ML-NN/NLP

サンプル用のユーザです。

機械学習関連の学習に使えそうな本や動画を調べ、整理してみました。（なるべくFREEのものを優先しました）

* 尚、ノートの文章は一部を除きAIに書いてもらったもので、正確性はありません。
* ノートにchatGPT等AIに作ってもらった表を貼るには、「マークダウンのコードに変換して」と頼めば書き出してくれるので、ノートを「markdown」編集モードにして、コピペすれば簡単です。

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ノート表示（LV1）

ML-NN/NLP LV1 2024/2/9

サブノート画像より

サブノート画像より

#### 機械学習（ニューラルネット/自然言語処理）の本リストです。

Deep Learning関連の最新の理論の理解にも、ニューラルネット基礎部分のしっかりした理解は欠かせないはずですが、時間が全然足りないですね。（数学力も足りません）

自然言語処理関連も、英語圏では大量の情報があり、どこから手をつければいいのかわからないほどですね。
ぜひ理解したいのですが、時間が（以下同上）

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Deep Learning (FREE) Amazon | Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series) | Goodfellow, Ian, Bengio, Yoshua, Courville, Aaron | Human Vision & Language Systems 2024/2/9

Image From Amazon | Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series) | Goodfellow, Ian, Bengio, Yoshua, Courville, Aaron | Human Vision & Language Systems

（web）
- Deep Learning：https://www.deeplearningbook.org/

（youtube）
- channel: Alena Kruchkova - YouTube：https://www.youtube.com/@AlenaKruchkova/featured
- playlist: Deep Learning Chapter 1 Introduction presented by Ian Goodfellow - YouTube：https://www.youtube.com/watch?v=vi7lACKOUao&list=PLsXu9MHQGs8df5A4PzQGw-kfviylC-R9b

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#### （ask AI）
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Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courvilleによる『Deep Learning』は、深層学習に関する包括的な教科書です。本書は、ニューラルネットワークを中心に、ディープラーニングの基本的な概念から、最新の技術までを解説しています。

この本の最大の長所は、深層学習について包括的に解説している点です。本書は、ディープラーニングの基礎から、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク、生成モデル、強化学習など、様々なトピックについて詳しく説明しています。また、具体的な問題についての例題やプログラムコードも提供しており、理論と実践の両面から学ぶことができます。

また、この本のもう一つの長所は、豊富な図やグラフによる解説です。本書は、豊富な図やグラフを使い、複雑な数学的概念を平易な言葉で説明しています。そのため、初学者でも深層学習について理解しやすい構成になっています。

一方で、この本の欠点は、数学的な理論に重点を置きすぎていることです。本書は、深層学習の理論に基づいて解説されているため、数学に不慣れな読者には理解が難しいかもしれません。また、本書は、初心者向けの入門書ではなく、ある程度の機械学習や数学の知識が必要となるため、初心者には向かないかもしれません。

総合的に見ると、『Deep Learning』は、深層学習に関する包括的な教科書であり、数学的な理論や実践的な応用までをカバーしています。深層学習に興味のある読者や、機械学習の専門家、研究者にとっては、必読の書籍と言えます。初心者にはやや難解な内容ではありますが、深層学習の専門家を目指す人には、最適な書籍であると言えます。

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Link：[web] Deep learning (goodfellow)

Deep Learning with Python Deep Learning with Python, Second Edition - Free Computer, Programming, Mathematics, Technical Books, Lecture Notes and Tutorials 2024/2/9

Image From Deep Learning with Python, Second Edition - Free Computer, Programming, Mathematics, Technical Books, Lecture Notes and Tutorials

（web）
- 1 What is deep learning? - Deep Learning with Python, Second Edition：https://livebook.manning.com/book/deep-learning-with-python-second-edition/chapter-1/13

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#### （ask AI）
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「Deep Learning with Python」は、フランソワ・ショレ氏によるディープラーニングに関する貴重な書籍です。本書は、理論的な側面から実践的な応用まで、包括的な内容を提供しています。

まず、本書はディープラーニングの基礎から始まります。ニューラルネットワークの概念や活性化関数、損失関数などについて丁寧に説明されています。また、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）など、さまざまなアーキテクチャについても詳しく解説されています。

さらに、実践的な側面にも焦点を当てており、実際のデータセットを用いたモデルの構築やトレーニング方法が具体的なコード例を交えて説明されています。Kerasを使用した実装手法が詳細に解説されており、読者は実際に手を動かしながらディープラーニングの実践スキルを身につけることができます。

