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【０から学ぶAI】第252回：LSTMを用いたテキスト分類
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、感情分析の基礎について学びました。感情分析はテキストデータから感情や意見を判定する技術で、辞書ベースの手法や機械学習ベースの手法を使った実装例を紹介しました。文脈を考慮するディープラーニン... -
【０から学ぶAI】第251回：感情分析の基礎
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、ニュース記事のカテゴリ分類モデルの実装方法を学びました。データの前処理から特徴量の抽出、モデルの構築と評価までの手順をPythonで解説しました。文書分類は、テキストデータを指定されたカテゴリに... -
【０から学ぶAI】第247回：Word2Vecの仕組み
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、単語埋め込み（Word Embedding）について学びました。単語を低次元のベクトルで表現し、意味的な関係を反映することで、自然言語処理（NLP）の多くのタスクで役立つ手法でした。BoWやTF-IDFと比べて、単... -
【０から学ぶAI】第249回：FastTextの概要
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、GloVeモデルについて学びました。GloVeは共起行列を用いて単語の意味的な関係を捉える手法で、全体的な共起情報を利用することで単語ベクトルを学習するものでした。一方、GloVeには語彙外単語への対応... -
【０から学ぶAI】第248回：GloVeモデル
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、Word2Vecの基本的な仕組みについて解説しました。Word2Vecは、単語の意味的な類似度を学習するためのモデルで、CBOWとSkip-gramという2つの学習方法がありました。Word2Vecは単語の周囲の文脈から意味を... -
【０から学ぶAI】第246回：単語埋め込み（Word Embedding）
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、TF-IDFを用いた単語の重要度の評価方法について解説しました。TF-IDFは、テキスト中の単語の出現頻度と重要度を考慮して、テキストをベクトル化する手法でした。しかし、TF-IDFは文脈を考慮しないため、... -
【０から学ぶAI】第245回：TF-IDFの概念と計算方法
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、Bag-of-Words（BoW）モデルについて学びました。BoWモデルはテキストを単語の出現頻度でベクトル化するシンプルな手法で、多くのNLPタスクで使用されていますが、単語の順序を無視し、重要度を考慮しな... -
【０から学ぶAI】第244回：Bag-of-Wordsモデル
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、日本語の形態素解析について学びました。形態素解析は、日本語テキストを単語に分割し、それぞれに品詞情報を付与する重要なプロセスで、テキストマイニングや感情分析、検索エンジンなど多くの応用例が... -
【０から学ぶAI】第243回：形態素解析
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、テキストデータの前処理について学びました。トークナイゼーションやストップワードの除去、品詞タグ付け、Nグラムの作成といった基本的な前処理手法を解説しました。これらの手法を用いることで、テキ... -
【０から学ぶAI】第242回：テキストデータの前処理
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、自然言語処理（NLP）の基本的な考え方と応用例について学びました。NLPは、テキストや音声データをコンピュータで処理するための技術であり、検索エンジンやチャットボット、機械翻訳など様々な分野で活... -
【０から学ぶAI】第241回：自然言語処理（NLP）とは
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、第8章のまとめとして、これまで学んできたAI開発の基礎と実践方法を振り返りました。AIモデルの構築から評価、チューニングまで、重要なステップを網羅しましたね。 今回は、新たなテーマとして自然言語... -
【０から学ぶAI】第250回：文書分類の実装
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、FastTextの概要について学びました。FastTextはサブワード情報を活用することで、未知の単語や語形変化にも対応できる単語埋め込み手法であり、特に文書分類や機械翻訳で有用な技術です。 今回は、具体... -
【０から学ぶAI】第239回：テストとデバッグの基本 〜コードの品質を保つための手法を解説
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、Gitによるバージョン管理について解説し、コードの管理とチーム開発の基本を学びました。Gitを使うことで、開発プロジェクトの履歴管理や複数のブランチによる開発が容易になり、チームでの協力体制が整... -
【０から学ぶAI】第238回：Gitによるバージョン管理 〜コードの管理とチーム開発の基本を紹介
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、Dockerによる環境構築について解説し、コンテナ技術を用いた開発環境の再現性確保方法を学びました。Dockerを使うことで、環境の差異を減らし、シームレスにアプリケーションをデプロイできるようになり... -
【０から学ぶAI】第237回：Dockerによる環境構築 〜コンテナ技術を用いた環境の再現性確保方法を説明
前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、AWSやGCPなどのクラウドプラットフォームを活用して、機械学習モデルをスケーラブルに運用する方法を解説しました。クラウドサービスを利用することで、大規模なトラフィックにも対応できる信頼性の高い...
