自然言語処理へのアプローチ

言葉が好きということを突き詰めたなら行き着く先はここではないかと思っている

とてもいい参考資料があった
cl.sd.tmu.ac.jp

とりあえずウェブマイニングから攻めていけばいいだろう

[Web開発者のための]大規模サービス技術入門 ―データ構造、メモリ、OS、DB、サーバ/インフラ (WEB+DB PRESS plusシリーズ)

Googleを支える技術 ‾巨大システムの内側の世界 (WEB+DB PRESSプラスシリーズ)

［改訂新版］プログラマのための文字コード技術入門 WEB+DB PRESS plus

それだとやってる感覚がなさそうだから同時並行で読み始めるか

自然言語処理〔改訂版〕 (放送大学教材)

「Googleを支える技術」以外は読み終わった。
「文字コード技術入門」はほとんど理解できなかったからもう一度読むと思う。

1/14 追記

これが読み終わりそう

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

同時に数学を少しやった

wafuwafu13.hatenadiary.com

機械学習がなにをしたいのかがだんだんわかってきた。
数式を追うのに苦労してコードの概観はまだ掴めてないからUdemyでそこら辺は補足したらよさそう。

www.udemy.com

そして本命の本を読んでいく予定

ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

これもついでに読んだらよさそう

ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編