内容紹介

●本書の特徴

本書の著者陣は、自然言語処理のビジネス適用に豊富な経験を有しています。特にBERT については、多くのビジネス検証を行い、かつ、独自の応用技術の研究開発も進めている専門家集団です。技術面だけでなく、実務課題の解決に役立つ情報を提供できます。本書ではそうしたプロフェッショナル集団が、Attention 機構・Transformer アルゴリズム・BERT モデルの仕組みの詳解から、現場で使えるコードとノウハウを手引きします。この1冊で、自然言語処理とBERT の基礎を網羅するよう努めましたので、是非とも実践に直結する力を身に付けてください。

●想定読者

本書は主に以下のような方々を対象としています。

・ AIや機械学習、自然言語処理に興味があり、自分で勉強している技術者

・ 自然言語処理技術の業務適用を検討しているビジネス担当者

・ 自然言語処理についてサンプル実装を必要としている技術担当者

【前提とする知識やスキル】

・ 機械学習について、入門書を読むなどして概要を理解している

・ Pythonまたは他のプログラム言語の実装経験があり、プログラムの基礎を理解している

・ 助言やWebページを参考にすれば、機械学習のコードを実装できる

●本書のゴール

本書では、以下のような知識とスキルの獲得を目標に設定しています。

【知識面】

・ 近年の自然言語処理技術の動向を把握できる

・ BERT の仕組みや特性を理解できる

・ BERT のビジネス適用で頻出するいくつかの課題と、解決例が解る

【技量・スキル面】

・ BERT の実行環境を構築できるようになる

・ BERT を用いる代表的タスクの実装・検証ができるようになる

・ データの偏りや根拠の抽出など、BERT ビジネス適用の課題に、技術面から解決案を策定し実装できるようになる

（以上、本書まえがきより）

◆「AI/Data Science実務選書」とは…

機械学習やAIの計算モデルは、システム開発のパラダイムを覆しつつあります。「AI/Data Science実務選書」は、AI開発とデータサイエンスのプラクティスを集め、実務家のスキル獲得／向上を力強く支援します。