【TensorFlow・Keras・Python3で学ぶ】時系列データ処理入門(RNN/LSTM, Word2Vec)
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【TensorFlow・Keras・Python3で学ぶ】時系列データ処理入門(RNN/LSTM, Word2Vec)

TensorFlow, KerasとPython3を使って、自然言語処理や時系列データ処理を学びましょう。日本語+動画で学べる唯一の講座(2017年8月現在)です。RNN/LSTMは、機械翻訳、自動字幕表示、株価予測などに使用されています。
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Last updated 9/2017
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What Will I 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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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。
Description

*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。

*2017年9月現在レクチャーを追加中です。

Python3とTensorFlowやMeCab, Janome, Gensimなどを使用して、

  1. 自然言語処理(形態素解析、Word2Vec、RNNによるSequence-To-Sequence)
  2. RNN/LSTMによる文章処理、合成
  3. 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 is the target audience?
  • 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)
Compare to Other Programming Languages Courses
Curriculum For This Course
67 Lectures
04:52:51
+
はじめに
4 Lectures 15:29



Anacondaのアップデート(旧版をインストールしている方のみ)
02:45
+
Pythonによる形態素解析にチャレンジ(janome)
6 Lectures 28:40

形態素解析を実行してみよう(単文)
09:59

単語の出現頻度を数えてみよう(1/2)
08:53

単語の出現頻度を数えてみよう(2/2)
08:13

練習課題: 出現頻度のカウント
00:00

Wordカウントのソースコード
00:00
+
Word2Vecにチャレンジ(gensim)
7 Lectures 32:04

Word2Vecライブラリ(gensim)のインストール
01:59

Word2Vecで文章を読む(データ準備)
09:12

Word2Vecモデルを作る(モデルファイルを作成)
12:22

Word2Vecモデルを使ってみよう(近似単語を表示)
04:17

練習課題: Word2Vecモデルを作ろう
00:00

Word2Vecのソースコード
00:00
+
Wikipediaを辞書にしてWord2Vecにトライ(MeCab・gensim・Word2Vec)
12 Lectures 37:12

