Transformers)について学べるおすすめの参考書を紹介しています。気になった参考書があれば、購入する前にAmazonの無料試し読みで内容を確認することをおすすめします。表紙がイラストをたくさん使っているから、内容も初心者向けだろうと思い購入してみたら、図解での説明が少なく文字で埋め尽くされている参考書だった。なんてこともありますので。以前からBERTに興味がありましたが、日本語の詳しい本がなく勉強ができていませんでした。BERTについての本が出たということで勉強してみようと思い購入しました。全体的にわかりやすく書かれており、BERTの使い方のイメージがつきました。自然言語処理だとテキスト分類くらいしか知らなかったのですが、固有表現抽出や文章校正などのこれまであまり知らなかった例が日本語のデータを使って説明されていたのもよかったです。引用元:Amazon自分の思っていた通りの著書でした!自然言語処理入門とある通り、自然言語関連の問題を扱う深層学習モデルについて実装メインで説明が行われています。理論がメインではないので説明が少し雑に感じる人もいるかもしれないです。自然言語モデルについてRNNやTransformersなどの仕組みをより詳しく知りたいという人には、ゼロから学ぶディープラーニングの2巻(自然言語処理編)を読んでみてからこの本に取りかかることをオススメします。具体的なタスクに一般的に扱いづらいとされている日本語で取り組む際の様々なテクニックが紹介されていて他にはない良書だと思いました。本の中身ですが、最初に自然言語処理の従来技術の紹介があり、その後BERTの説明となっています。BERTの説明は、最初に紹介した従来技術からの改善点を説明してくれているのと、数式ではなく概念的に図を用いて説明してくれているので、入門者には非常にわかりやすいです。Colab上で動くサンプルコード付きで、いくつかのタスクを学べる点も非常に良いです。最後により実用的なエッセンスを紹介してくれており、この本だけである程度知ったか出来そうです。引用元:AmazonタイトルにあるBERTの説明から入るのではなく、NLP/BoW/word2vec、さらにはなぜBERTが出てきたのかという背景から入っているので理解しやすかったです。BERTの説明は3章からになるのですが、よく見るTransformerの図をベースとしつつも、ブロックに分けて説明したり、数式を使わずに文章で説明したりするところがよい。BERTに触れたことがない人や、触ったけどもう少し仕組みを理解したい人には、まずは入門書としておすすめできる本だと思いました。AGENTは、国内最大級の転職支援実績を持つIT・Web業界に強い転職エージェントです。詳細をみるフリーランス案件紹介サイトMidworksは豊富な案件と「フリーランス」と「正社員」の、良いとこ取りをした働き方を実現する手厚い保障が特徴のエージェントです。月額980円で読み放題。