株式会社アイデミーが、2018年10月31日(水)より、「日本語テキストのトピック抽出コース」と「深層学習の時系列分析コース」の提供を開始しました。
「日本語テキストのトピック抽出コース」概要
自然言語処理（人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術）とネットワーク分析により、日本語テキストからトピック（話題）を抽出し、特性を把握する方法を学ぶことができます。
テキストを解析すれば、大量の文書を効率よく正確に把握することに役立ち、新たな知識の発見や戦略の意思決定の効果が期待できます。
学習内容
本コースでは、下記の3つの項目を重点的に学習できます。
形態素解析
Python（プログラム言語）の解析エンジンを用いた言語の表現解析や、ユーザー辞書の設定、句点濁点、大文字小文字の統一など、正規表現を使った自然言語処理の方法について学習できます。
単語の類似性から発話の特徴
TF-IDF値（単語の重要度を評価する値）により、単語の重み付けがある文書行列から相関係数を計算し、無向ネットワーク（関係性のない言語群）をNetworkXというPythonのモジュールを用いて可視化していきます。
単語の連続性から発話の特徴
単語の連続性を表すため、2-gramモデル（gram=プログラムにおける検索の単位）を作成して重複する2-gramの個数をカウントし、有向ネットワーク（関係性のある言語群）を作成します。
・価格：2,980円（税込）
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「深層学習の時系列分析コース」概要
深層学習のネットワークである、RNNとLSTM（言語アルゴリズム）について学ぶことができます。
なぜ、以前深層学習では時系列分析（一定時間ごとの観察）ができなかったのか、どのようにして時系列分析ができるようになったのかについて理解を深められます。
学習内容
本コースでは、下記の２つの項目を重点的に学習できます。
RNN/LSTMの基礎
時系列データを扱えるアルゴリズムRNNとLSTMの構造や問題点を学習した後、実際にRNN/LSTMを実装します。
LSTMによる自然言語処理実装の基礎
基礎で学んだことを活かして、東京都の消費者物価指数を予測。その後、自然言語処理について学習し、LSTMを用いた自然言語処理の実装を行います。
価格：2,480円（税込）
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