本書『Embedding：初心者のための理論と実践ガイド』は、機械学習や自然言語処理に興味を持つ初心者やエンジニア向けに、埋め込み技術の基礎から応用までを体系的に解説します。具体的な事例や実装例を通じて、ベクトル化の基本概念をわかりやすく学び、最新のモデルや手法にも触れることで、実践的なスキルを身につけることができます。テキストや画像データのベクトル化方法、評価指標の活用法、公平性とバイアスの問題など、多岐にわたるトピックをカバー。理論と実践のバランスを重視し、実際のプロジェクトで直面する課題を解決するための具体的なアドバイスも豊富に含まれています。埋め込み技術を初めて学ぶ方から、さらなる理解と応用力を高めたい方まで、幅広い読者に最適な一冊です。中学生向けに一部記載しているため初心者向けです。

Embedding 初心者のための理論と実践の総合ガイド

はじめに

第1章 埋め込みとは何か

第2章 ベクトル表現の基礎

第3章 単語埋め込みの理論

第4章 文脈を考慮した埋め込み

第5章 埋め込みの数学的基盤

第6章 埋め込みの応用例

第7章 埋め込みの評価方法

第8章 最新の埋め込み技術とトレンド

第9章 実践編：埋め込みモデルの実装

第10章 よくある質問とトラブルシューティング

おわりに

ベクトル

embedding

コンピュータサイエンス基礎

生成ai

元の画像を壊さず高解像度化し印刷に耐えうるものを生成する

tuzumi minami (TM)

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