【Udemy講座紹介】『自然言語処理とチャットボット:AIによる文章生成と会話エンジン開発』のレビュー

学習

自然言語処理を勉強したい、自然言語処理に興味があるけど、どの本を読めばいいかわからない、本を読んだけど理解するのが大変、という人は多いと思います。

そういった人にオススメしたいのがMOOCなどのオンライン学習です。

こちらの投稿にもあるように私は普段からUdemyやCourseraといったオンライン学習を結構取り入れています。

もちろん、自然言語処理の本やデータサイエンスに関する本も結構読んでいますが、オンライン学習は非常に効率的に学ぶことができますので、特に入門的なところを理解するためにはオンライン学習でを取り入れることをオススメします

そのあとに本を読むと結構すらすら読めますので、本を読んで知識を補完したり内容を再確認したりしています。

もちろん、その後は最新の論文も読めるようになってきます。

ということで今回はUdemyの講座『自然言語処理とチャットボット:AIによる文章生成と会話エンジン開発』のレビューをしたいと思います。

講座はこちらから確認できます ⇒Udemy – 自然言語処理とチャットボット

内容

構成

講師:我妻 幸長

講座の内容:

  1. イントロダクション
  2. 学習の準備
  3. Pythonの基礎
  4. 必要な数学
  5. ニューラルネットワークとバックプロパゲーション
  6. 自然言語処理の準備
  7. word2vec
  8. リカレントニューラルネットワーク
  9. LSTM
  10. 文章の生成
  11. チャットボットの開発
  12. ボーナスレクチャー

詳細

まず、前半はPythonや数学、ニューラルネットワークに関する基礎知識の勉強になります。

ここに関しては、必要な人は視聴すればいいと思いますし、そこはわかっているという人は飛ばしてもいいと思います。

私はある程度知っている箇所については、1.25倍速や1.5倍速で流して、気になったところだけじっくり見ることも多いです(正直日本語の講座であれば1.25倍速でも普通の速さです)。

そこから本題の自然言語処理に入っていきます。

まず、word2vecを学習します。

word2vecは自然言語処理では避けて通れない非常に重要な考え方ですので自然言語処理を学ぶ方には必須の知識です。

分散表現の解説から始まり、word2vecを使って実際に単語の類似度を計算したりしています。

またdoc2vecによる文書の埋め込みも説明されています。

そして、リカレントニューラルネットワーク・LSTM/GRUというTransformerが主流になる前に主流であったモデルに入ります。

実際にKerasを使ってプログラムを作成しながら学べるので非常にわかりやすい内容になっています。

そして、最後に宮沢賢治の小説を学習データとし、Seq2Seqによる宮沢賢治風の文章生成、チャットボットシステムを作っていきます

これは普通に楽しいですね。

ここまでを理解していれば、あともう自分でモデルを構築、文章生成が可能です。

また、モデルはTransformerを使おうが、Attentionメカニズムを入れようがモデルが違うだけでエッセンスは同じですので、業務にも応用可能です。

想定される受講者のレベル・難易度

内容を見ていいただいてもわかるようにPythonの基礎というプログラミングに必要な部分、線形代数や微分といった数学の基礎から始まっていますので、まったく何の基礎知識もないという入門者の方でもまったく問題ありません

むしろ、そういう人こそ本ではなく、オンライン学習で勉強した方が効率も良いですし、挫折する可能性低いと思います

モデル自体は、word2vecやリカレントニューラルネットワーク・LSTM/GRUまでということで、基礎的な内容をカバーしています。

一方でAttentionメカニズムやTransformerといった技術には触れられていませんので、あくまで入門者向けということになります。

しかしながら、LSTMなどのモデルは知っているけど、実際に文章生成のモデルを学習したことがない、自分で文章を生成してみたい、という人は講座を見ながら手を動かすことで得るものは多いと思います

やっぱりこの分野はインプットだけでなく、手を動かしてアウトプットした経験があるというのが重要になりますからね。

まとめ

ということで、今回はUdemyの講座『自然言語処理とチャットボット:AIによる文章生成と会話エンジン開発』をレビューしました。

より詳しくは以下の公式ホームページを直接ご参照ください。

コースの表示にもあるようにビギナー向けということで、入門者の方には非常にオススメです。

ここまで理解していれば、自然言語処理の基礎はしっかり理解できていると言えますので、まずはこのレベルを理解することが重要です。

時間がないという方は1.25倍速や1.5倍速でも理解できると思いますし、わからないところは何度も繰り返して見ればよいと思います。

ちなみに、Udemyは月1~3回程度の頻度で割引セールをやっており、数万円の講座を数千円で受けることができます

ですので、基本的には割引のタイミングを狙った方がいいと思いますし、勉強したい内容がそのレベルの価格であれば間違いなくやった方がいいと思います。

セール情報や講座についてはこちらからご覧ください。

また、受講してみて「これは違った!」「思ってたのと違う!」となった場合は返金も可能になっていますので、興味がある講座が見つかれば受講してみるのもいいと思います。

まだオンライン学習の経験がない人は、是非オンライン学習の良さを体験して、効率的な勉強方法でスキルアップしていきましょう!




mm0824

システム開発会社や金融機関で統計や金融工学を使ったモデリング・分析業務を長く担当してきました。

現在はコンサルティング会社のデータ・サイエンティストとして機械学習、自然言語処理技術を使ったモデル構築・データ分析を担当しています。

皆様の業務や勉強のお役に立てれば嬉しいです。

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