話したネタ BERTによる自然言語処理入門 ―Transformersを使った実践プログラミング― 自然言語処理とは？自然言語処理の応用範囲は？機械翻訳、メールフィルタ、チャットボット自然言語処理はどのように発展してきたのか？ NN (ニューラルネットワーク) とは何か？ NN における大きなブレイクスルー AlexNet エンドツーエンド処理 Deep NN におけるディープとは？学習とは具体的にはどのような処理？ RNN (Recurrent Neural Network) とは？ RNN で解きたかった課題は何か？ RNN における処理イメージ RNN の課題 LSTM (Long Short Term Memory) LSTM の特徴、文脈考慮 NN への文章はどのように入力するのか？単語をベクトルで表現する ELMo と LSTM との関連性は？なぜ双方向の情報を使うのが効果的なのか？セサミストリート Transformers の登場 Self-Attention とは？ Self-Attention の計算効率利点 Attention と Transformer との関連性は？ BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) とは？エンコーダとデコーダとは？ BERT の特徴とは？ BERTによるニュース記事の構造化：企業名抽出自然言語処理界隈はどのように進化していくのか？ GitHub Copilot Recruit、ストックマーク株式会社 See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

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“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

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