●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。