自然言語処理と機械学習入門
PHPでやさしく実践
リックテレコム
機械学習をPHPで実践
クラウドコンピューティングをはじめ、ハードウェアやインフラが急激に進歩を遂げています。「ディープラーニング」のように、新しいタイプの人工知能の仕組みも登場することでしょう。
自然言語処理や機械学習処理が実戦投入される場面は、これからますます増えることになります。また、自然言語処理や機械学習処理のテクノロジーは、人間にとって身近なものになってゆくでしょう。人間の代わりに自動的に車を運転するシステムや、リアルタイムな翻訳・通訳システムなど、世界観をガラっとかえるようなテクノロジーやシステムが、近い将来表舞台で活躍するようになるでしょう。
本書は、そんな近未来への扉をあけるため、PHPという敷居が低く、かつ普及度抜群の言語で実現する一冊です。
[執筆者から一言]
執筆にあたり、一般の方でも理解できる機械学習の入門書を目指しました。今までの「入門書」は、大学・大学院で情報学と数学を履修していることを前提としたものでした。インターネットで文書を検索しても、難しい理論と数式ばかりで心が折れそうになる人は少なくありません。専門的なバックグラウンドがなければ、難解な理論や数式を理解することができず、挫折してしまうのです。
そこで本書では、従来のセオリーからあえて逸脱し、徹底的に平易で分かりやすい内容の書籍に挑戦しました。すでに機械学習を身につけている専門家の方には、あまりにも簡単すぎる内容で、ともすれば機械学習理論の威厳を冒涜していると映るかもしれません。しかし、これから機械学習を学ぼうとする多くの人を助けることができると確信しています。
発売日:2015-03-27
目次
Chapter 1 自然言語処理と機械学習処理とは
1.1 自然言語処理と機械学習処理の概要
Chapter 2 準備編
2.1 開発環境を用意しよう
2.2 デスクトップ環境を整える
2.3 支援ツールの導入
2.4 開発作業の流れ
Chapter 3 自然言語処理の初歩
3.1 PHPだけで自然言語文を解析してみよう
3.2 形態素解析ソフトウェア"MeCab"
3.3 PHP用のMeCabモジュール"php_mecab"を使ってみよう
Chapter 4 自然言語処理の応用:テキストマイニング
4.1 形態素解析用のPHPクラスを実装しよう
4.2 コーパス(言語資源)を使おう
4.3 単語の分布を調べよう
4.4 自然言語をベクトルに変換しよう
4.5 テキストクラスタリング:似ているもの同士をまとめよう
Chapter 5 機械学習処理:ベイジアンフィルタ
5.1 ベイジアンフィルタとは
5.2 単語のスコアを計算してみよう
5.3 文書の判定用スコアを計算してみよう
5.4 判定用スコアを使った分類方法を考えよう
5.5 ベイジアンフィルタの性能を調べよう
5.6 ベイジアンフィルタのまとめ
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