【教材紹介】BERTによる自然言語処理

投稿日：2022年1月13日更新日：2022年1月12日

自然言語処理の応用モデルであるBERTを今すぐに使いたい、機械学習の概要を知っている担当者レベルに向けた書籍を紹介します。

名称

ストックマーク株式会社
近江崇宏、金田健太郎、森長誠、江間見亜利

自然言語処理で難易度の高いタスクがあり、BERTを使うことでどうにかしたいという担当者向けの技術的な書籍です。
機械学習や自然言語処理の説明はそこそこに、BERTを自分で使えるようにするために色々なレクチャーが行われます。

基本的な機械学習の知識（データ準備→学習→検証等）

Python, Pytorch, BertModel, Tokenizer, 事前学習, ファインチューニング, 文章の穴埋め, 文章分類, 固有表現抽出, 類似文章分類

その他の教材紹介ページはこちら → Skill Stacks

執筆者：rei

: [Kaggle] Titanic 約80% by ランダムフォレスト

実力不足感が否めませんが、Kaggleのチュートリアル的なTitanicにおいてランダムフォレストで正答率約80%を出せたのでコードを載せておきます。 Colaboratory 実施期間：2019/0 …

: 【教材紹介】数理モデル入門

本当にそのモデルでいいんですか？データ分析を活用する数理モデルにはいろいろな種類があります。ただ、問題設定に合わないモデルが設定されていることがままあります。今回紹介する書籍では、体系的に数理モデル …

: 手書き数字診断士（機械学習）を作り始めました

Python（Flask）＋機械学習の勉強がてら、「手書き数字診断士」を作っています。元ネタは2chの中小企業診断士です。「う～ん、これは中小企業！ｗ」やること 1・index.html 　1. …

: ゲームデータで学ぶSQL（初級編）

近年のデータサイエンスブームをきっかけに「SQLを学びたい」と思った方へ。そう思ったところで、壁になってくるのは実データの入手です。私は職業としてデータサイエンス関連の業務に従事していますが、キレ …

: [Meisyo]ビッグデータから学ぶ試合の基礎設計4

ここでは、「どのパラメータが打率等にどれくらい関係するのか」を理解することで強いチームを作る指針を記載しておきます。機械学習（重回帰分析）を使って本気で遊んでます。実際のデータセットはこちら野手 …

メインサイト：Rの考え方