古典的手法でテキスト分類システムを作りましょう
【こちらはレッスンパックです】

このレッスンは「全く初めて」という方を対象にした自然言語処理の入門クラスです。

ここ数年、「機械学習」という言葉を耳にすることはありませんか？
このレッスンでは機械学習を使った自然言語処理のイロハについて学びます。

レッスンの目的

小さくても確実な一歩を踏み出しましょう！
このレッスンでは目的を1つに絞ります。
ずばり、「文書をカテゴリに分類できるようになること」です。
つまり、なにかテキストを与えられたときにそれが経済について書かれているのか、エンタメについて書かれているのか、
それとも国際問題についてかかれているのか、などをコンピュータに判断させるプログラムを作れるようになるのがこのレッスンのゴールです。

レッスンで学ぶこと

* 形態素解析(単語分割)
* Naive Bayse法
* 線形モデルの基礎
* 線形モデルの応用(SVM, カーネル法, カーネルトリック)
* Logistic Regression
* ニューラルネットワークへの第一歩
* 評価の方法 (Recall, Precision, F値)

※ 数学的知識が不足している場合は別途補足レッスンをご用意しております(別料金ですが単価はお安く設定しています)

ご受講の前提条件

円滑にレッスンをご受講いただくため、本レッスンは以下の2点をクリアした方を対象とさせていただきます。
基本的なPythonのコードが読み書きできること(Pythonの入門コースを別途ご用意しております。)
数式アレルギーがないこと(数学が得意である必要はありません)
ご興味を持っていただけた方がいらっしゃいましたらぜひお越しください！