編集部にメッセージを送る「furi-kake」は、2020年2月25日(予定)「まいにちdoda」にリニューアルします。記事は変わらずお楽しみいただけます。株式会社アイデミーが、2018年10月31日(水)より、「日本語テキストのトピック抽出コース」と「深層学習の時系列分析コース」の提供を開始しました。スタディ-スキルアップTweet株式会社アイデミーが、2018年10月31日(水)より、「日本語テキストのトピック抽出コース」と「深層学習の時系列分析コース」の提供を開始しました。(人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術)とネットワーク分析により、日本語テキストからトピック(話題)を抽出し、特性を把握する方法を学ぶことができます。テキストを解析すれば、大量の文書を効率よく正確に把握することに役立ち、新たな知識の発見や戦略の意思決定の効果が期待できます。本コースでは、下記の3つの項目を重点的に学習できます。統一など、正規表現を使った自然言語処理の方法について学習できます。単語の類似性から発話の特徴TF-IDF値(単語の重要度を評価する値)により、単語の重み付けがある文書行列から相関係数を計算し、無向ネットワーク(関係性のない言語群)をNetworkXというPythonのモジュールを用いて可視化していきます。単語の連続性を表すため、2-gramモデル(gram=プログラムにおける検索の単位)を作成して重複する2-gramの個数をカウントし、有向ネットワーク(関係性のある言語群)を作成します。深層学習のネットワークである、RNNとLSTM(言語アルゴリズム)について学ぶことができます。以前深層学習では時系列分析(一定時間ごとの観察)ができなかったのか、どのようにして時系列分析ができるようになったのかについて理解を深められます。本コースでは、下記の2つの項目を重点的に学習できます。時系列データを扱えるアルゴリズムRNNとLSTMの構造や問題点を学習した後、実際にRNN/LSTMを実装します。基礎で学んだことを活かして、東京都の消費者物価指数を予測。その後、自然言語処理について学習し、LSTMを用いた自然言語処理の実装を行います。実際に働く人たちに聞いた、職業あるある。印刷が上手くいかない時に押さえるべき基本もっと見るfuri-kake(フリカケ)とは日々の仕事で悩んだり、不安に感じたり、うまく言語化できないけど「なんかモヤモヤする」。furi-kake(フリカケ)は、そんなモヤモヤした原因に気づくことのお手伝いし、分かるきっかけを提供します。詳しく見る読者登録をすると、最新情報が届きます!※はてなのアカウントが必要です。Reserved.スターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。