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【TensorFlow・Kerasで学ぶ】時系列データ処理入門（RNN/LSTM, Word2Vec)
7,576 students
What you'll learn
- Word2Vecや、Sequence2SequenceなどTensorFlowの時系列データ処理のチュートリアルを理解できるようになります。
- TensorFlowを用いたRNNによる機械学習ができます。
- RNNの動作原理について理論を学習し、コードを書いて理解を深めます。
- LSTMの仕組みについて理解し、コードを実装して理解を深めます。
- Kerasを使用したLSTMによる文章合成プログラムを作成できます。
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Course content
10 sections • 87 lectures • 6h 5m total length
Requirements
- TensorFlowをインストール可能なPC（64bit macOSまたはWindows, 8GBRAM以上を推奨）
- TensorFlow・Keras（無償・レクチャーで導入方法を解説します）
- Anaconda 最新版（無償・レクチャーで導入方法を解説します））
- Janome, Gensimなど形態素解析やWord2Vectorライブラリ（無償・レクチャーで解説します）
- 必須ではありませんが、GPU搭載マシンだと学習が短時間に実行できます。
- インターネット接続
Description
*2017/12/3 株価予測のチュートリアルを順次掲載しています。
*2017/9/19 感情分析のセクションを追加しました。
*2017/9/14 Kerasを使用した文章合成のチュートリアルを追加しました。
*2017/9/12 機械翻訳の実行結果を掲載しました。10日間トレーニングしたモデルを使用しました。
＊2017/9/3 Wikipedia日本語記事全文を使用したWord2Vecのチュートリアルを掲載しました。モデル生成に丸1日かかりました。
＊2017/9/1 リクエストの大変多かったTensorFlowのSequence-To-Sequenceチュートリアルのプログラムを動作させてプロセスを収録しています。現在、2日間ほどプログラムを稼働し続けています。学習が完了したら結果をアップロードします。
Python3とTensorFlowやMeCab, Janome, Gensimなどを使用して、
- 自然言語処理（形態素解析、Word2Vec、RNNによるSequence-To-Sequence）
- RNN/LSTMによる文章処理、合成
- ディープラーニングによる株価予測プログラム開発
などにチャレンジします。
実習には、Python 3 とJupyter Notebookを使用し、ウェブブラウザ上でコードを書いてプログラムを実行できます。
チャレンジしたいトピックも募集しています。リクエストがあってテクニカルに可能なものは収録しますので、フォーラムやメッセージでお知らせください。
＊＊＊ 受講上の注意 ＊＊＊
このコースは動画で、はじめて形態素解析やRNNなどを学ぶ方のためのコースです。
環境構築から１つ１つ丁寧に解説していきますので、
・動画より書籍で学びたい方
・すでにLSTMやGRUなどについて詳しく学ばなくても結構
という方は、間違って受講されないようご注意ください。
また、間違えて登録した方は30日以内であれば返金可能なのでお試しください。
Who this course is for:
- Pythonを使用した自然言語処理の仕組みと実装方法を学びたい方
- 時系列データのディープラーニングによる処理を学びたい方
- 頻繁なアップデートでパニックしない方
- 英語のメニューでパニックしない方
- TensorFlow入門コースを受講、または内容を理解している方
- ニューラルネットワークの原理について、ニューラルネットワークのコースを受講したか、理解している方
- ビデオを視聴するのが苦でない方（書籍の方がいい方にはお勧めしません）