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Junya NORIMATSU > [プレビュー版] テキスト分類システムを作ろう! - 古典アルゴリズム編

[プレビュー版] テキスト分類システムを作ろう! - 古典アルゴリズム編

80min 2,000 Points

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古典的手法でテキスト分類システムを作りましょう

Material

Original Material

Description  

このレッスンは「全く初めて」という方を対象にした自然言語処理の入門クラスです。

【注意】
こちらのレッスンはプレビュー版につき特別価格としております。
プレビュー期間(〜2019年9月末)が過ぎますと価格を変更予定です。
また、正式公開の際には内容が変わる可能性がありますのであらかじめご了承ください。
 
ここ数年、「機械学習」という言葉を耳にすることはありませんか?
このレッスンでは機械学習を使った自然言語処理のイロハについて学びます。
 
レッスンの目的
 
小さくても確実な一歩を踏み出しましょう!
このレッスンでは目的を1つに絞ります。
ずばり、「文書をカテゴリに分類できるようになること」です。
つまり、なにかテキストを与えられたときにそれが経済について書かれているのか、エンタメについて書かれているのか、
それとも国際問題についてかかれているのか、などをコンピュータに判断させるプログラムを作れるようになるのがこのレッスンのゴールです。
 
レッスンで学ぶこと
 
* 形態素解析(単語分割)
* 古典的な機械学習による分類手法(SVM, Logistic Regression, Naive Bayes)
* 評価の方法 (Recall, Precision, F値)

※ 数学的知識が不足している場合は別途補足レッスンをご用意しております(別料金ですが単価はお安く設定しています)

上記うち消し線が入っているところは現在準備中です。

ご受講の前提条件

円滑にレッスンをご受講いただくため、本レッスンは以下の2点をクリアした方を対象とさせていただきます。

* 基本的なPythonのコードが読み書きできること(Pythonの入門コースを別途ご用意しております。)
* 数式アレルギーがないこと(数学が得意である必要はありません)

ご興味を持っていただけた方がいらっしゃいましたらぜひお越しください!
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こんにちは。乗松潤矢と申します。 【自己紹介】 大学院でコンピュータサイエンスの研究を行いました。 専門は人の言葉をコンピュータで処理させることです。 現在エンジニアとして働いています。 プログラミングが大好きです。 【レッスンスタイル】 教科書を使って学びましょう! プログラミングは全くの初めてという方でも大丈夫です。 【プロフィール】 大学院修士課程修了後SIerに就職。3年...

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