この書籍の特徴的な点は、著者の説明スタイルです。フランソワ・ショレ氏は、専門知識がない読者にもわかりやすく説明することに重点を置いています。彼の説明は明確で簡潔でありながら、重要なポイントを見逃すことはありません。そのため、ディープラーニングの初心者にとっても非常に理解しやすい書籍となっています。

「Deep Learning with Python」は、理論と実践の両面でディープラーニングを学ぶ上で優れたリソースです。本書を通じて、読者はディープラーニングの基礎を習得し、実際のプロジェクトに応用するための手法やベストプラクティスを身につけることができます。ディープラーニングの世界に飛び込む準備が整った方には、ぜひおすすめの書籍です。

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Neural Networks (Haykin) Amazon | Neural Networks: A Comprehensive Foundation | Haykin, S.S. | Neural Networks 2024/2/9

Image From Amazon | Neural Networks: A Comprehensive Foundation | Haykin, S.S. | Neural Networks

#### （ask AI）
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ニューラルネットワークの研究や教育において、第1版が発行された当初から広く利用されている、Simon Haykinによる本「ニューラルネットワーク (Neural Networks)」は、この分野における古典的な教科書の一つです。この第1版は、ニューラルネットワークの基本原理や概念に関する包括的な解説を提供しており、入門者にも理解しやすい形で情報が提示されています。

本書は、ニューラルネットワークの様々なモデルや学習アルゴリズムについて詳細に解説しています。バックプロパゲーションやホップフィールドネットワーク、競合学習、自己組織化マップなど、多くの基本的なアルゴリズムやモデルが網羅されています。

また、Haykinの本は、それぞれのトピックに対して数学的な証明や導出を提示することで、理論的な基盤を強化しています。このアプローチにより、読者はニューラルネットワークの背後にある数学的な理解を深めることができます。

ただし、第1版は1990年代初頭に出版されたため、近年の深層学習や畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワークといった最新のトピックについてはカバーしていません。そのため、最新の技術や研究動向に関心がある場合は、より新しい版の本や他の最新の教材を参照することをお勧めします。

全体として、Simon Haykinの「ニューラルネットワーク (Neural Networks)」第1版は、ニューラルネットワークの基礎を学ぶための優れた教材です。しかし、最新の研究や技術動向に関心がある場合は、他の最新の資料と併せて参照することが重要です。

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Natural Language Processing with Python (FREE) NLTK Book 2024/2/9

Image From NLTK Book

（web）
- NLTK Book：https://www.nltk.org/book/

（with-index）
- NLTK Book Python 3 Edition：https://sites.pitt.edu/~naraehan/ling1330/nltk_book.html

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#### （ask AI）
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『Natural Language Processing with Python』は、Pythonを使った自然言語処理の入門書として非常に優れています。本書は、Steven Bird、Ewan Klein、Edward Loperによって共同執筆され、Pythonを使って自然言語処理の基礎から高度なテクニックまでを学ぶことができます。

本書は、自然言語処理の基礎から始まり、Pythonを使ったテキストデータの前処理、形態素解析、構文解析、意味解析、情報抽出などのトピックをカバーしています。特に、本書では、Pythonの自然言語処理ライブラリであるNLTKを使って、実践的なプログラミング演習を通じて学ぶことができます。

本書の最大の利点は、初心者でも自然言語処理についての基礎知識がなくても、理解しやすいように構成されていることです。また、各章の最後には練習問題があり、実際に手を動かして習得することができます。さらに、本書はオンラインで公開されており、誰でも自由に閲覧することができるため、学習に入門するのに最適なテキストです。

ただし、本書には自然言語処理に関する高度なテクニックについては、詳細に説明されていない部分があるため、初心者から上級者まで幅広い読者に向けたテキストとは言い難いかもしれません。

総合的に考えると、『Natural Language Processing with Python』はPythonを使った自然言語処理の入門書として優れており、オンラインで公開されていることもあって、自然言語処理に興味がある方にはおすすめの書籍です。

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Link：[pdf] [web] NLTK

Text Mining with R (FREE) Welcome to Text Mining with R | Text Mining with R 2024/2/9

Image From Welcome to Text Mining with R | Text Mining with R

（web）
- Welcome to Text Mining with R | Text Mining with R：https://www.tidytextmining.com/

（code）
- GitHub - dgrtwo/tidy-text-mining: Manuscript of the book "Tidy Text Mining with R" by Julia Silge and David Robinson：https://github.com/dgrtwo/tidy-text-mining

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#### （ask AI）
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『Text Mining with R: A Tidy Approach』は、Rを使用して自然言語処理とテキストマイニングを行うための実践的なガイドブックです。この本は、テキストデータのクリーニング、トークン化、前処理、ベクトル化など、テキストマイニングの基本的なスキルを教えてくれます。また、Rを使った機械学習アルゴリズムの実装にも焦点を当てています。