Rubyとwp2txtのインストール(Windowsオンリー)
03:29

wp2txtのインストール(macOSオンリー)
01:46

bzip2を解凍するために7-Zipをインストールします。

7-Zipのインストール(Windowsオンリー)
02:16

Mecabのインストール(Windowsバイナリー)
02:10

Mecabのインストール(macOS編・ソースからビルド)
07:09

拡張版IPA辞書のインストール(macOSのみ)
03:09

XMLファイルをテキストファイルに変換します。

wp2txtの実行
02:29

テキストファイルを1つにまとめる
02:02

分かち書きファイルを作成する
02:49

Word2Vecのモデルを生成しよう
02:49

+
RNNとLSTMの仕組みを理解しよう
7 Lectures 36:41

Word2Vecの2つのモデル(CBOWとSkip-gram)
02:36

RNNの仕組み
06:41

RNNセルと問題点(LSTMへ)
06:22

LSTMセル(セルステート・忘却ゲート)
03:30

入力ゲートとセルステート値の更新
04:23

出力値の計算
03:38
+
LSTMで文章を生成しよう(追加中)
10 Lectures 51:00
Kerasをインストールしよう(1/2)
04:28

Kerasをインストールしよう(2/2)
02:35

Jupter Notebookを追加してライブラリをインポートしよう
08:16

文章から辞書を作成しよう
06:27

文章と次に来る文字を記録しよう
06:20

テキストをベクトル化しよう
04:06

モデルを定義しよう
06:35

学習して文章を生成しよう
10:24

途中経過
00:59

+
TensorFlowで機械翻訳に挑戦
15 Lectures 50:38

Python実行環境の追加
04:05

フォルダ追加とコードのクローニング
05:05

数時間かかるので気長に待ちましょう。

翻訳データのダウンロード
02:18

エンコーダー・デコーダーモデル
05:31

トレーニングの実行
04:43

モデルの保存
02:49

パフォーマンスモニターでCPU稼働率をチェックしてみよう
00:35

モデルを小さくしてみましたが、CPU版ではなかなか学習が進みませんでした。

GPU版での実行をおすすめします。

モデルサイズを小さくして学習をしてみよう
03:20

CPU版ではトレーニングが終わらないのでtensorFlow 1.3.0 GPU版をインストールします。

TensorFlow 1.3.0 GPUのインストール(cuDNN 6.0)
07:04

CPU版では学習が終わらないのでGPU版でチャレンジします。

TensorFlow 1.3.0 GPUでトレーニングを実行
05:36

10倍くらい高速に学習できるようになりました。

トレーニングの経過
01:00

GPU版実行時のCPU負荷
00:31

途中経過
00:00

機械翻訳を実行してみよう
06:51
+
RNNでセンチメントアナリシス(感情分析)に挑戦(追加中)
6 Lectures 40:26

データの準備とノートブックの追加
05:32

データの読み込みと変数への格納
08:12

単語やレビューのベクトル化
05:40

ラベルと特徴ベクトルをつくろう
11:53

データを分割しておこう
06:02
About the Instructor
井上 博樹 (Hiroki Inoue)
4.2 Average rating
2,355 Reviews
14,579 Students
18 Courses
ITエンジニア、Udemy講師(プログラミング, STEAM)

Hiroki Inoue is a software engineer since 1992. Hiroki Inoue has been taught Web programming at Dokkyo University in Japan, and also on Udemy since November 2014 and now offering 17 courses for 20,000 students. Hiroki Inoue started a consultancy in 2007 to support institutions and corporations to leverage technology in education. Also Hiroki provides 17 courses on Udemy; Deep Learning/TensorFlow, Neural Network with Numpy, Ethical Hacking with Kali Linux, Complete Web Developer 2.0 (Localized Rob Percival's best seller course), iOS 10 App Dev, Linux, Linux/Docker, Java, Ruby on Rails, WordPress, Android App Dev, PHP7/Laravel, Moodle He loves to play tennis in weekend.

東京大工学部卒業後、富士総合研究所[現・みずほ情報総研]解析技術第1部にてデータ解析・デジタル信号処理の研究開発)・大学講師を経て、ワシントンD.C.の教育系スタートアップ(Blackboard)に参加、オンライン教育プラットフォーム開発や多言語化、アジア展開などを担当。NASDAQ IPOを経験した後、起業。

世界最大のオンライン学習サイト・Udemyでのべ20,000名以上にプログラミング講座を17コース提供中。対面でもプログラミングワークショップ(Hour of Code, スマホアプリ開発、Raspberry Pi による電子工作)を地域の中高で定期的に開催している。

2016年11月にはUdemyのベストセラーコース "Complete Web Developer 2.0" をローカライズ。2017年1月にTensorFlow入門コース, 3月にセキュリティ入門, 4月にニューラルネットワークコースをリリース。

大学・企業、塾・予備校などへの教育研究支援、オンライン教育プラットフォーム(LMS/Moodle/Canvas/Blackboard)導入、反転授業・ブレンデッドラーニング・パーソナライズドラーニング(個別学習)の導入支援、映像授業制作、教育アプリ開発などを提供している。著書に「Moodle入門(2007年)」「Moodle2ガイドブック(2013年)」「反転授業マニュアル(2014年)」「動画xスマホで稼ぐ(2014)」「エンジニアのためのオンライン講座制作ガイド(2016年12月刊)」などがある。

また、2014年よりネパールにおける教育支援プロジェクト、"Lights For Everyone" プロジェクトを立ち上げ、ソーラーライトの提供や、SLC(高卒認定試験)対策を含むオンライン学習サイト構築などを企画・構築・運用している。