今からでも基礎から学べるPythonによる自然言語処理（NLP）：現役データサイエンティストが教える「日本語」文書分類 (udemy.com)

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自然言語処理領域の中でも難易度が高いとされている「日本語」と題材に、データ収集や文書の分割などの前処理を経て、形態素分析による文書分類を行います。分析に最低限必要なPythonや数学、ニューラルネットワークの基礎もノンストップで学べます。

Tomone Hata
機械学習やデータサイエンスなどPythonを用いたデータ分析

レビュー: 4.0 （163件のレビュー）
関連カテゴリ: 動画 Python AI・人工知能

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レビュー

村田哲也

5.0

自然言語処理を業務で使用したことがありませんでしたが、わかりやすい説明で内容に関しておおむね理解することが出来ました。もし自然言語処理を現場で使用する必要性が生じた場合はすぐに業務に生かせる内容であると感じました。
Arrowkato

5.0

理系で数学は苦手ではないですが、他の学科と比較すると専門過程ではそれほど使わなかった分野を卒業した者です。コースのメイントピックは、文章の分割、単語と文書の定量的表現、文書分類の実践　の3セクションとなっています。講義時間のおよそ25%がこの3セクションとなっていて、それまでの基礎知識の講座の分量があり、導入が丁寧だと思います。少しデータサイエンスやPythonのプログラミングをしたことがある人は、環境のセットアップをした後、上記の3セクションから講座を受けて、わからないところがあったら、基礎知識のセクションに戻るという受講の仕方をすると効率が良いかもしれません。課題は実務に使うことをある程度意識しているようで、そこそこ難しいです。また、課題は講座で動かしたプログラムをもとにしていることが多いので、放ったらかしにせず、講座を受けた直後に取り組むとロスが少ないと思います。
sunameri !

5.0

自然言語処理を学ぶ前に、押さえておくべきPythonの文法がnotebookを使いながら丁寧に解説されていて良かったです。荒削りで、一通りPythonを勉強したレベルだったので不安でしたが、不安を払拭できました。
笹原一将

5.0

NLPの日本語がどうして難しいのか？という、言われてみれば確かに、、という部分をしっかり解説していたため、話がすんなり入ってきた
矢倉正文

4.5

レクチャーに従い容易に開発環境を作れてよかった。数学の講座は自然言語処理との関連性を示しながら進めていただければよりよい。