この本は、tidyverseパッケージを使って、データの整形、可視化、分析を行う方法を紹介しています。本書の著者であるJulia SilgeとDavid Robinsonは、tidyverseパッケージを使うことで、より簡単で直感的なデータ分析を行うことができると主張しています。

この本の最大の利点は、実際のテキストデータを使用して、実践的な問題に取り組むことができる点です。例えば、ホテルのレビューを分析して、最も一般的な単語やフレーズ、ネガティブな評価を受けた部屋のタイプを特定する方法を学ぶことができます。

ただし、この本は、テキストマイニングや自然言語処理の基本的な概念について詳しく説明していないため、初心者には少し難しいかもしれません。また、本書はRを使用しているため、プログラミング言語に馴染みのない読者には理解しづらいかもしれません。

総合的には、『Text Mining with R: A Tidy Approach』は、自然言語処理とテキストマイニングに取り組みたい読者にとって、実用的な手順を示した優れたガイドブックであると言えます。

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Link：[pdf] [web] Text Mining with R: A Tidy Approach

Speech and Language Processing (FREE) Speech and Language Processing - Free Computer, Programming, Mathematics, Technical Books, Lecture Notes and Tutorials 2024/2/9

Image From Speech and Language Processing - Free Computer, Programming, Mathematics, Technical Books, Lecture Notes and Tutorials

（web）
- Speech and Language Processing：https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/

（関連youtube: 著者らの講義ビデオ）
- NLP 2012 Dan Jurafsky and Chris Manning (1.1) Intro to NLP - YouTube：https://www.youtube.com/watch?v=zQ6gzQ5YZ8o&list=PLoROMvodv4rOFZnDyrlW3-nI7tMLtmiJZ

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#### （ask AI）
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『Speech and Language Processing』は、自然言語処理と音声認識の基礎を学ぶための重要な教科書の1つです。著者のDan JurafskyとJames H. Martinは、世界的に有名な研究者であり、この本には彼らの研究成果と実践的な知識が盛り込まれています。

本書は、自然言語処理と音声認識における基本的なテクニックやアルゴリズムを詳しく説明しています。章ごとに、テキストの解析、音声の処理、品詞タギング、構文解析、意味解析、対話システム、機械翻訳など、異なる分野のトピックが扱われています。また、各章には実践的な例題や練習問題が含まれており、学習者が理解を深めるのに役立ちます。

この本は、自然言語処理や音声認識に関心がある学生、研究者、開発者にとって、非常に役立つ教科書です。また、実践的なアプリケーションに応用するための実用的な知識が含まれているため、業界のプロフェッショナルにとっても有用です。ただし、本書は比較的高度な数学的な概念を含んでいるため、入門者にはある程度の学習曲線があるかもしれません。

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Link：[pdf] [web] Speech and Language Processing (Dan Jurafsky)

Foundations of Statistical Natural Language Processing Amazon | Foundations of Statistical Natural Language Processing (The MIT Press) | Manning, Christopher, Schuetze, Hinrich | Words & Language 2024/2/9

Image From Amazon | Foundations of Statistical Natural Language Processing (The MIT Press) | Manning, Christopher, Schuetze, Hinrich | Words & Language

（関連youtube: 著者らの講義ビデオ）
- NLP 2012 Dan Jurafsky and Chris Manning (1.1) Intro to NLP - YouTube：https://www.youtube.com/watch?v=zQ6gzQ5YZ8o&list=PLoROMvodv4rOFZnDyrlW3-nI7tMLtmiJZ

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#### （ask AI）
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「Foundations of Statistical Natural Language Processing」は自然言語処理における統計的手法の基礎を学ぶための入門書です。Christopher Manning と Hinrich Schütze によって執筆され、1999年に最初に出版され、以来、自然言語処理分野で広く引用されています。

この書籍は、自然言語処理の概要と基本的な統計的手法、特に確率的文脈自由文法、単語の分散表現、条件付き確率場、隠れマルコフモデルなどに焦点を当てています。本書は、自然言語処理の基礎的な問題に対する解決策を提供する統計的なアプローチに焦点を当てています。

本書は、学部生や修士課程の学生、研究者にとって、自然言語処理における統計的手法の基礎を理解するための貴重な参考書となるでしょう。また、自然言語処理に興味のあるプログラマーやデータサイエンティストにも、自然言語処理の基礎を学ぶための良い入門書です。

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Link：[pdf] Foundations of Statistical Natural Language Processing

none 4月9日

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