月給5万ドルでこのホットなAI分野をマスターするには、これらの9冊の本を読むだけで十分です

はじめに：国内の求人検索サイトのデータによると、2019年現在、上海の自然言語処理（NLP）関連職種の平均月給は約27,510元で、2018年より66％増加しており、そのうち月給3万～5万元の職種が45.8％を占めています。

さらに、自然言語処理は常に AI に関連するホットな分野です。機械学習、ディープラーニング、アルゴリズムなどの求人では、求職者に自然言語処理の関連スキルを習得することが求められることがよくあります。

求人情報で約束されている高額の給与を得たいなら、まずはオファーをもらう必要があります。オファーを得たいなら、専門的なスキルを示す必要があります。十分な専門的なスキルを習得したいなら、Uncle Data が推奨する次の 9 冊の本から始めることができます...

01「Python自然言語処理実践：コア技術とアルゴリズム」

推奨事項: Alibaba、元 Minglue Data、Qiniu Cloud の上級 NLP 専門家によって書かれたこの本は、実践志向で、さまざまな複雑な数式や証明を避け、読者が基礎知識がなくても始められるようにしています。この本は中国語の自然言語処理に焦点を当てています。Python とその関連フレームワークをツールとして使用し、実践指向になっています。自然言語処理のさまざまなコアテクノロジー、方法論、および古典的なアルゴリズムを詳細に説明します。

02 「Pythonによる自然言語処理」

推奨事項:この本は、自然言語処理の分野におけるいくつかの概念、用語、アプリケーションタスク、アルゴリズムとテクニック、システム構築方法などを概説することを目的としています。自然言語処理タスクに興味があり、この分野に参入したい初心者にとって、入門書として非常に適しています。

学習内容:

• 自然言語処理アプリケーション開発における Python プログラミング手法、自然言語データ属性とコーパス分析および処理手法の理解。
• NLTK、Polyglot、SpaCy、Standford CoreNLP などの自然言語処理用の Python ライブラリを使用します。
• 特徴エンジニアリングにおける特徴抽出と特徴選択の方法。
• ディープラーニングにおけるベクトル化手法の利点。
• ルールベース システムのアーキテクチャをより深く理解します。
• 自然言語処理における教師ありおよび教師なし機械学習手法を使用してトレーニングおよび調整します。
• 自然言語処理および自然言語生成の問題に適したディープラーニング手法を見つけます。

03 「Python による高度な自然言語処理」

推奨事項:この本には、自然言語理解、自然言語処理、構文解析など、NLTK (NLP タスクを処理するための主要な Python プラットフォーム) を使用してさまざまな自然言語処理タスクを完了するための例が含まれています。言語を理解し、文章やさまざまな曖昧な現象を処理する方法を学びます。また、NLTK を効果的に使用して、テキスト分類、単語分割、品詞タグ付けなどの複数のタスクを実行する方法も学びます。さらに、語彙と文章構造を分析する方法を学び、統語分析、意味分析、語用論分析、ディープラーニング技術の応用を習得します。

04「TensorFlow 自然言語処理」

推奨事項:この本は、ディープラーニング アルゴリズムと TensorFlow を使用して最新の自然言語処理アプリケーションを作成するための実用的なガイドです。さまざまな単語埋め込み方法、CNN/RNN/LSTM の TensorFlow 実装とアプリケーション、テキスト生成と画像キャプション生成における LSTM のアプリケーション、統計的機械翻訳からニューラル ネットワーク翻訳まで、そして自然言語処理の将来について説明しています。

この本を読むことで、NLP (自然言語処理) についての深い理解が得られ、ディープラーニング NLP タスクに TensorFlow を適用する方法や、特定の NLP タスクを実行する方法がわかります。

05 自然言語処理のためのディープラーニング

推奨:ドロップアウト、プーリング、正規化レイヤーの課題を解決して独自のディープラーニング ネットワークを探索および開発します。強化学習とコンテキスト固有の動作の使用方法について興味深い入門を学びます。Tensorflow と Keras でスタックされた双方向 LSTM を使用して独自のチャットボットを作成します。

06「Python による高度なデータ分析: 機械学習、ディープラーニング、NLP の例」

推奨事項:この本には、基本的な統計から ETL、ディープラーニング、モノのインターネットまで幅広い分野を網羅したデータ分析の例が含まれており、産業分析プロジェクトのさまざまな技術的側面の概念が提供されています。

07 ディープラーニングに基づく自然言語処理

推奨事項:ディープラーニング技術は、NLP 問題を解決するための可能なアプローチを提供し、自然言語処理技術の開発を効果的に促進する変革の力となっています。

この本の著者と翻訳者は、国内外で NLP の分野で非常に活躍している若手学者です。彼らが焦点を当てている方法とテクニックは、NLP の分野における現在および将来の動向を表し、予測しています。本書は、ディープラーニング技術を自然言語処理に適用する方法と技術を体系的に解説しています。ディープラーニングの基礎知識や一般的によく使われるさまざまなネットワーク構造をわかりやすく紹介し、これらの技術を自然言語処理にどのように活用するかに焦点を当てています。

08 自然言語処理とディープラーニング：C言語によるシミュレーション

推奨事項:この本は、ディープラーニングを自然言語処理に適用する方法の初歩的な探求を提供します。この論文では、自然言語処理の一般的な概念を概説し、具体的な例を使用して、自然言語テキストの特徴を抽出する方法と、コンテキストを考慮してテキストを生成する方法を説明します。

本書の自然言語テキストの特徴抽出は畳み込みニューラル ネットワークによって実現され、コンテキスト関係に基づくテキストの生成には再帰型ニューラル ネットワークが利用されます。これら 2 つのネットワークは、ディープラーニングの分野で一般的に使用されている基本技術です。

09「Java自然言語処理」

推奨事項:自然言語処理 (NLP) はアプリケーション開発の重要な分野であり、実用的な問題を解決する上でますます重要な役割を果たしています。 NLP タスクによってサポートされる自然言語でアクセス可能なアプリケーションの需要が大幅に増加しました。この本では、全文検索、固有名詞の認識、クラスタリング、タグ付け、情報抽出、要約などの方法を使用して、テキストを自律的に整理する方法を説明します。この本では、統計学や自然言語処理の知識がない人でも理解できるような方法で NLP の概念を説明しています。