読書メモ： ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

本を読みながら書いている読書メモです。

先日「ゼロから作るDeep Learning」の読書メモを書きました。今回は、その本の続編「ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編」です。

前作同様、実際にコーディングしながらディープラーニングの仕組みを理解しようというコンセプトの本です。そして、1冊目を読んでいなくても、この本から始められるという親切設計です。

つまり、画像処理に興味がある人は前作を、自然言語処理に興味がある人は本作を読めばいいわけです。とはいえ、両方を順番に読むのがおすすめです。

ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

内容としては単語のベクトル表現の解説から、LSTMの実装をして文章生成をやってみて、さらにAttention付きLSTMのコーディングまで進めるというものです。

ということは、それなりの性能のチャットボットを作って動かせるところまで理解できる内容だと推測しています。精度を上げるための手法も示されていて、それを試すことができるようです。

前作と合わせて読むと、画像処理と自然言語処理という、2018年現在で世の中で成果をあげているディープラーニングの分野について、理解を進められる本です。

この分野のプログラマーが知識を整理して、プログラミングをしない関係者にも技術的な説明ができるように準備するのに役立ちそうです。

プログラミングしないプランナーやマネージャーも、一通り勉強してエンジニアとの共通知識を得るのにちょうどいい内容だと感じます。エンジニアでなければ、独学はしんどいかもしれません。社内勉強会の教材にすると良さそうです。

それいいな。やってみよう。

ところで、このメモ内で「前作」と言っているのはこの本です。

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

それではまた明日。