TensorFlowでの自然言語処理コースレビュー
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/natural-language-processing-tensorflow コース概要 ソフトウェア開発者として、スケーラブルなAIアルゴリズムを構築したいのであれば、そのためのツールを使いこなす必要があります。このスペシャリゼーションは、人気のオープンソースの機械学習フレームワークTensorFlowを使用するためのベストプラクティスを教えてくれます。 deeplearning.aiのTensorFlowスペシャリゼーションのコース3では、TensorFlowを使用して自然言語処理システムを構築します。テキストを処理する方法として、トークン化と文をベクトルとして表現することを学びます。 シラバス テキストにおける感情テキスト内の感情を理解する最初のステップは、テキストをトークン化することです。このプロセスでは、テキストを数値に変換し、単語や文字を表す数値を得ます。この週では、TensorFlowのTokenizer及びpad_sequences APIを使用して、トレーニングの準備をする方法を学びます。 単語埋め込み前の週で見たTokenizerを使って、テキストを数値トークンに変換する方法を学びました。この週では、埋め込み（Embeddings）について学び、これらのトークンを高次元空間でベクトルとしてマッピングします。単語の意味が似ているものはベクトル空間内で似た方向を持つように調整されます。 シーケンスモデル今まで、単語を数値に変換し、埋め込みを通じて似た意味を持つ単語を識別してきましたが、単語の出現順序によって感情を決定できることもあります。この週では、モデル訓練に使用される様々なモデル形式を掘り下げます。 シーケンスモデルと文学NLPに基づいたニューラルネットワークの訓練で学んだことを応用し、予測を行うコースの後半では、伝統的なアイリッシュソングの歌詞を用いて詩の生成器を構築します。 お勧めの理由 このコースは、自然言語処理の基本から実践的なアプリケーションまでをカバーするため、AIに関心がある開発者にとって非常にタメになります。理解しやすい教材と実践的なプロジェクトにより、スキルをしっかりと身につけられます。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/natural-language-processing-tensorflow