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


  • 【TensorFlow・Kerasで学ぶ】時系列データ処理入門(RNN/LSTM, Word2Vec)
  • 【TensorFlow・Kerasで学ぶ】時系列データ処理入門(RNN/LSTM, Word2Vec)で学習できる内容
    本コースの特徴
  • 【TensorFlow・Kerasで学ぶ】時系列データ処理入門(RNN/LSTM, Word2Vec)を受講した感想の一覧
    受講生の声

講座情報

    レビュー数

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\30日以内なら返金無料/
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レビュー数の推移

直近6か月以内に本講座のレビューに関して記載された記事はありません。


学習内容

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。

詳細

*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、

  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。


\目次や無料視聴も掲載中/
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本コースの特徴

本コースの特徴を単語単位でまとめました。以下の単語が気になる方は、ぜひ本講座の受講をオススメします。


理解
ディプラニング
学習
機械
勉強
基礎
こと
AI
動画
プログラミング
記事
よう
エンジニア
ニュラルネットワク
数学
概要
画像
知識
認識
上記
十分
対象
工夫
技術
方法
ここ
ため
ほう
アルゴリズム
オススメ

受講者の感想

本講座を受講した皆さんの感想を以下にまとめます。


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難しく

評価や口コミ

参考になる受講者の口コミやレビューを以下にまとめます。

  • 良い点

  • ● 何を目的としていて、現在どの部分をやっているのかを、各レクチャーのはじめに図などを用いておさらいしていただけるとありがたい。
  • ● )他にも、質問者を煽るような文面(コースタイトル名ではなく番号を教えてと講師が言い、これにコース名を再度回答した質問者に対して、「日本語が難しいですか?
  • ● 10日間GPUを動かしての機械翻訳は感動しました評価を変えさせていただきますまた、この中でも述べられていますが、仕組みについてより詳しくお願いしますRNNやLSTMに関する説明がとても分かりやすかったです。
  • 悪い点

  • ● コード自体の機能などもないし、特に引数と出力の関係等も全く説明がない。
  • ● レビューされているレベルのクオリティを担保できるかどうか、これは誰でも講師になれるというUdemyの問題かもしれません。
  • ● RNNのセクションで何をやっているのか全くわかりませんでした。

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レビューの一覧

 ・機械学習・ディープラーニング初心者のためのおすすめ勉強順序[2019-12-10に投稿]

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