこれに取り組むと挫折する。
No.76
54
みんなのレビュー
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No.80
54
みんなのレビュー
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No.81
54
みんなのレビュー
初心者向けにプログラミングの基本を会話形式で楽しく学べる本です。プログラムの仕組みがイメージしやすく、キャラクターとのやり取りを通じて、複雑な概念もスムーズに理解できる内容になってます。プログラミングに全く触れたことがない人でも、無理なく始められる工夫がいっぱいで、Pythonの基礎を楽しみながら身につけたい人におすすめ。
No.83
54
みんなのレビュー
Pythonをしっかり学びたい人向けの本格的な入門書です。基礎から応用まで幅広いトピックをカバーしており、実際に手を動かしながら理解を深められるよう工夫されています。独習スタイルに特化しているため、自分のペースで着実に学びたい人におすすめ。豊富なコード例や練習問題もあり、プログラミングの実力を着実に高めることができます。
No.85
54

自然言語処理

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放送大学教育振興会
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No.86
58

本書は、言語研究者の関心に即したプログラミングの入門書です。近年、注目を集めているPythonを取り上げ、英語や日本語の言語分析のための具体的な処理例が多数収録されています。フィールドワークでも実験研究でもコーパス研究でも、電子テキストを使ったあらゆるタイプの研究者にすぐに実践できるテクニックを紹介しています。本書を通じてプログラミング処理が持つ威力を実感し、自分の研究に活用してください。

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No.91
58

AIブームでニーズが急上昇!形態素解析の理論と実装を,技術者向けて網羅的に解説!! C++11による実装方法も掲載 あの工藤 拓が具体的に解説 !! 本書は,汎用形態素解析システムMeCabを開発した著者が、言語において意味を成す最小の要素である「形態素」の解析方法について,技術者向けにその理論や実装方法を網羅的,体系的に解説する.実装や高速化なども扱う点がユニークであるが、辞書やコーパスなどの言語資源の構築・利用といった形態素解析では外せないテーマもきちんと解説している. 本書を読めば,解析ツールを「ブラックボックス」として使っている人も中身を理解したうえで拡張・改良できる道筋ができ,ひいては独自の辞書の作成を目指せるようになる.C++11を使った具体的な実装方法も掲載.AI・自然言語処理関係の技術者,研究者には必携の書である. 汎用形態素解析システムMeCabを開発した著者が、言語において意味を成す最小の要素である形態素の解析方法について,技術者向けにその理論や実装方法を網羅的,体系的に解説.AI・自然言語処理関係の技術者,研究者必携 1.形態素解析の概要 2.言語資源 3.テキスト処理の基礎 4.辞書引きアルゴリズム 5.最小コスト法 6.点予測 7.未知語処理 8.評価 9.高度な解析

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No.92
54
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No.94
54
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No.103
58
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No.104
54
みんなのレビュー
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No.107
58
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データ分析コンペKaggleに挑戦するならこれをまず読んでおけば大丈夫!Kaggleに参加しないにしてもデータ分析の本質やテクニックがギュッと詰まっているので実務に活かせる。高度な内容も登場するが分かりやすく解説してくれるので初心者でも読みやすい。それでいてベテランの人も多くの学びがある書籍。著者はKaggleの最上位グランドマスターの方々であり説得力がある。過去のコンペの事例も取り上げてくれるのでそんなアプローチあったのかぁと学びが深い。文句なしの星5つ!
No.113
58
みんなのレビュー
ある程度構文を覚えた後にPythonでの分析に慣れたいのであればこの書籍一択。Pythonでのデータ分析に慣れるためにはとにかく手を動かしまくること!
No.114
54

岩波データサイエンス Vol.2

岩波データサイエンス刊行委員会
岩波書店

<特集>統計的自然言語処理-ことばを扱う機械

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No.116
58
みんなのレビュー
データサイエンスを学ぶ上でこちらに一通り目を通しておくとベースが出来上がると思うのでオススメ。幅広く学べるがそこまで深く突っ込まないので気に入った領域は他の書籍で補完した方がよいかも!
No.120
54
みんなのレビュー
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No.121
58
みんなのレビュー
機械学習の手法やテクニックにフォーカスした書籍ではなくて、機械学習を仕事に取り入れるためにはどうすればよいのか?どういうところに注意しなくてはいけないのかがまとめられた書籍。実務で機械学習を利用している人利用する可能性のある人は絶対に読むべき書籍。そもそも本当に機械学習を使う必要があるのかということをしっかり考える、機械学習ありきのプロジェクトは必ず失敗する。
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