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  • 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)

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)

高村 大也 (著) 形式: 単行本
5つ星のうち4.5 (39)
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  1. 本の長さ
    211ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    コロナ社
  4. 発売日
    2010/7/1
  5. 寸法
    15 x 1.1 x 21 cm
  6. ISBN-10
    4339027510
  7. ISBN-13
    978-4339027518
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登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ コロナ社
  • 発売日 ‏ : ‎ 2010/7/1
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 本の長さ ‏ : ‎ 211ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4339027510
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4339027518
  • 商品の重量 ‏ : ‎ 299 g
  • 寸法 ‏ : ‎ 15 x 1.1 x 21 cm
  • 全10冊中1番目の本 ‏ : ‎ 自然言語処理シリーズ
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  1. 高村, 大也

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カスタマーレビュー

星5つ中4.5つ
39グローバルレーティング

日本からのトップレビュー

  • Say
    星5つ中5つ
    機械学習で用いる数学が学べる
    2024年10月8日に日本でレビュー済み
    フォーマット: 単行本
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    この本の初めの章に機械学習で使用する数学についてまとまっています。数学を全く知らない場合には厳しいものがありますが、大学学部レベルの知識をかじっていれば喰らいつける程度かと思います。厳密な考証がない部分もありますが、ある程度体系的な知識を獲得できお勧めできます。

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  • usata3
    星5つ中5つ
    自然言語処理だけに特化した本ではありません
    2018年8月19日に日本でレビュー済み
    フォーマット: 単行本
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    学部3年生の「パターン認識と機械学習」の授業および研究室の基礎勉強会で使用しています。

    自然言語処理に関する内容が多いですが、必ずしも自然言語処理だけに特化した内容でもなく、初学者がつまずきやすい点を割と丁寧にフォローしていて、独習向きの本だと思います。普通は自然言語処理の研究室に配属されないと教えてくれないような（与太）話がサラッと書いてあります。

    深層学習の時代でも基礎知識としてコンパクトにまとまっているので、今後とも研究室内の基礎勉強会ではこの本を使い続ける予定です。（学部3年の授業については、プログラミング演習のしやすい他の教科書にすることも検討していますが、研究室の中ではプログラミングの基礎勉強会は別に2つやっているので、この本でやる必要がないためです）

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  • Amazon Customer
    星5つ中4つ
    高校レベルの数学知識が必要
    2014年4月12日に日本でレビュー済み
    フォーマット: 単行本
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    本書は、そこそこのレベルの数式が登場するため、数学が苦手な人には読めない本です。

    数式の解説や「必要な数学的知識」という章を設けている親切さはありますが、高校レベルの微分や確率を知っている前提で書かれています。

    そのため中学レベルで数学に挫折したような方には、読める本ではありません。

    わたしのことですが・・・。

    機械学習や統計を扱うには数学の知識が必要不可欠のようです。

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  • 咳がゴッホ
    星5つ中5つ
    入門書の決定版
    2018年2月24日に日本でレビュー済み
    フォーマット: 単行本
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    放送大学の教科書『自然言語処理』の次に読むとよいと思います。

    言処理に関連するトピックが幅広く紹介されており、モデルの解説も丁寧です。

    放送大学の教科書に比べると数式も多いですが、ゆっくり読んでいけばそれほど難しいものではないと気付くと思います。

    この本を読めば、あとは実装しながら必要に応じて専門的な本／論文に進めばよいでしょう。

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  • ぷ
    星5つ中5つ
    機械学習の基礎も学べます
    2018年10月19日に日本でレビュー済み
    フォーマット: 単行本
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    機械学習の基礎から自然言語処理まで学べます。

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  • Keisuke Tamori
    星5つ中3つ
    イメージがつかめない
    2020年6月30日に日本でレビュー済み
    フォーマット: 単行本
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    具体的な計算例が記載されているのは類書にない良いポイントですが、イメージ図の掲載が極めて少ないため、その数式が何を表しているのかが想像できません。

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  • 山田　将之
    星5つ中5つ
    楽しく読ませてもらいました。
    2018年8月27日に日本でレビュー済み
    フォーマット: 単行本
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    数学がこういうところで役に立っているんだと目から鱗でした。わかりやすかったです。

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    星5つ中5つ
    言語処理のみならず機械学習の入門書として
    2015年5月25日に日本でレビュー済み
    フォーマット: 単行本
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    機械学習の入門書としましては、大変分かりやすく、様々な機械学習モデルを網羅していると思います。

    それでいてページ数も（PRML等に比べれば）多くはなく、基礎事項がコンパクトに纏められています。

    モデルとして挙げきれていないのは主にニューラルネットぐらいでしょうか。

    また確かに、言語処理に特化した知識（N-グラムモデルや文章のベクトル表現）もありますが、これらも機械学習を学ぶ上では知っておいて損はないと思います。テキストデータは、Webから収集しやすいデータですので、応用したり実験する機会は多いです。

    他の方のレビューにも見られましたが、とにかく実際の計算例が豊富に載せられていて、非常に丁寧です。

    これから機械学習を学びたいと思っている方には、得られるものが多い本だと思われます。

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